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Data Science三类职业方向:机器学习、数据分析和数据科学

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2013年,Warald写文章介绍过数据科学做什么?需要什么核心技能?

2015年,我又谈了如何成为全栈数据科学家?如何选择公司团队来培养自身的能力?

根据Warald了解的信息,数据科学经过这些年的迅速发展,已经分化成三类工作职位。今后几年,这种划分应该会更明显。

《一》数据科学的三个职业方向

1. 机器学习工程师 Machine Learning Engineer

代表了技术含量较高的方向,工作内容主要是开发机器学习系统和用这些系统解决实际问题。一般需要ship production code,做出来的是数据产品。

2. 数据分析员 Data Analyst

工作内容俗称analytics (product analytics or business analytics),从数据中提取insight,估计投资回报比,为产品方向提建议,所用工具一般较基础,比如写SQL query取数据、用R/Python做简单的分析、用Tableau/Excel作图比较常见,能自己开发Dashboard算是analyst里面技术强的;工作需要产生各种形式的报告;在统计层次上,懂基本t-test和线性回归即可。

3. 数据科学家 Data Scientist

很多人说,我想做数据科学家,我想做机器学习,而这类职位就是大家想象中的那种。

此类职位工作内容以高级建模为主,会针对复杂的问题来设计技术方案,比如Uber叫车的ETA、各种定价系统、Airbnb和金融行业的Fraud Detection、Amazon物流管理,FB/Linkedin的社交网络或者ebay/Airbnb/Uber这样供需双方Marketplace市场规模的实验。这些例子,听上去就不是写SQL能解决的,也不是会写代码就能做出来的,都需要比较深的领域知识。

《二》三个方向的对比

从工资收入高低来看,1和3都很高,2要低一些,尤其是非IT行业,工资明显低很多,工作地点如果也不是热门地区的话,可能只有1和3的一半。

从工作机会多少来看,近期内对1的需求很高,今后几年内也会保持;2散布在各个行业,加起来也不少;3其实是少数派,职位很少,往往只有大公司才需要,中小型公司可能不需要,即使需要的话,有少数几个人也就够了。

从读什么专业、拿什么学位角度来看,1包含“会一些ML的软件工程师”和“会写生产代码的机器学习专家”两种,也就是说,侧重点会有差异,但是机器学习和软件开发技能都需要。有EE或者CS博士学位最佳,统计等计量学科博士,如果辅修了CS master,也合适。如果只有EE/CS硕士学位也可以,但是硕士生们需要额外自学很多机器学习知识才能胜任,只靠在学校里简单上一两门课,可能不够。此外,找工作的时候,也需要一些运气成分才能找到合适的岗位。

2一般是统计、数据科学、商务分析、工业工程等专业的硕士担任。

3一般是统计、运筹、经济、工业工程、EE、CS等专业的博士担任,需要某领域的深刻理解。

《三》如何在三个岗位之间转换?

如果你做的是1,考虑到工资收入高,能接触到系统的核心(比如LinkedIn是如何给大家推荐工作的),你很可能不会主动考虑换岗位,当然,如果有机会往3靠近,做点新东西,或者处理更上层、更有全局观的问题,很多人会考虑。

有人可能会问,硕士生们,在2类岗位工作几年以后,是否可以从事3?这个要看具体情况,但是整体难度非常大。有一个道理相信很多人都明白:基础工作做1000遍,不代表你能从事高级工作,典型的例子是用天天写SQL产生report,写上3年,不代表你能做建模。此外,很多公司看到你的最高学位是硕士,很可能不会考虑你,不给你机会。

3类工作也并非完美,最大的问题在前面说了,工业界职位少,换句话说,你跳槽可能没有几个选择;当然,公司要招有经验的人,合适的candidate也少。如果要往1转,最大的障碍是编程能力如何,能否写production code,如果本身就是EECS出身,那会很容易。

– Warald (Email: iamxiaoning@gmail.com)
博客: http://www.1point3acres.com
微博:http://www.weibo.com/warald
欢迎转载,转载必须在标题注明转载,在文章正文开始之前而不是最后,用不小于正文的字体大小,肉眼可以清楚识别的颜色,一字不漏的附带以上三行内容。否则视为侵权!感谢合作。


对于留美学生,读博毁一生,科研穷三代,这个说法靠谱吗?

