孙博士留学会客厅

【本期嘉宾】Andy同学

Andy同学背景：

UCB CS &Stats；在来Offer的帮助下，拿到Google全职offer；来Offer旗舰班+项目班学员

【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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00:00Andy同学分享北美科技公司求职的搜索与内推策略，提及通过LinkedIn和Handshake海投，并联系师兄师姐内推。针对孙老师追问技巧，Andy同学建议以忠实用户身份表达贡献意愿，孙老师补充需结合产品细节与技术背景进行有效套词。

02:42转向面试流程与挑战分析。Andy同学介绍Google三轮技术加一轮行为面试，详述Dijkstra算法面试经历。孙老师指出课程已覆盖真题并强调行为面试考察职场情商，随后确认课程已覆盖Amazon原题。

06:12讨论AI科研对面试能力的迁移。Andy同学指出科研组锻炼了调用大模型等硬实力及团队协作等软实力。针对孙老师追问CS科班为何选择该课程，Andy同学强调课程帮助建立系统思维、掌握工业级工具并意识到尽早准备的重要性。

10:00探讨项目班的作用与学校课程的对比。Andy同学认为项目班提供工业级经验，弥补学校所学与工作脱节。孙老师对比UC Berkeley底层课程，指出工业界更看重完整数据pipeline与大模型部署能力。

12:40聚焦GPA重要性与专业就业关系。Andy同学认为GPA找工作用处不大，3.7至3.8为甜蜜点。孙老师认同并建议不低于3.5，进而询问专业就业情况，Andy同学表示身边统计同学就业尚可，孙老师强调统计需结合计算机赋能。

16:26总结给学弟学妹的建议与求职反思。Andy同学建议尽早准备并保持持之以恒的心态。针对孙老师追问最大挫折，Andy同学坦言Google团队匹配失败曾怀疑自身能力，最终接受Google offer。

19:20探讨大厂面试变化与求职误区。Andy同学指出大厂面试越来越难，需系统性准备而非刷野题。最后回应最大坑点，Andy同学反思误以为名校高GPA就能找到好工作，孙老师总结肯定其系统化建议。

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十一

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【本期嘉宾】Andy同学

Andy同学背景：

UCB CS &Stats；在来Offer的帮助下，拿到Google全职offer；来Offer旗舰班+项目班学员

【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开场并介绍嘉宾背景。孙老师介绍Andy同学拿到谷歌全职offer，分享自身在google工作及创立来offer的背景。随后邀请Andy同学自我介绍，Andy同学说明自己是uc berkeley大四学生，双专业为计算机与统计，于11月底拿到谷歌全职职位。

01:59Andy同学回顾编程启蒙与留学脉络。针对孙老师追问，Andy同学讲述小学四年级因奥数接触编程竞赛，初二获noip一等奖后赴美读美高。本科先申cmu计算机未果，改申ucsd统计学，后因转cs限制转至uc berkeley修双专业，展现清晰的决策逻辑。

06:06Andy同学探讨学术背景与求职觉醒。孙老师询问如何平衡理论与应用及何时找实习。Andy同学表示大二准备申研时受身边同学实习经历激励产生自驱力，进而转变目标寻找工作，而非单纯申研，展现出强烈的竞争意识与目标导向。

08:07Andy同学分享模拟面试与工业界差异。孙老师询问学校课程与工业界面试区别。Andy同学回忆范老师模拟面试指出其未澄清问题即写代码的致命错误，强调面试需像工作中般寻求clarification。Andy同学承认此前习惯用ide直接写代码，经指正后虚心接受。

11:39Andy同学阐述申研与工作双保险策略。孙老师询问是否读研及如何考虑。Andy同学坦言拿到offer前申研与工作并行，拿到offer后退掉申研，将研究生视为保险。提及投700份简历仅获20个面试机会，印证美国求职之难，最终决定放弃读研直接工作。

14:03Andy同学反思算法竞赛与面试思维差异。孙老师询问系统准备技术能力的方法。Andy同学指出竞赛刷题重结果轻表达，而面试重在向面试官清晰讲解思路。孙老师补充职场沟通中条理与重点的重要性，强调面试不仅要做题更要能讲题。

16:09Andy同学剖析求职瓶颈与挫折突破。孙老师询问最大困难及如何突破。Andy同学坦言投简历被拒及面试挂掉的挫败感是主要瓶颈。以citadel实习final round三次全败为例，说明面对挫折需保持持之以恒的心态，进而调整心态继续求职。

19:16Andy同学对比对冲基金与科技公司面试。孙老师好奇citadel实习细节及面试题型差异。Andy同学指出两者均考leetcode风格题目，但citadel更难且考察全面。列举三次挂掉原因：未答股票预测模型细节、缺乏金融知识背景及不懂c语言概念，孙老师借此强调cs科班在量化领域的优势。

