| 步骤 | 注意点 |
|---|---|
| 了解行业趋势 | 关注大厂动向、新兴领域、政策变化 |
| 选对专业方向 | Data Science、AI、Machine Learning、Business Analytics等要分清 |
| 实习经历积累 | 尽早申请，多渠道找机会，别只盯着大厂 |
| 准备技术面试 | 刷题、模拟面试、熟悉项目细节 |
| 优化简历和求职策略 | 简历要简洁、量化成果、突出技术能力 |
去年我一个哥大（Columbia）的同学，Data Science专业，毕业前半年就开始准备找工作。结果你猜怎么着？他居然拿到了三个offer，其中一个还是Google的AI岗位。当时我们宿舍几个留学生都惊呆了，心想：这年头搞数据和AI的真的太吃香了。
其实不只是他，这两年在美国搞数据科学和AI的留学生，就业形势真的比其他专业要好不少。尤其是像NYU、USC、CMU这些学校，数据类专业的学生还没毕业，就已经被各大公司“预定”了。不是我夸张，像Meta、Amazon这些大厂每年都在疯狂招人，连初创公司都在拼命抢数据人才。
不过话说回来，竞争也没你想的那么轻松。虽然岗位多，但投的人也多。而且美国公司对技术能力的要求越来越高，不是你拿个高GPA就能进的。GPA是什么？就是你每门课成绩的加权平均，一般满分是4.0。像很多公司会卡3.0甚至3.5以上，虽然不是绝对，但越高越好。
举个例子吧，我有个朋友在UBC读统计学，后来转去数据科学。他一开始没太重视实习，结果到了大三才开始找，申请了十几家都没回音。后来他听学长建议，去LinkedIn上找校友内推，最后拿到一个加拿大本地科技公司的实习。虽然不是美国的，但这段经历帮他后来申请美国的暑期实习加分不少。
说到实习，这真的是数据科学和AI求职里最重要的一环。很多公司，比如Amazon、Apple、Google，他们招人的时候，优先考虑有实习经历的学生。哪怕你不是藤校出身，只要有过相关实习，简历就能脱颖而出。所以建议大家早点准备，别等到毕业前几个月才开始找。
另外，现在很多美国大学都开始开设AI相关的课程，甚至有专门的AI硕士项目。像MIT、Stanford、CMU这些学校，他们不仅课程设置前沿，而且和大厂合作密切。像CMU的MS in AI项目，很多学生还没毕业就被Google、Microsoft招走了。当然，申请难度也高，但如果你背景不错，可以冲一冲。
除了选好学校，你得知道数据科学和AI其实不是一个方向。Data Science偏重统计、分析、数据处理，AI更偏向算法、模型、深度学习。有些同学一开始以为这两个差不多，结果学了一年才发现自己更适合另一个方向。比如我有个朋友在NYU读Data Science，后来发现更喜欢AI方向，就转去修了一些CS的课，还做了个图像识别的项目，最后顺利转岗到AI团队。
说到课程，强烈建议大家选修一些计算机基础课，比如Python、SQL、机器学习、深度学习这些。虽然有些数据科学项目不开这些课，但你自己得补。不然面试的时候人家问你写过什么算法，你说你只会用Excel，那基本就凉了。别问我怎么知道的，我之前有个同学就是这么栽的。
还有一个你可能没注意到的点：OPT（Optional Practical Training）。这是留学生在美国工作的关键机会。Data Science和AI这些专业，很多都属于STEM（Science, Technology, Engineering, and Mathematics）专业，可以申请36个月的OPT。这意味着你有三年时间在美国找工作，签证压力会小很多。
不过OPT申请流程也挺复杂的，得提前准备。比如你要确保你的项目是STEM认证的，不然只能申请12个月。像Business Analytics有些学校就不算STEM，这时候你得仔细查清楚。比如我之前有个朋友在Northeastern读BA，结果发现不能申请三年OPT，最后只好提前回国找工作。
技术面试也是很多留学生头疼的一块。很多同学英文口语没问题，但一到写代码就卡壳。特别是像LeetCode这种平台上的题，很多人没怎么刷，结果面试的时候被虐惨了。我之前认识一个同学，在加州读CS，LeetCode刷了200多道题，最后顺利拿到Apple的offer。所以别偷懒，早点刷题真的有用。
除了刷题，你也得熟悉自己的项目经历。很多面试官会问你：你做过什么项目？你是怎么设计模型的？有没有调参？有没有做过模型评估？这些问题你得准备清楚。别到时候说“这是我和别人一起做的”，那你基本凉了。最好能独立完成一个项目，哪怕小一点也没关系。
还有个建议，就是早点开始准备求职。很多同学到了毕业前几个月才开始投简历，结果发现岗位都招满了。其实像大厂的校招，一般在每年秋季就开始了，比如8月到11月。所以你要是想进大厂，最好提前一年就开始准备，包括刷题、准备简历、参加招聘会。
简历这块儿也得认真对待。很多同学简历写得太水，比如“负责数据分析”、“协助模型构建”，听起来很空。你应该写得具体一点，比如“使用Python处理10万+条用户数据，提升模型预测准确率15%”。这样HR一看就知道你干了什么，技术能力也体现出来了。
最后我想说的是，数据科学和AI虽然是热门方向，但不代表你进了这个领域就一定能找到好工作。关键还是你自己得有实力，得有项目、有实习、有技术能力。不然就算你读的是CMU，也可能找不到工作。所以别光看学校名气，自己得下功夫。