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现在留学生大多选择读本科和硕士。尽管读博的人是少数派,但有很多人会考虑一下是否要读博。Warald近期做电话咨询的时候,也遇到过几位家长和同学询问,有人提到了标题里说的“读博毁一生,科研穷三代”。

早些年,Warald博客里有一系列的文章谈博士的就业出路。在这个文章里,再说一下博士学位能给你带来的优势以及读博期间你会面临哪些困难。

写本文的目的,并非要劝你读博,而是提供一些观点,帮助你做决定。

现在CS申请最火爆,我就以CS专业为例。其他专业的情况,在末尾也有简单说明。

任何复杂点的话题,往往不是泾渭分明,并非either true or false,所以如同我其他的文章一样,上来先讲明条件
1)这个文章谈的是一般性的普通的东西,不是非典型情况甚至是奇闻轶事。
2)我说的就是应届生刚毕业找工作的情况;等你工作几年之后,决定你职场高度的,学位高低不会是最重要的因素。

1. 博士生更容易拿到面试

每年秋季,FLAG为代表的美国大公司会开始新年度的招聘。按照近两年趋势,应届生岗位会在几个月内被填满,一般到了第二年初,职位就很少了,并且会很快填满。

有两种情况有可能例外:有博士学位的应届生和有工作经验的人跳槽。他们依然可以拿到面试机会,一直到公司所有岗位都招满。

这个背后体现了一个招聘理念:相对于没有工作经验的应届生,公司往往更欢迎有工作经验的人;博士生会被近似等同于“有工作经验的硕士生”。


2. 博士生起薪高、工作起点高

无论是中国公司还是美国公司,工作职位都是有级别的,比如国内阿里有P5这种数字标记的工程师等级,美国谷歌给T3-T6、Facebook给E3-E6,7级以上的工程师当然是有的,不过很少从外部招聘;跳槽能拿到6级offer的,就已经很厉害了。

不同的级别,对应着不同的收入。比如你在谷歌拿到T5,每年总收入应该会在25-35万之间,比应届生的T3(不到20万)高很多。

无论是谷歌还是Facebook,应届硕士生(level 3)拿到的级别(收入)不到20万,而博士生很有可能是Level 4起步。注意:这里说的是“很有可能”,你也可以理解为”概率比较大“,但我没说“只要是个博士就给T4/E4”,我听说过拿到只拿到Level 3的博士生,工资跟硕士生差不多,也认识好几个PhD,刚毕业进谷歌拿到25万+的年收入。

那在公司里升级难度有多大?

这里不说特殊情况,比如谷歌有SRE一年内从3级火箭速度升到5级;LinkedIn整体升级快。

一般情况下,硕士生从Level 3升到Level 4需要两年,这个跳跃大部分人都能完成,也可以说,只要你工作还合格,过几年总会拿到的。

从4->5,优秀的人可以2-3年做到,但也有不少人好多年都升不上去。

从5->6,能做到的人更少、时间更不确定。

后面的级别这里就不说了,反正绝大多数人拿不到。

有些同学可能会说,读博要在学校待好多年,读硕士可以早点挣钱。这话有道理,但是博士生有可能起点更高,有可能省了从3->4的两年时间。


3. 有些职位极度倾向招博士生

很多博士生,工作内容其实跟博士的研究方向无关,尤其是在工业界工作多年、跳槽多次以后。但随着科技发展,例外情况也是有的。

举个例子,2010年,Warald写文章《COMPUTER VISION是现在EECS申请竞争最激烈的方向》。当时,针对这么难申的方向,也有人疑问:Computer Vision工业界对口职位很少,读了有什么用?

这几年,随着机器学习、人工智能、虚拟现实、无人车的兴起,Computer Vision的博士生在工业界很抢手,如果你是做这个方向的,那操心的不应该是有没有job offer,而是手握多个offer,考虑的是哪家公司什么职位最适合你。

近期,很多公司在招Machine Learning Engineer,我在《Data Science三类职业方向》里介绍过。申请ML Engineer这类工作,有博士学位是很大的加分,很多职位甚至要求必须有博士学位。

请注意:

Warald没说过,凡是博士生,必然永远有面试机会;也没说过,凡是博士生,收入必然多少多少万;我更没说过,凡是博士生,起点必然明显高于硕士生。

我说的是:

一般情况下,应该如此。如果你没有做到,那应该反思一下如何扭转过来。

同时,读博也不是诗情画意。

4. 读博很难很累

首先,名校、热门方向的博士申请难度很大,很多同学拿不到offer。

其次,博士要做科研。不可否认,有的人幸运,混日子也能毕业;但如果你科研上要有所成就,那读博会很难、很累。

你会不断的质疑自己:我是否有能力取得突破?我怎么解决这个问题?我做的这点突破是否有意义?对社会真的有实际意义吗?

