【本期嘉宾】Martin同学

硕士：芝加哥大学 应用数据科学专业、本科：拉斐特学院 计算机科学专业，来Offer Data班学员，在来Offer的帮助下拿到BCG Data Scientist全职offer

【主持人】孙博士

来Offer创始人。谷歌前高级软件工程师、面试官。南加州大学（USC）CS博士，主攻高效AI和搜索算法。麻省理工（MIT Sloan）商学院EMBA。

| 时间线 |

00:00

孙老师连续提问，聚焦求职者获得科研offer的关键竞争力和为何能脱颖而出。Martin同学回应称其竞争力源于一段实习经历，该经历获得了面试官的特别认可，并在后续详细介绍了这段在初创公司担任AI工程师、从产品测试到模型部署与反馈的全流程项目经历，总计耗时约六七个月。

01:03

孙老师基于求职者经历，阐述工业界项目经验对求职的重要性。孙老师肯定了Martin同学解决完整工业问题的实习经历价值，并询问了实习薪资。Martin同学透露薪资为芝加哥最低时薪。孙老师由此展开，建议求职者应首先争取带薪实习以积累完整的工业界应用经验，避免好高骛远。他强调工业界需要能创造价值的人才，与烧钱的科研逻辑不同，并建议尽早准备，不要等到毕业时才如梦方醒。

03:00

Martin同学反思过往，分享对职业规划路径的改进建议。孙老师提出一个行为面试问题，询问如果回到五年前大一，如何让职业发展路径变得更好。Martin同学反思大一因疫情和个人探索而浪费了时间，表示如果重来会更主动地通过LinkedIn等渠道与行业人士建立联系，进行coffee chat以提前了解美国就业市场和确定职业方向，从而在本科期间获得更多实操机会。

04:11

孙老师针对家长对硅谷裁员和计算机就业的悲观认知，要求Martin同学普及真实的硅谷与华尔街就业情况。Martin同学确认计算机仍是相对最好找工作且高薪的行业之一。孙老师进一步要求与机械工程等专业进行对比。Martin同学以其芝加哥大学数据科学专业为例，估计国际学生中仅约十分之一能找到工作。孙老师借此阐述美国求职的"一九原则"，即仅前10%的学生能进入大厂，绝大多数学生毕业即面临失业或回国。他批评了以21-22年特殊时期作为参考的认知误区，并指出当前简历筛选已普遍使用深度学习模型，缺乏硬核项目将导致简历评分极低。

07:54

Martin同学分享选择加入"来offer"的原因与体验。孙老师询问Martin同学为何加入"来offer"以及加入后的体验。Martin同学指出第一点是课程安排紧凑高效，让他提前学完了学校多个学期的知识，为秋招争取了时间。第二点是校友和老师提供的帮助，包括在面试准备阶段提供的针对性辅导。

08:50

孙老师深入剖析美国求职的底层逻辑与战略方向。孙老师强调正确的战略方向和职场认知至关重要。他批评了"向上社交"和"海投简历"的过时策略，指出当前简历筛选由AI模型主导，缺乏工业级硬核项目将导致简历评分极低。他驳斥了"计算机已过时"和"硅谷崩溃"的论调，指出招聘需求远大于裁员。孙老师随后提问，在AI浪潮下为何选择数据科学家岗位。Martin同学解释该岗位结合了技术与商业兴趣，能帮助企业进行数字化转型和AI落地，符合当前企业裁撤重复性工作、招募AI人才的趋势。

11:55

孙老师阐述科技发展的动态本质与AI时代的人才机遇。孙老师以"software is never done"为引，指出软件工程是商业逻辑的数字化实现，其边界在不断扩大。他反驳了"技术提高效率将导致岗位减少"的静态认知，以iPhone和移动互联网19年来的发展为例，说明科技革命会创造更广泛的应用空间和更多GDP与就业岗位。他鼓励年轻人拥抱AI时代，避免被淘汰，并总结Martin同学思维敏捷。随后，他请Martin同学分享过去求职准备中的成功经验。Martin同学强调了尽早准备、软硬实力并举的重要性，建议大二就开始找实习，并保持信心和耐心。

