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《二》三个方向的对比

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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linkein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caniate也少。如果要往1转,最大的障碍是编程能力如何,能否写prouction coe,如果本身就是eecs出身,那会很容易。如果想了解更多美国留学信息请关注咨询。

【微语】孩子远赴重洋,为梦想启航,愿旅途平安顺利,未来可期。

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