然后再看看师兄,找到的工作可能跟科研方向无关,他跟你说paper多一篇少一篇其实影响不大;刷刷朋友圈,一起上课的小硕们晒多个offer,大学一起出国的同学已经在加州买车甚至买房、开启世界各地旅游模式,你的心态是否依然沉稳?

一亩三分地论坛八周年征文,版主yx的文章《当年还是太年轻,到了美帝才是真正考验的开始

激起很多人的共鸣。他的情况值得大家参考,读博期间,固然有人像他这样,柳暗花明又一村,在挫折中取得正果;也有很多人很遗憾的放弃了。

5. 读博运气成分也不小

也许你们系的博士资格考试遇到了一位变态教授把关,你反复挂掉后被迫走人。

也许你的科研课题,别人比你更早甚至提出了更好的idea,你就白忙活了。

也许你的科研课题,按照目前的技术水平,的确没什么好的解决方法呢。

有种说法:读博期间最重要的是导师。

五六年的时间里,导师也许对你产生了误会、误解,或者,反过来,你也许对导师的一些做法有质疑呢。

你暑假应该发论文还是做实习?论文该求稳还是求险投个顶会?

导师带学生是否有耐心?他是控制狂,让你很不爽?还是放羊型导师,让你无所适从?你心理抑郁了,导师是否理解、劝导?

这些并不是看导师名气大小、学校排名高低就能提前知道的。在几年的时间里,在各个阶段,双方的关系都可能会变糟。

跟导师产生矛盾,长期心理压抑,干脆quit PhD一走了之,在博士生里也不少见。

6. 我应该读硕还是读博?

抓住要点,其实并不难。

如果家里经济条件无法支撑你自费读硕,那想留学的话,也只能读博,因为博士生一般都有奖学金。老一代的留学生们,走的都是这条路子。

如果你有选择,那我在《一波三折留学路》直播里说过:不要太多考虑功利的东西。读博不太可能让你暴富,也不太可能让你赤贫 – 就算收入暂时低一些,优秀的博士生将来起点更高。

建议根据自己的兴趣来。如果做科研是你喜欢的,那就努力一把、尝试一下。即使无法坚持下去,quit PhD之后,人生照样可以重起一个篇章。

回到本文标题“读博毁一生,科研穷三代”。这个说法,对于CS专业来说,不成立,也可以很犀利的送上两个字:扯淡。

7. 其他专业的情况

在《读了博士PHD有什么出路?》文章里,我总结了留美博士生常见的就业出路。

说到读博的出路,我们首先需要考虑的角度是“社会/工业界需要什么”,然后才是“我的专业是什么、我会什么“。

留学生在美国找工作,工业界需求最大就是两类方向:编程类和数据分析类。

前者主要对应着CS、EE;后者对应着数学、统计、工业工程,甚至学经济的,很多人也做Data Scientist,从Uber到AirBnB,都有很多学经济专业的人做数据分析。

你的专业名字叫什么,固然对就业有影响(学CS和学统计的当然最受欢迎),但更主要的是,你读博期间,获得了什么样的能力,比如EE做信号处理的同学,如果编程能力比较强,做ML Engineer,也很受欢迎;再比如你是化工或者物理这种实验学科,甚至文科专业,但是科研的方向用到统计方法,那做好准备,求职瞄准Data Scientist,也完全可行。

换句话说,如果读博期间,你培养了编程或者数据分析的能力,那你不应该“毁一生、穷三代”,相反,分析自身长处,做好定位和准备,你应该会有很好的工作。

其他情况,在美国工业界机会少。无论具体是什么专业、什么学位,就业情况都不乐观。“读博”和“科研”不是“毁一生、穷三代”的原因,而是“只要读XXX专业,无论是硕士还是博士,都会穷很久”。一亩三分地里,有过机械、建筑、生物等各个专业的人出来说过。近期的文章《[职场感言] 在贫困线上挣扎的美国建筑设计行业​》,也可以供大家参考。