17:31

探讨AI浪潮下的职业挑战与个人发展规划。孙老师询问Martin同学进入波士顿咨询后，对未来AI发展带来的挑战有何认知。Martin同学表示需要不断学习以了解AI的能力边界，从而为客户提供解决方案，并提到未来三年需要在深入技术专家路线和积累行业知识（domain knowledge）之间做出选择。孙老师建议将技术深度（X轴）与垂直领域商业洞察力（Y轴）结合，并指出职场前3-5年是快速成长的关键期。最后，他询问Martin同学在"来Offer"的BQ（行为面试）准备情况。Martin同学提及了数据科学和商业分析班的课程，并重点说明了在准备BCG面试时，老师提供的高强度模拟面试帮助。

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珩

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【本期嘉宾】Nathan老师

美国知名能源公司数据科学总监，有近20年的数据分析、商业分析的业界经验，曾领导过多个能源、金融、IT领域的大型项目

【主持人】孙博士

来Offer创始人。谷歌前高级软件工程师、面试官。南加州大学（USC）CS博士，主攻高效AI和搜索算法。麻省理工（MIT Sloan）商学院EMBA。

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00:00 关于应届毕业生在数据岗位招聘中核心能力的探讨。孙老师以招聘方视角提出问题。Nathan老师阐述了招聘时最看重的能力，包括能迅速融入团队的技术能力与实习经验、强大的学习能力、抓住重点的批判性思维与快速反应能力，以及主动沟通与建立连接的能力，并指出简历中与工作无关的技能意义不大，而工业级项目经验是重要的能力证明。

04:41 关于ChatGPT出现后数据岗位面试与工作方式变化的分析。Nathan老师指出变化很大，对候选人的要求增加了，既需要其在无AI辅助下独立完成基础技术问题（如数据库查询、Python编程、调包）的能力，也需要其具备使用AI工具并将其作为工作一部分的能力。面试官会考察对AI工具、API、Web Coding及Agent的了解与应用。他强调基础能力学习依然重要，是面试通过的前提，而工作中鼓励使用AI，但要求开发者能作为第一道防火墙识别并纠正AI的幻觉与错误。会议还提到面试中常考察A/B测试等业务理解与设计能力，并指出当前数据分析岗的工作已普遍要求AI辅助，并会评估AI投入产出比。

10:34 关于数据分析师、商业分析师、数据科学家与机器学习工程师四大岗位职责与能力要求的系统性界定。孙老师提出了区分四大岗位的议题。Nathan老师依次进行了分析：商业分析师（BA）是业务与技术的桥梁，核心是商业敏感度、沟通与利益相关者管理能力，对硬核技术要求最低，但需掌握SQL、Excel、Power BI等基础数据分析工具。数据分析师（DA）在此基础上要求更强的统计分析能力，需熟练使用Python或R进行数据分析、用户画像、A/B测试和数据可视化。数据科学家（DS）要求更高，核心是利用机器学习模型对未来进行预测和优化，需了解从随机森林到Transformer等多种模型。机器学习工程师（MLE）要求最高，不仅需具备数据科学家的能力，还需掌握模型部署、工程实现、系统设计（如Docker、Kubernetes、GPU优化）以确保高并发、高可用的服务交付，其背景多来自软件开发工程师（SDE）。

18:27 关于美国一线大厂机器学习工程师（MLE）的学历与经验要求讨论。孙老师询问了MLE在学历、工作经验及编程能力上的细分要求。Nathan老师指出，MLE岗位对学历有一定要求，主流是硕士或博士学位，仅有学士学位者除非来自顶尖学校且能力极强，否则机会较少。另一种途径是通过积累十年以上的SDE工作经验逐步转型而来。随后，孙老师基于此给出了职业发展建议，强烈建议本科或缺乏工作经验的硕士毕业生将主要精力（约2/3）投向软件工程师（SDE）岗位的校招，仅可将少量精力（约1/3）用于尝试投递MLE岗位。

21:14 孙老师提议为留学生提供的职业发展核心建议。Nathan老师给出了两点核心建议：首先，必须保持终身学习的能力，积极拥抱新技术（如AI），以适应快速变化的时代。其次，要深入理解所在行业的业务知识，而不仅仅局限于工具本身，并建立自己的人脉网络，以长远的眼光规划职业，进入更具前瞻性的领域，而非固守过去。

