留美求职天花板，还得是这些专业

去年毕业季，我朋友圈里简直是冰火两重天。

一边是我的学弟Leo，CS硕士一毕业，手里攥着三个大厂Offer，纠结的不是“有没有工作”，而是“去谷歌还是去Meta”。还没入职，签字费加股票包，总包（Total Compensation）已经冲破了20万美金，羡煞旁人。他每天发愁的是湾区的房价和怎么选配自己的特斯拉。

另一边是我关系很好的朋友Amy，念的是艺术史。她学术能力超强，GPA接近满分，实习经历也都在顶尖博物馆。但毕业后，投了上百份简历，收到的面试寥寥无几。好不容易有个心仪的岗位，HR在电话里第一句就问：“Do you now or in the future require sponsorship for employment visa status?” Amy一回答“Yes”，电话那头就是一阵尴尬的沉默，然后就是那句我们留学生最怕听到的：“I'm sorry, we are unable to provide sponsorship at this time.”

这个场景，是不是有点扎心，又有点熟悉？

聊留美求职，身份（Sponsorship）和薪资，就像两座绕不开的大山。我们花了那么多钱和时间，远渡重洋来读书，谁不想毕业后能找到一份好工作，把学费挣回来，顺便实现一下人生理想？现实却是，你的专业很大程度上决定了你在这场“求职游戏”里是简单模式还是地狱模式。

有些专业，就是留美求职的“版本答案”。毕业生是企业抢着要的香饽饽，不仅薪资高到离谱，公司为了留住你，办H-1B、办绿卡比你还着急。今天，咱们就来扒一扒，现在留美求-职真正的“天花板”到底是谁。

计算机科学 (Computer Science, CS) - 永远的神，稳坐铁王座

如果说留美求职专业有鄙视链，那CS绝对是站在顶端俯视众生的那个。不管科技行业是风口还是寒冬，对优秀工程师的需求永远都在。从宇宙大厂到初创公司，从金融、医疗到零售、农业，哪个行业现在离得开软件和数据？

CS的优势太明显了。首先，它是STEM专业，毕业后有长达36个月的OPT，这意味着你有三次抽H-1B的机会，大大增加了中签的概率。这对于需要“身份”续命的我们来说，简直是救命稻草。

其次，需求量大，岗位多。软件工程师（SDE）、机器学习工程师、数据科学家、网络安全专家、前端、后端、全栈……你能想到的岗位应有尽有。而且，CS的技能是硬通货，你的代码能力就是你最强的简历。

那么，CS专业的毕业生到底能赚多少钱？

咱们直接上数据。根据Levels.fyi网站（科技行业薪资的“照妖镜”）2024年的最新数据，一个刚毕业的本科生或硕士生，在谷歌（Google）能拿到L3级别，总包轻松达到19万到22万美金。这其中包括了大约12-14万美金的基本工资，剩下的由奖金和股票构成。在Meta，一个E3级别的新人，总包也在18-21万美金左右。即使不在这些头部大厂，一个普通软件工程师在美国的起薪中位数也普遍在10万美金以上。

我认识一个从国内普通一本转专业来美国读CS硕士的学长，他靠着在GitHub上坚持更新自己的项目，加上疯狂刷题，毕业后成功上岸亚马逊。第一年的总包就接近18万美金。他说：“虽然学的时候头发掉了一地，但看到工资单的那一刻，觉得一切都值了。”

再看看H-1B数据。根据美国劳工部2023财年的数据，提交H-1B申请最多的公司，清一色都是科技巨头。亚马逊（Amazon）是当之无愧的“H-1B抽签大户”，每年为上万名员工提供Sponsorship。紧随其后的是谷歌、微软（Microsoft）、Meta、苹果（Apple）这些我们耳熟能详的名字。可以说，只要你能拿到这些公司的Offer，身份问题基本就解决了一半。

金融工程/量化金融 (MFE/Quant) - 华尔街的金领入场券

如果说CS是科技世界的王，那么金融工程（MFE）或量化金融（MSQF）就是金融世界的太子。这个专业是数学、计算机和金融的交叉学科，培养的是华尔街最顶尖的“矿工”——宽客（Quant）。他们的工作就是用复杂的数学模型和计算机算法，在金融市场里寻找赚钱的机会。

这个专业门槛极高，申请者通常都有着顶尖的数学、物理或计算机背景。像卡内基梅隆大学（CMU）、加州大学伯克利分校（UC Berkeley）、纽约市立大学巴鲁克学院（Baruch College）的MFE项目，录取率常年低于5%，堪比藤校本科。

但回报也是惊人的。

一个顶尖MFE项目的毕业生，进入顶级对冲基金（Hedge Fund）或投行，起薪是什么水平？根据各大项目的就业报告和圈内信息，第一年总薪资达到30万到50万美金都属于正常操作。比如，像Citadel, Jane Street, Two Sigma这类顶尖量化基金，给应届毕业生的base salary（基本工资）可能在15-20万美金，但年终奖金（bonus）才是大头，常常是基本工资的一倍甚至数倍。

我认识一个伯克利MFE毕业的女生，她本科是国内顶尖大学的数学系。她形容MFE的课程就是“智商和体力的双重碾压”。但毕业后，她顺利进入了芝加哥的一家顶级高频交易公司。她说，她第一年的奖金就够在老家买一套房了。虽然工作压力巨大，每天十几个小时都盯着屏幕和数据，但这种智力上的挑战和物质上的回报让她觉得非常刺激。