当然,学这些专业的同学,每年都有少数人坚守本专业也能找到工作,对他们来说,有博士学位,优势更明显;很多情况,博士学位也是基本要求,公司不会考虑硕士生。

– Warald (Email: iamxiaoning@gmail.com)
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码农求职神器Triplebyte:不看简历,直接内推给众多公司面试

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现在是个全民学CS的年代,申请难度越来越大增大;IT行业形势明显不如前几年红火, Warald预警过:美国IT行业就业难度加大!公司缩招!国际学生求职更难!

很多同学反映:
1. 海投简历,公司回复率非常低
2. OA、take-home project、电话面试,都有挂掉的,或者面完就没消息了

一亩三分地里,anson32330200分享他的求职经历,描述的情况很多人也都遇到过。

最近两年CS的工作不如以前来得好找,而我的履历更是不出色(没有任何工作、实习经验,读的学校也不是前百大,大学、硕士都是EE而非CS),获得面试的机会更是难上加难。
我第一次找工作的时候采用最没效率的方法,在网路拼命投,前后大约投了400间,只获得不到10个phone interview,其中两个演变成onsite interview ,最后也只获得两个offer。
这两个offer与自己当初设想的薪资、工作环境等等也差距很大,不过碍于已经花了好几个月的时间找工作,也只好免强接受。

也有些同学表示:
1. 刷题刷的想吐了,而且这些题目,在实际工作上,并无卵用
2. 我的确有能力,但是在刷题、在简历方面,体现不出来,然后就没有机会了。

在这里推荐一个求职神器给大家

Triplebyte

与其他求职平台相比,Triplebyte有什么特殊之处呢?

Triplebyte官网介绍:

We help programmers find great companies to work at. If you work with us, we’ll go through a technical interview process with you and provide feedback on what we think your strengths and weaknesses are. We’ll match you with companies that are looking for people with your specific skill sets, and then fast track you through their hiring processes.

Triplebyte有位工程师是中国同胞,在一亩三分地里做了进一步介绍:

Triplebyte和其他求职平台最大的区别是:Triplebyte自己会面试candidate,相当于将技术面试作为一种服务提供给公司,给公司招人省去一部分成本。 因此Triplebyte和公司之间会有协议,使得Triplebyte推荐的candidate能直接进入公司的onsite (也能帮candidate节省一些时间).
如果candidate资历很弱但是有技术的话,在很多好公司 (包括Facebook, Apple, Dropbox, etc.) 可能过不了 resume screen, 但如果能通过 Triplebyte 的面试,还是有机会直接进入这些公司的onsite interview.对不少人来说应该是个不错的渠道。

Triplebyte不看你的简历,而是要求你参加他们的技术筛选流程。通过之后,帮你匹配公司,很多人会直接送到onsite interview阶段,而不用再经过OA、take-home projects、technical phone screen等。


在匹配公司这一步,Triplebyte了解各家公司需要什么样的人,看中哪些能力,比如有的公司偏重CS理论,有些非常实际,它们会根据求职者的强项,推荐适合的公司,帮你拿到最合适的offer。当你拿到offer后,Triplebyte也会帮你negotiate offer。

你可以把Triplebyte当做你的“猎头”,它把你直接推荐给它的“客户”(有招人需求的公司),它可以帮你安排到客户公司直接onsite面试。

既然相当于“猎头”,那我需要花钱吗?
Triplebyte对求职者从始至终,完全免费。
你要做的是通过它的考核过程,才会被推荐给其他公司。

Triplebyte都能推荐哪些公司?
目前超过200家公司跟他们合作。比如:
Dropbox、Apple、Coursera、Stripe、Quora、Reddit、KhanAcademy、Opendoor等。

除了程序员/软件工程师,Triplebyte有其他种类的职位吗?
目前专注只做做软件工程师招聘。

Triplebyte能帮我找实习吗?
目前专注只做全职员工的招聘,不做实习生招聘。

我只有OPT,没有H1B或者绿卡,能通过Triplebyte找工作吗?
可以。

Triplebyte能帮我办H1B或者绿卡吗?
Triplebyte的作用只是推荐求职者给合作公司。

举个例子,如果你拿到合作公司(比如Apple)的offer,那你将作为全职员工加入Apple;Triplebyte并非你的雇主,不会从你的工资里抽取提成;你的H1B和绿卡都将由Apple办理。