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十一

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【本期嘉宾】Nathan老师

美国知名能源公司数据科学总监，有近20年的数据分析、商业分析的业界经验，曾领导过多个能源、金融、IT领域的大型项目

【主持人】孙博士

来Offer创始人。谷歌前高级软件工程师、面试官。南加州大学（USC）CS博士，主攻高效AI和搜索算法。麻省理工（MIT Sloan）商学院EMBA。

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00:00 孙老师邀请嘉宾Nathan老师，并介绍本次直播将探讨疫情后及ChatGPT普及以来数据科学领域的就业趋势与常见问题。孙老师介绍了Nathan老师作为清华大学数学系高材生、美国知名能源公司数据科学总监的背景，并列举了学员常见的困惑，例如是否可以通过数据分析师岗位实现“弯道超车”，以及大模型是否会导致数据从业者失业。随后，孙老师将发言机会交给Nathan老师。

02:21 Nathan老师进行自我介绍，并概述了团队工作从传统数据分析预测向通用AI、智能体与负责任AI模型的转变。Nathan老师表示自己目前担任管理岗位，并指出过去20年技术栈有了跨时代的进步。

03:06 孙老师明确了本次访谈的两个核心议题：数据行业在美国的职业发展变化，以及企业具体招聘什么样的人才。孙老师首先提出第一个问题，请Nathan老师结合自身20多年的新能源行业经验，介绍其在美国的职业发展历程以及如何与数据科学结合。

03:56 Nathan老师回顾了其从金融数学专业起步，在美国能源公司20余年的职业发展路径与技术演进。Nathan老师详述了从最初使用Excel电子表格和简单脚本进行商品价格趋势预测，到2005年前后实现数据自动化与系统化，再到2010年后进入大数据时代，领导团队构建数据仓库、商业智能和预测分析模型的历程。随着2020年后转向管理岗，其工作重心转向探索AI在行业内的落地应用，并指出当前重点是如何将智能体AI等新技术与工作流程和用例结合，以创造新商机或降低成本。

07:52 孙老师请求Nathan老师分享一个通过数据模型预测为公司创造利润或规避风险的具体案例。孙老师以石油价格预测为例，询问其所在部门如何通过大模型预测为公司赚钱或减少损失。

08:33 Nathan老师以2020年疫情期间的“原油宝”危机为例，阐释了精准预测模型在风险管理与利润创造中的巨大价值。Nathan老师详细解释了疫情期间因供需失衡导致原油期货价格跌至负值的极端情况，并指出其团队通过结合生产端与消费端的预测，成功预见到了负值的可能性，从而使公司得以采取措施规避了类似中国银行所遭受的巨额损失。他进一步引申，指出互联网公司通过预测用户行为（如推荐引擎）也能显著提升收入，强调了数据模型在不同行业创造价值的普适性。

12:58 孙老师请Nathan老师分享其从技术岗成长为管理岗过程中最重要的认知转变，并为计划进入数据科学领域的学生提供建议。孙老师询问Nathan老师最重要的成长是什么，以及2026年毕业的学生应具备何种认知和技能。

13:20 Nathan老师指出中国学生常见的“技术工人思维”误区，并强调从关注技术细节到关注用户价值与商业趋势的思维转变至关重要。Nathan老师以自身经历为例，说明早期曾过度追求模型准确率小数点后的提升，而成长后更关注所解决问题为何能带来价值、如何理解真实用户。他以诺基亚与苹果的对比为例，说明洞察未来趋势比优化现有技术更重要。孙老师对此表示高度赞同，并建议学生从大一大二开始就应培养用数据决策为社会创造价值的思维，而非死读书。

18:25 孙老师请Nathan老师分析大模型兴起三年来，对数据领域就业市场的具体影响，包括哪些职位在衰减，哪些在兴起。孙老师询问大模型发展对数据科学和数据分析职位带来的利好与利坏变化，并希望先了解正在衰减的职位。

18:54 Nathan老师首先分析了因大模型而需求增长的职位类型，即能使用大模型解决实际工业问题的人才。Nathan老师区分了两种增长型岗位：一是能使用大模型解决特定领域实际问题（如能源行业报告分析）的“使用者”，这类人才目前奇缺；二是能构建大模型本身的“建造者”，前景广阔且报酬丰厚。他指出，工业界应用与学校所学存在差距，因此培训课程需注重真实场景的实践。