在H-1B方面，这些金融巨头也从不吝啬。因为他们知道，顶尖的Quant人才是全球稀缺资源，必须用最好的待遇和最稳妥的身份支持来留住他们。高盛（Goldman Sachs）、摩根士丹利（Morgan Stanley）等传统投行，以及前面提到的那些对冲基金，都是H-1B申请的大户。他们不仅会帮你抽签，还会配备专业的律师团队，一路为你保驾护航，直至帮你申请绿卡。

当然，这条路很窄，只适合少数在数理和编程方面有极高天赋的同学。但一旦走通，前途确实是“钱”途无量。

商业分析 (Business Analytics, BA) - 数据时代的万金油

如果觉得CS太硬核，Quant太遥远，那么商业分析（BA）绝对是近年来最火的“中间路线”，是文商科同学转型的最佳跳板。

BA的核心是什么？就是用数据讲故事，帮助企业做出更明智的决策。它不像CS那样要求你从零开始构建系统，也不像Quant那样需要高深的数学理论，但它要求你同时具备技术能力（比如SQL, Python, R, Tableau）和商业嗅觉（Business Acumen）。

几乎所有BA硕士项目都是STEM认证的，这意味着毕业后同样享受36个月的OPT，这对于求职的容错率大大提高。

BA毕业生的就业面非常广，堪称“万金油”。你可以去科技公司做数据分析师（Data Analyst）、产品分析师（Product Analyst），去咨询公司做咨询分析师，去金融公司做风险分析师，或者去快消、零售公司做市场分析师。基本上，任何需要用数据驱动决策的公司，都有BA毕业生的用武之地。

薪资方面，BA虽然不像CS和Quant那样起薪就“爆炸”，但也绝对是中上水平，而且成长空间很大。根据各大学校发布的2023年就业报告，比如麻省理工学院（MIT）的MBAn项目，毕业生平均基本工资超过13万美金，签约奖金平均在2.5万美金左右。对于大部分排名不错的BA项目，毕业生起薪普遍在8万到11万美金之间，具体取决于地点和行业。

我身边就有一个活生生的例子。一个学妹本科是学市场营销的，感觉职业发展受限，就申请了南加州大学（USC）的BA项目。在校期间，她拼命补技术短板，学Python、学SQL，还做了一些课程项目来丰富简历。毕业后，她成功入职了美国运通（American Express）做信用风险分析师，起薪9万多美金。她说：“BA最棒的地方在于，它让我原本的商科背景没有被浪费，反而和新的数据技能结合起来，产生了1+1>2的效果。”

从H-1B数据来看，BA的Sponsorship机会也非常多。除了亚马逊、谷歌这种所有岗位都大量招人的科技公司，像德勤（Deloitte）、安永（EY）这样的咨询公司，以及Capital One、JPMorgan Chase这样的金融服务公司，每年都会为大量的分析师岗位提供Sponsorship。

如何规划才能稳稳捧上金饭碗？

看了这么多，你可能会想，如果我的专业不在这份“天花板”名单上，是不是就没希望了？

当然不是！专业只是给了你一个起点更高的平台，但最终决定你能否成功的，还是你的个人能力和规划。

如果你还没选专业，那恭喜你，可以把这篇文章当成一份“避坑指南”，尽量往这些高需求、高回报的领域靠拢。

如果你已经在读，但专业比较“天坑”，也别慌，完全有机会“弯道超车”。你可以考虑辅修一个CS或者统计的Minor，或者在暑假去上一个Data Science的Bootcamp，疯狂补充硬核技能。我认识一个学心理学的同学，就是靠自学Python和SQL，在毕业后找到了一份用户体验研究（UX Research）方向的数据分析工作，薪水也很可观。

对于研究生申请者来说，选择一个STEM认证的硕士项目，几乎是你逆天改命的最佳途径。很多BA、信息系统管理（MIS）或者部分金融硕士项目，都对转专业背景的同学非常友好。

实习！实习！实习！重要的事情说三遍！在美国，一份有分量的实习经历，尤其是能拿到return offer的实习，比你简历上写再多课程项目都管用。很多大公司超过一半的全职岗位都给了之前的实习生。所以，从入学第一天起，就要把找实习当成头等大事来抓。

最后，别忘了地理位置。你在哪里上学，很大程度上决定了你能在哪里找到工作。想去科技大厂，那加州湾区、西雅图、纽约就是你的首选；想进军金融，那纽约、芝加哥就是你的战场。身处行业中心，你能接触到的招聘会、内推机会和校友资源，是其他地方无法比拟的。

说到底，选专业就像是选英雄联盟里的英雄，有些英雄天生就是版本之子，技能强，发育快，打团猛。但这并不意味着其他英雄就没法玩。你的操作、你的意识、你对地图的理解，同样能让你carry全场。

专业给了你一个初始装备，但后面的路怎么走，是选择打野发育，还是积极游走gank，全看你自己。与其焦虑自己的专业是不是“天花板”，不如从现在开始，规划好自己的“技能树”，刷好每一个“小兵”和“野怪”（课程、项目、实习），总有一天，你也能拿到属于自己的“超神”战绩。

所以，别再头秃了，行动起来吧！你的未来，掌握在你自己手里。