换句话说,对合作公司来说,Triplebyte相当于“可靠的内推渠道”,并非Staffing Company或者ICC。

Triplebyte是来自于美国著名创业孵化器(YC)的项目。YC孵化的著名公司,还包括AirBnB、Dropbox、Zenefits等。作为一家致力于优化企业招聘的创业公司,Triplebyte自身也在招聘员工,如果你有兴趣加盟,请参考公司主页Career页面。

什么样的人适合通过Triplebyte找工作?
最好是能在3-6个月内全职上班的。越早开始越好。
如果你在读,建议等到了求职季,再找Triplebyte帮忙。

我适合Triplebyte!它家的招聘过程如何?
1. 注册账号:使用一亩三分地专属通道
2. 按照系统一步步提示,先在线做题考试
3. 等候公司安排电话面试

我还有其他问题,咋办?

Triplebyte第二位工程师是中国同胞,他会代表公司来答疑。通过一亩三分地专属通道注册的同学,有问题欢迎在这个帖子里集中提问:
http://www.1point3acres.com/bbs/thread-286844-1-1.html

数据科学工作机会:简历直接推给顶级公司hiring manager

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帮一位Data Science Manager打个招人广告。

公司名字这里不写了,是IT行业一家顶级公司,如果你想找Data Science的工作,这家公司绝对会是你名单的Top 3之一。

 

背景要求:

  • 专业必须是quantitative science,比如统计、数学、应数、IEOR、数据科学、经济学等
  • 硕士生必须有至少两年全职工作经验
  • 博士生必须有至少半年工作经验(实习也算)
  • 必须能立刻上班,最好是10月就可以开始

例外情况:

如果你是CS/EE专业,想做data scientist也可以,但是需要:

  • 具有良好的product sense
  • 关于工作经验的要求,必须满足
  • 写代码很熟练

提醒:数科面试不需要刷题。

工作地点:
加州(湾区/旧金山)

不符合条件的同学没必要硬投,必然会被淘汰。

如何申请:

提交以下三样信息,作为附件发给Warald(iamxiaoning AT gmail)

  • 简历
  • 描述一下你最拿得出手的项目。具体回答以下问题:
    • 数据有多大?
    • 面临的挑战有哪些?
    • 你是如何解决的?
  • Coding sample:发一段代码(语言任选)做例子,并且说明一下为何选择这段代码。

邮件标题请设置为:数据科学职位简历-A
邮件正文里,请说明一下你的H1B/OPT status

截止时间

除非明确标注职位已经填满,否则一直有效。

结果通知:

  • 如果你过了筛选,我会把你的申请转给hiring manager,并邮件通知你。
  • 如果一周内没有消息,那代表被拒。

 

– Warald (Email: iamxiaoning@gmail.com)
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选校话题:去CMU垫底当学渣,有可能不如去NEU当学霸

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近期是美国大学发放录取的高峰期,很多同学在一亩三分地里盯着刷录取结果汇报。拿到多个offer的同学往往很纠结,也经常有人在地里询问:XX大学XX专业,就业率如何?

把就业率而不是单纯的学校排名作为选offer的重要参考,这个我赞成。一亩三分地很多板块里都有就业相关信息,近期找工求职板有个热门帖子《综合各学校2018 summer intern的情况》显示:Rice大学CS系在应届生就业寒冬里,以高就业率成为“黑马”。相信今年Rice发放的offer接受比例会大幅提高,下个申请季极有可能会被申爆。

那选校是不是应该“就业率为王”?