25:35 Nathan老师接着分析了受大模型冲击较大的入门级商业分析岗位，指出AI工具导致该岗位要求提高、需求减少。Nathan老师以商业分析岗（BA）为例，说明其传统工作如通过Excel制作图表、与客户沟通挖掘痛点等，现在AI可以高效完成，带来了数倍甚至近十倍的效率提升。这导致企业对BA的要求变高，但对初级、缺乏工业背景的求职者越来越不友好。他总结道，并非AI淘汰人，而是会用AI的BA淘汰不会用AI的BA，并指出美国许多公司已将AI作为裁员原因之一。孙老师对此表示高度认同，并补充解释称，高级工程师借助AI工具后，可能在短期内减少对缺乏产品经验和工程sense的初级工程师的需求。

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十一

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【本期嘉宾】南加大研究生办公室

【主讲人】孙博士

来Offer创始人。谷歌前高级软件工程师、面试官。南加州大学（USC）CS博士，主攻高效AI和搜索算法。麻省理工（MIT Sloan）商学院EMBA。

| 时间线 |

00:00 孙博士阐述了求职中硬实力与软实力的权重分配，并具体定义了硬实力的核心构成。 硬实力占据90%的权重，具体包括面试题、面向对象编程与数据操纵能力、一门精通的面向对象编程语言以及4~5个对口的工业级大项目经验。孙博士以金融量化、软件工程、人工智能等领域为例，指出缺乏这些核心能力将导致求职失败，并批评了部分家长仅关注GPA、实习买卖等初级想法。孙博士强调GPA 3.5以上对多数公司已足够，GPA 4.0并无额外优势，求职比拼的是能力上限而非底线。

01:34 孙博士分析了留学生求职失败与成功的核心原因，并归纳了失败与成功的三部曲。 孙博士指出失败原因包括：过度追求QS排名而忽视学校实际质量、死磕GPA或传统冷门专业、缺乏系统性应试提升、不进行换位思考。孙博士将失败路径总结为三部曲：早期只抓GPA、中期简历无更新且不研究招聘要求、后期将失败归咎于大环境。孙博士将成功路径总结为三部曲：提前两年全面准备、明确职业方向并制定五年计划、将基础学科与数据驱动结合。孙博士以市场营销、生物制药等领域的交叉学科需求为例，强调在AI时代下必须拥抱技术，固步自封将导致失败。

07:01 孙博士详细拆解了求职的战术准备步骤与常见面试流程，并给出了具体建议。 孙博士指出准备阶段的常见错误包括：毫无就业方向、纯追求GPA、跳过准备直接求职。孙博士介绍了投递简历的免费渠道，如Indeed、LinkedIn等。孙博士将面试流程细化为六步：线上编程评估、电话面试、现场面试、情商与抗压能力评估、Offer审查与团队匹配、薪酬谈判。孙博士以Meta的面试为例，说明现代编程评估允许使用大模型辅助，但更考验代码理解、问题解决与表达能力。孙博士强调面试考察软硬实力、项目经验、系统设计等多方面能力，并建议有志于金融量化的学生应“两条腿走路”，同时准备软件工程师与金融岗位。孙博士最后，孙博士分享了对学生成功关键的两点思考：是否竭尽全力（态度问题），以及是否有最科学的方法和最好的教练（方法问题）。

14:40 南加大研究生办公室总结了本次分享的核心价值，并表达了美好祝愿。 南加大研究生办公室指出孙博士传递的不仅是求职技巧，更是一种持续学习、拥抱变化的成长思维，并希望所有观众能将收获转化为行动，在AI时代找准自己的航向。

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Ruby

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【本期嘉宾】南加大研究生办公室

【主讲人】孙博士

来Offer创始人。谷歌前高级软件工程师、面试官。南加州大学（USC）CS博士，主攻高效AI和搜索算法。麻省理工（MIT Sloan）商学院EMBA。

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00:00 讲座孙博士开场并点明本次北美求职深度扫盲的核心议题。 孙博士首先指出美国顶尖科技公司面试通过率极低，并澄清留学生求职困境的根源并非语言或身份问题，而在于大学教育与工业界需求脱节、学生及家长对求职认知不足且存在误区、以及个人准备缺乏系统性与前瞻性。

02:06 孙博士系统阐述了美国求职的正确时间线与方法论。 他强调应从大一甚至高中12年级开始准备，反对购买实习等歪门邪道，而应专注于提升硬实力与软实力。孙博士以一份90天、45节课的系统学习计划为例，展示了成功学生的规划与执行过程，并指出多数学生缺乏此类结构化准备。

