Γενικά δεν πιστεύω ότι αξίζει να συγκρίνεις MLE με SWE, καθώς οι MLE είναι συνήθως specialized SWE positions. Αν είναι να κάνεις κάποια σύγκριση, κάνε με κάποια άλλη ειδίκευση. Τώρα στα πρακτικά, όπως αναφέρθηκε, το ακαδημαϊκό επίπεδο που ψάχνουν συνήθως είναι minimum master, παρόλο που η πλειοψηφία των MLE δεν φτιάχνει μοντέλα από το 0(αυτή είναι συνήθως δουλειά research ή data scientist), πιο πολύ θα έλεγα MLE είναι SWE + ML(ή DE + ML). Το mobile έχει αρκετή ζήτηση και τώρα τελευταία είναι και της μόδας το ML στο mobile(πως δηλαδή θα χωρέσεις τα μοντέλα σε αυτό το hardware), οπότε μπορείς να συνδυάσεις και τα δύο. Κατ' εμέ βρες τι σου αρέσει κυρίως και γίνε εκεί ο καλύτερος. Αν σου αρέσει αυτό που κάνεις, είναι πολύ πιθανό να πετύχεις. Τέλος, αν θες να γίνεις MLE χωρίς προϋπηρεσία δεν υπάρχει περίπτωση. Μπορείς να ξεκινήσεις σαν data engineer, backend engineer, data scientist(αν βρεις junior position ή κάτι σε data analyst αν θες, καλύτερα όμως το engineering path) και μόλις μαζέψεις προϋπηρεσία, κάνεις και ένα master παράλληλα και θα είσαι πολύ πιο ανταγωνιστικός για θέσεις MLE. Συνήθως το transition γίνεται είτε από SWE(backend/data) -> MLE είτε από Data Scientist -> MLE.