有位同学(ivanyang)在一个帖子里谈了他的一段观点:

其实大家并不用太care每个学校具体多少找到什么样的实习和工作。找过工作就知道能否找到工作学校在这其中所承担的作用有:

1. reputation,决定了是否是某些企业的target school,career fair有多少企业来
2. peer pressure,决定了有多少人跟你在竞争。

但其实这两点都是可以克服的,
1. 学校排名不好的可以都找内推,反正大家都是集中在那几家大厂,career fair质量不同也是体现在小的startup上,本身量就少完全无法和flag相提并论。
2. 这个无法避免,但是反而排名不好的学校peer pressure会小很多。

这位同学提到了一个很好的角度:去个peer pressure小的学校(往往意味着排名降低),在某些情况下,是不是有可能反而对找工作更有利?这几天,有人跟我电话咨询选校问题,也提到类似的观点。

我把这个话题改为:
去CMU垫底当学渣,有可能不如去NEU当学霸。

大公司每年收到大量应届生的实习和全职申请,有很规范的处理流程,比如Facebook,针对不同地区的target schools,都有专门的recruiter负责。换句话说,假如你在UCSD读书,无论你通过什么途径、找什么人投简历给Facebook,最终你的简历都会被转给负责UCSD这个学校的recruiter来处理;再比如所有Airbnb Data Scientist Intern申请,无论什么途径投进来的,最终都由负责实习生招聘的那个recruiter筛选,转发给三个DS track的负责人面试。

大公司招聘名额多,也很注重diversity。这意味着,它们不会只从某一个学校招聘新员工,而是给各个target School都有面试机会。

比如,CMU学生人数多,牛人很多,那多给一些面试,而NEU、NYU Tandon呢?尽管排名远不如CMU,但是作为target school,也有recruiter来专职负责,挑选学生给面试机会。

而且,作为校招,无论是实习还是全职岗位,NEU的学生不会跟CMU的学生一起争夺Facebook的面试机会,NEU只跟NEU打,CMU才和CMU斗。

注意,这里说的是“面试机会”,不是“offer数目”。没有哪家大公司规定必须从某个学校招满10人,人数不够就降低“筛选简历”或者“发放offer”的标准。

这种针对应届生招聘的diversity,导致这样一种现象:如果你不是实力超群,想找大公司的工作,那在学生人数多而且牛人多的学校里,有可能反而不如去个竞争小、学生数目少的学校。

前面提到了,Rice CS今年成为应届生就业的一匹黑马,但这个系很小,过去好多年里一直都是每年招二三十人的规模,而且不少同学是转专业读CS,但如果成为USC那样两三百人的规模,相信Rice就业率就不会这么彪悍了。

NEU Align项目专门招收转专业学生,不少学生甚至是生物、化学类专业出身的,相对于CS科班或者EE等相关专业出身的学生,他们基础薄弱。根据地里有人介绍,今年Seattle校区有6个同学拿到FB实习(其中两位去年在地里做过安卓开发的实习,我写文章总结过)。

这些同学,如果有CMU/Penn级别学校的录取,很可能不会去NEU吧。去Rice的同学,绝大多数也是如此。

相比之下,CMU有很多同学挂在简历关上,没拿到facebook等大公司的面试。名校里牛人多,竞争很激烈,再加上Diversity hiring政策,有一些同学,尤其是男生,简历原本能过关、如果给面试也能通过,但是被淘汰了。

亲爱的读者,鸡头和凤尾,你选哪个?

最后,disclaimer:
1. 我没说你降级去某校,必然会有facebook面试。
2. 我没说你降级去某校,必定会成为大神,秒杀同学。
3. 我没说所有公司都按照以上流程招聘。本文只说大公司。
4. 我没说学校牌子和排名彻底不重要。名校整体上更有优势。

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Warald开课教你做申请!美研申请一门课就go!

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Warald开课啦!
美研申请一门课就go!

最近是留学申请的高峰期,想必很多同学在忙着做申请吧。

Warald准备这个月开课讲讲如何做好申请。在六节课里,我会为你解密申请过程,讲解每个步骤的要点,针对申请的常见问题和误区给出权威解答,也会在课程中回答大家的提问。

关于我在留学申[……]

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国内年薪税后70万,是否还要出国留学?

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一亩三分地有个中外纠结版,讨论是否留学、是否留美之类的话题。这几天,出了一个热帖《国内30岁,想去美国硅谷工作或者申请CS PHD,求指点

先说一下本人的情况:
国内本科EE:非211,非985 .
国内硕士EE:985
生活状态:已婚,有一个1岁多的小孩,在深圳定居,一套市值5[……]

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UT Dallas EE硕士求职分享:fibonacci考了三次,搞定Honda软件工程师offer

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这几天地里有位在UT Dallas学EE的同学,出来分享了他的求职经验: EE小硕,无实习经历,求职主要侧重e...

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