03:53 孙博士详细拆解了美国求职的关键时间节点与身份限制。 他指出，留学生入学后第二周（9月12日前后）即面临秋季招聘会，次年暑期实习需提前12-18个月申请。孙博士特别强调OPT（Optional Practical Training）身份的风险，即毕业后仅有前90天失业缓冲期，第91天未就业则必须离境，因此必须从大一开始规划实习。

05:21 孙博士通过具体成功案例与行业数据，论证了高科技及金融科技领域是留学生求职的最优路径。 他分享了一位学生通过系统训练，在硕士录取后迅速拿到亚马逊高薪实习的成功案例。随后，孙博士基于H-1B签证新政，指出高薪职位（Level 4）中签率更高，而传统工科领域薪资水平难以达到最低抽签门槛。

07:40 孙博士引用斯坦福大学招聘会企业构成数据，进一步量化了高科技行业的主导地位。 数据显示，高科技与AI公司占招聘企业总数的50.81%，远超其他行业。孙博士提醒，生物类专业通常需要博士学位，而硬件公司由于资本密集属性，招聘名额相对较少。

09:02 孙博士开始系统驳斥关于美国求职的五大常见谣言。 他首先否定了“必须在美国买实习保offer”和“只靠向上社交/花钱内推”两种错误观念，指出前者违法且无效，后者应基于个人能力。孙博士再次强调OPT身份的时间紧迫性，警告不要等到最后一刻才行动。

10:18 孙博士针对“AI导致裁员，计算机专业遇冷”的谣言，引用美国移民局官方数据予以驳斥。 数据显示，计算机相关岗位在获批的H-1B签证中占比长期稳定在60%以上，是电子电气工程岗位的20倍，是其他传统工科岗位的数十倍，这证明了计算机领域仍是国际学生留美就业的绝对主力。

12:29 孙博士深入探讨了在AI时代如何构建不可替代的竞争力。 他强调批判性思维和成为领域专家（需至少10000小时积累）的重要性，指出AI工具无法替代人类的深度思考和复杂系统构建能力。孙博士以计算机发明后数学教育反而更深化为例，驳斥了“有了大模型就不需要思考”的谬论。

13:40 孙博士基于上市公司财报数据，揭示了美国科技大厂员工数量的真实波动趋势。 他指出，2023年因经济周期出现负增长（裁员），但2024年已恢复正增长，2025年增长加速，表明行业在动态调整中持续吸纳新鲜血液。孙博士总结，招聘与裁员并存是市场常态，个人能力不足才是求职失败的主因，而非行业衰退。

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【本期嘉宾】潘同学

本科：东南大学 金融学，研究生：莱斯大学 统计专业，在读在来Ofer的帮助下，近期拿到华为AI应用开发工程师实习offer。

【主持人】孙博士

来Offer创始人。谷歌前高级软件工程师、面试官。南加州大学（USC）CS博士，主攻高效AI和搜索算法。麻省理工（MIT Sloan）商学院EMBA。

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00:00 潘同学分享了在时间规划与心态调整方面面临的挑战与经验。 潘同学表示，从纯文科背景转向统计和计算机课程，面临极大的时间管理压力，需要每天全力学习课程、数学和算法。潘同学强调，面对找不到实习时的巨大焦虑，必须坚持不摆烂，并通过持续投递简历最终找到了实习机会。

01:45 关于如何在面试中结构化描述复杂算法和系统设计的训练方法。 潘同学分享了其训练过程，即先确保题目会做，然后按照从上到下的思路，从High Level开始与面试官沟通，一边写代码一边表达关键要点，最后进行总结。潘同学认为，这与北美面试风格略有区别，并建议多练习课程中提到的结构化输出模式。

02:59 关于工业界项目准备、深度挖掘与面试应对的经验分享。 潘同学回顾了从对项目一无所知到逐步深入的过程，并以RAG项目为例，说明如何通过面试反馈从算法（如引入parent chunking、semantic chunking）和工程（如增加KV Cache）两个方向优化项目。潘同学总结道，一个成熟的项目应具备前沿性、可谈性，并包含可展开的优化细节。

