Дата инженер или ML инженер. Куда расти?⁠⁠

Привет, хочу услышать мнение людей c опытом. Какая роль перспективнее по зарплате, гарантии занятости и количеству конкурентов? Работаю сейчас джуном разработчиком ETL процессов. В основном пишу DAGи для Ariflow(это питон если кто не в курсе) и реже на SQL, когда системным аналитикам нужна помощь, например когда требуется прям скрипт с логикой на PL/pgSQL. Зарплата нравится, график тоже. Зарплата кстати не джуновская а ближе к мидлу. Но в трудовой младший программист уже 22 месяца. К марту следующего года планирую закончить курс по инженерии данных, после чего хочу просить повышения до мидла и возомжно перевода на другой проект, что-бы поработать в Spark или Hadoop или с моделями машинного обучения.

Компания у меня большая так что на хх и внутренем портале вакансии на обе роли есть есть. В целом по рынку вакансий на инженеров данных вроде чуть побольше и оплачиваются они чуть получше. По хабр карьере тысяч на 10 инженеры данных больше получают, ну и по той же хабр карьере на 10% примерно вакансий больше на DE.

Математического образования у меня нет, так что DS где надо придумывать новые алгоритмы и подбирать оптимальную модель отпадает, но думаю что ML инженерию осилить в состоянии. В целом начальное представление о ML имею с восьмимесячного курса яндекса. Прошёл его что-бы иметь представление что это такое. Сейчас беру курс по инженерии данных на том же яндексе.

С учетом рынка инженер данных выглядит чуть лучше, почти в любой крупной компании не помешает это точно, плюс у меня опыт очень близкий к роли DE. С другой стороны мне ML инженерия более интересна, но вакансий меньше + такое ощущение что все ломанулись в ML последнее время, то есть конкурентов больше. С третьей стороны у инженера данных риск попасть попасть на нудные, скучные и неинтересные задачи. Могут посадить на какую нибудь проприетарную информатику, или вообще перекладывать эксельки из одной папки в другую. Корое вот ХЗ что делать. Ваше мнение коллега?