06:08 孙博士对即将参加秋招的学弟学妹给出了项目准备建议。 潘同学建议项目应尽可能具有吸引力，例如贴近前沿方向，并确保有足够多的细节可以展开讨论，如具体的算法优化努力及其成果。潘同学进一步建议，如果可能，应将项目做得完整扎实，并考虑生产环境、安全等方向。

07:02 对不同公司面试特点与难点的对比分析。 潘同学分享了其在拼多多、阿里、腾讯、华为、美团等公司的面试经历，指出大厂面试方向五花八门。潘同学具体说明，华为面试知识点基础且覆盖面极广；美团面试则涉及使用AI模型（Web Coding）实现系统，但体验不佳，模型在处理高并发等需求时表现糟糕。潘同学建议国内面试应尽力拓宽知识面。

09:22 关于软件开发工程师面试流程与核心考察要点的总结。潘同学指出，面试通常包含相对简单的算法题、AI基础知识、项目实现讲解，有时还有行为面试（BQ）。潘同学以自身经历为例，说明华为面试较为顺利，而拼多多面试较难，美团后端面试则深入考察了Java基础、高并发、数据结构（如HashMap、红黑树）及底层知识（如JVM、Redis）。孙博士补充道，面试官深入追问数据结构（如红黑树）是在挑战候选人的算法极限。

12:52 关于赴美留学决策与信息获取重要性的经验总结。 潘同学解释了自己延迟开始转码训练的原因，并强调决策应基于第一手信息。潘同学建议，如果不完全信任留学机构，务必与美国当地的业界人士或学生沟通，并多查看美国招聘网站和华人论坛以获取准确信息。孙博士对此进行了总结，指出对于非顶级名校的非计算机专业学生，想留在美国工作，几乎只剩下转向高科技和泛计算机专业这一条主要路径，并用H1B签证数据（计算机相关占62%）和校园全民转码的现象佐证了这一观点。

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【本期嘉宾】潘同学

本科：东南大学 金融学，研究生：莱斯大学 统计专业，在读在来Ofer的帮助下，近期拿到华为AI应用开发工程师实习offer。

【主持人】孙博士

来Offer创始人。谷歌前高级软件工程师、面试官。南加州大学（USC）CS博士，主攻高效AI和搜索算法。麻省理工（MIT Sloan）商学院EMBA。

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00:00 孙博士邀请嘉宾进行自我介绍，潘同学介绍自己本科在东南大学读金融，研究生为寻求更好就业转向技术，在北美莱斯大学攻读统计学硕士，并最终通过努力拿到了华为AI应用开发工程师的offer。

01:00 孙博士询问潘同学留学规划与转专业原因，潘同学回顾了本科阶段对量化金融产生兴趣，但在券商实习后对传统金融方向失去兴趣，因而在申请研究生时转向统计与计算机方向，并在北美接触到更广泛的信息后，将AI作为新的职业发展方向。

02:29 孙博士询问金融科班背景学生在美国的就业方向，潘同学结合自身调研经验，指出纯文科或传统金融方向（如咨询）存在收入门槛高、对社交与市场知识要求苛刻等问题，而量化金融方向则对数学和计算机背景有极高要求，通常需要博士或长期系统性培养才能达到门槛。

05:35 孙博士询问其母校体验及专业对求职的影响，潘同学分享了在莱斯大学硬核、自由的学习环境与文化冲击。随后，孙博士追问金融统计与转码对求职的帮助，潘同学将AI岗位分为算法与工程开发两大类，指出算法岗对数学和论文要求高，工程开发岗则更依赖计算机技能，并认为统计专业为其理解AI算法原理提供了良好基础，而计算机项目经历对获得开发岗至关重要。

08:55 孙博士询问成为AI工程师所需的计算机基础与知识模块，潘同学将准备内容分为四个模块：算法题（如LeetCode）、AI算法（如手写注意力机制）、AI基础知识（如Agent、RAG、MCP）与后端知识（如计算机网络、数据库），并指出考试范围广泛，建议参考面经进行准备，最后还需应对行为面试。

11:37 双方回顾了求职时间线，并强调了超前部署的重要性。 孙博士询问潘同学准备秋招与实习的时间线，潘同学表示去年10月开始学习，12月学完并投递春招，最终在4月拿到华为offer。孙博士借此强调了美国秋招需提前一年准备的关键时间点（每年9月），并询问如果重来会如何准备。潘同学表示抓住当前机会即可，并分享了系统性准备AI开发岗的建议，包括算法题和补修机器学习、深度学习、强化学习及应用类课程。

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【本期嘉宾】Liu老师

引知研究生副总监，13年国际教育经验

【主持人】孙博士

来Offer创始人。谷歌前高级软件工程师、面试官。南加州大学（USC）CS博士，主攻高效AI和搜索算法。麻省理工（MIT Sloan）商学院EMBA。

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00:00 刘洋引出新政话题，介绍最新留学生签证新规：本科签证有效期4年、硕士2年，毕业后合法缓冲期由60天缩短至30天。针对CS、数据科学新生，向孙老师提问入学求职规划。孙老师分析北美大厂求职现状，顶尖学生大一大二暑期就会冲投行、科技实习；求职核心90%靠硬实力，包含算法面试、实操能力、工业项目。并细分不同岗位必备项目：算法工程师要搭建深度学习推荐系统，全栈工程师需做高并发分布式平台，同时熟练掌握Python、C++、Java主流编程语言。

04:46 刘洋提出市面付费线上科研、付费实习产业链的现象，询问孙老师怎么看待这类背景提升产品。孙老师表示能力强的学生可以自主开源项目、联系教授做原创研究；普通学生如果只为申请加分，付费项目聊胜于无，但对求职帮助极小。刘洋认同，总结付费经历只能做微弱补充，无法替代个人研究思路与专业深度。

08:34 刘洋结合往届录取案例，抛出两大求职核心疑问：大厂是否有指定目标院校名单、两年硕士完整求职时间表该如何安排。孙老师作答：美国计算机行业前50院校都够用，名校有优势但不是硬性门槛；相比学校排名，工业实战项目才是拿到面试的关键。同时引用移民局H1B数据佐证，留美工签热门前十岗位里十个属于科技类软件/数据岗，计算机赛道优势断层领先。

18:13 刘洋问到文科、零基础学生跨CS转码可行性，以及选课、自测标准。孙老师宽慰不少本科CS在校生基础薄弱也需要补基础，跨专业完全有两条可行路径：一是申请美前50或硅谷院校软件工程硕士，二是系统实战培训，零基础一年可达到面试标准。

21:51 刘洋咨询UX、人机交互设计类专业当下求职行情。孙老师结合课程变化说明，入门纯UI岗位受大模型冲击需求锐减，但行业转向复合型人才，要求掌握A/B测试、数据分析、业务决策，融合产品、数据能力才有竞争力。最后刘洋总结，专业不要限制发展，持续学习数学、编程工具，主动拥抱新技术才能拓宽职业选择。

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十一

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【本期嘉宾】Liu老师

引知研究生副总监，13年国际教育经验

【主持人】孙博士

来Offer创始人。谷歌前高级软件工程师、面试官。南加州大学（USC）CS博士，主攻高效AI和搜索算法。麻省理工（MIT Sloan）商学院EMBA。

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00:00 Liu 老师开场做直播介绍，说明本场是引知与来 Offer 联合直播，介绍孙老师履历后，请孙老师做个人与机构自我介绍。孙老师介绍自身背景：南加大计算机博士，研究无人驾驶 AI 方向，手握多篇顶会论文、相关专利，同时分享早年谷歌高级工程师任职经历。

01:17 Liu老师抛出话题，结合川普访华、10 万美金境外 H1B 签证新规，询问孙老师对当下留美大环境的看法。孙老师解读新规核心是限制印度外包企业抢占工签名额，对正规中国留学生属于利好；同时聊到两国高层会面是积极信号，也提醒留学生注意分区、规避高危地段保障自身安全。Liu 老师补充三条赴美生存实用建议：熟悉当地法规、掌握驾驶、避开流浪汉聚集的闹市区。

06:00 Liu 老师详细拆解 OPT 全套规则，包含申请时效、90 天失业红线、STEM24 个月延期后的总失业时长限制，提醒入学就要同步筹备求职。孙老师引用移民局 2025 财年官方 H1B 数据，计算机类岗位工签占比高达 62，EE、机械、工业工程等专业中签份额极低，直观体现 CS 赛道留美就业优势。

10:52 Liu 老师提问，商科、运筹这类非 CS 专业学生能否转数据、计算机相关方向。孙老师表示计算机核心是逻辑与算法，本科专业不设硬性门槛，重点看个人学习能力；同时区分当下数据岗两极分化现状，只会 SQL 做报表的基础岗正在被 AI 替代，高端 DS/ML 岗位仍强需求。Liu 老师补充经济类学生可在校多选计算机课程曲线转码，建议大一大二夯实技术底子，孙老师认同，建议学生拉高自我标准、主动适应技术迭代。

17:44 二人围绕终身学习、保持求知欲展开交流。Liu 老师以 ChatGPT、Claude 等大模型举例，认为不用畏惧新技术，要主动学习接纳；孙老师表示认同。Liu 老师总结，无论什么专业、未来留美还是归国，持续吸收新知识才能拓宽发展道路。

19:15 Liu 老师区分两类留学生规划：一类打算读完回国，以公共政策专业举例，该专业留美难找工作、回国选择也有限。孙老师从近代留美先辈经历切入，点明留学核心是练就硬实力；建议想回国发展的学生，尽量在美国积累 1-3 年全职工作经历，大幅提升竞争力。Liu 老师收尾总结，做规划要以终为始，以高标准要求自身。

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十一

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【本期嘉宾】Cathy老师

贝特曼集团市场部总监，曾任职于PR Newswire，H1B十年亲历者。

【主持人】孙博士

来Offer创始人。谷歌前高级软件工程师、面试官。南加州大学（USC）CS博士，主攻高效AI和搜索算法。麻省理工（MIT Sloan）商学院EMBA。

| 时间线 |

00:00 针对中国留学生家长认为孩子大一大二求职尚早的观点，孙博士通过中美教育体系对比强调了提前规划的必要性。 主持人代表家长提出疑问，孙博士以中国从包分配到自主择业的历史变迁为例，指出在科技浪潮下，为追求名校排名而选择冷僻专业是概率较低或结果较差的规划。孙博士进一步解释，由于美国学生大多依赖贷款且需尽快工作，因此更注重职业导向的专业选择，而部分中国留学生则可能因追求排名而牺牲专业一致性，导致毕业即失业的风险。孙博士强调职业发展永远没有最早或最晚，并指出OPT身份只有前90天失业缓冲期，第91天身份即失效，以此警示拖延规划的严重后果。

02:17 Cathy老师通过一个正面案例，具体阐述了身份早规划带来的巨大经济与教育优势。 Cathy老师分享了一位家长在孩子小学阶段就规划办理EB-5移民的案例。该家长通过提前规划，让孩子得以在高中阶段以本地居民身份入读纽约长岛的优质公立高中，享受丰富的免费课外活动。进入大学后，作为本州居民，其学费仅为每年1万多美元。Cathy老师计算指出，若未进行此规划，仅私立高中学费四年就需20万美元，加上大学阶段的国际生溢价，总计将多花费至少36万美元。Cathy老师与主持人共同总结，无论孩子资质如何，提前预备身份都是在美国求职的第一张入场券，是有效托举孩子的关键。

05:33 孙博士基于客观数据与行业趋势，分析了CS专业求职现状并给出发展建议。 主持人询问CS专业现状与建议。孙博士首先引用美国移民局最新数据，指出计算机相关工作占H-1B签证的62%，证明其仍是相对好找工作的领域。随后，孙博士强调要与时俱进，并以Google等公司采用大模型辅助编程的开卷面试为例，说明当前面试对候选人理解代码、算法和系统设计能力的要求更高，而非降低。孙博士建议学生和家长应摒弃“有了大模型就不用学基础”的错误认知，主动拥抱技术变革，并多与一线业界专家交流，提升认知，抓住每一次生产力革命带来的机遇。最后，孙博士告诫家长需客观评估孩子是否需要身份规划作为托举，并强调在职业发展上，态度上要竭尽全力，方法上要寻求最佳指导。

13:51 Cathy老师以警句总结，强调留学家庭应摒弃“车到山前必有路”的心态，尽早为身份与求职这两大核心挑战做准备。 Cathy老师引用“渴前掘井”的比喻，指出90%至100%的留学生挫折都源于身份与求职问题。Cathy老师建议学生应选择对未来长期有益、需要突破舒适区且有创造力的事情去做，而非只完成学校内模式固定的简单任务，并警示拖延规划将导致问题在毕业或H-1B抽签失败时集中爆发。主持人最终点明，父母的有效托举在于提前行动，解决身份等根本性问题。

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