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【本期嘉宾】张老师

张老师背景：

国内东北大学软件工程本科；UT Arlington信息系统硕士；曾任职华为、SAP，后于南科大与哈工大联

合培养攻读人工智能博士；现任深圳大学计算机与软件学院助理教授。

【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 华为与SAP工作节奏对比

本章对比了华为与SAP的工作节奏。孙老师抛出民企与外企体验差异的话题，张老师指出华为做5G基站迭代快、效率高，而SAP节奏慢且缺乏危机感。针对孙老师追问996情况，张老师明确华为早九晚十，SAP十点至五点，孙老师进而分析国内企业拼效率的底层逻辑。

03:00 面试要求与项目经历探讨

课堂转向面试要求与项目经历探讨。孙老师询问两家公司对海归的面试难度及性格要求，张老师表示需看项目与coding能力。随后孙老师追问最深刻项目，张老师回忆在SAP将网页端转为移动端平台的项目，并总结这两段经历让自己全面理解了软件工程的大局观。

05:20 读博动机与职业路径选择

本章聚焦读博动机与职业路径选择。孙老师引导讨论读博困难与就业，张老师强调读博须出于自驱兴趣而非功利，并以深夜突发idea去实验室为例说明。针对孙老师追问是否建议国外工作几年再回国，张老师认为在美国读完博或工业界工作几年再回国的效果更佳。

07:47 高校任教与企业研发的区别

本章探讨了高校任教与企业研发的区别。孙老师询问为何选择高校任教及最大区别，张老师指出高校更具自主性，可自由选择感兴趣方向，而企业需服从团队任务。针对孙老师追问科研与开发的区别，张老师澄清企业需交付满足客户需求，并非如教授只需发论文般轻松。

08:52 不同职业的薪资水平与职业规划

本章讨论了不同职业的薪资水平与职业规划。孙老师询问华为、ODPS与大学教授的薪资差异，张老师坦言大学老师饿不死也发不了财，企业薪资更高，并确认深大助理教授年薪约三四十万。随后孙老师以教授身份请教如何教学生职业规划，张老师建议目标导向找兴趣并早做准备。

10:57 学员成长与个人心态蜕变

本章回顾了来offer早期学员的成长变化。孙老师询问从学生到教授的最大成长，张老师回忆孙老师“内核要稳”的建议，坦言职业前期易摇摆，通过读博逐渐稳了内核。紧接着孙老师分享自己母校UIC、麻省理工及谷歌的经历，强调留学是能力的放大器。

13:38 美国留学的意义与正态分布启示

本章探讨了美国留学的意义与正态分布启示。张老师补充留学意义在于认识妻子及与优秀者共勉。孙老师借此勉励学生勿为排名镀金，并用正态分布图解析：顶尖5%与后30%混学位者受益最大，但担忧中间50%~60%普通学生因贪玩错过硅谷锻炼机会。

19:33 学生寄语与未来交流展望

本章以寄语收尾并展望未来交流。孙老师请张教授给学生寄语，张老师建议尽早找到兴趣坚持并追求真才实学。孙老师重申态度与方法论的重要性，强调虚心向顶尖专家学习。最终双方约定下次在深圳深大见面交流，孙老师承诺尽所能为学生讲述正确的教育观与职业观。

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珩

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【本期嘉宾】张老师

张老师背景：

国内东北大学软件工程本科；UT Arlington信息系统硕士；曾任职华为、SAP，后于南科大与哈工大联

合培养攻读人工智能博士；现任深圳大学计算机与软件学院助理教授。

【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 访谈开场、嘉宾背景介绍

孙老师开场介绍张教授背景，介绍张老师拥有横跨中美、工业界与学术圈的丰富经历。张老师致谢，并简要自述个人成长与从业履历：本科毕业于东大软件工程专业，后续赴美攻读硕士学位，因配偶未抽中H1B签证选择回国，先后入职华为、SAP企业深耕行业，之后继续深造攻读博士，目前任职于深圳大学，担任高校教师。

05:21 中美计算机教育差异探讨

孙老师主动提问，对比询问中美计算机专业教育的核心差异。张老师指出核心差距：国内计算机专业教材内容相对陈旧，知识更新滞后；美国计算机教育更侧重项目实操落地与底层基础知识夯实，兼顾实践能力和理论根基。针对学生留学选择问题，张老师提出观点：自驱力强、主动学习意愿高的学生，更适合赴美留学深造。孙老师对此深表赞同，并补充强调，美国的教育平台能够最大化放大个人能力，更利于优秀学生突破自我、发挥优势。

09:10 AI行业就业趋势与技术学习认知

孙老师询问计算机、AI行业近十年的发展变化与就业走势。张老师分析表示，行业就业岗位明显向算法工程师方向倾斜，算法类人才需求持续攀升。针对当下“AI技术发达，无需深耕计算机基础”的主流论调，张老师明确反对、予以辟谣，强调计算机从业者必须全面掌握完整的软件工程开发流程，只有夯实全流程能力，才能精准判断代码质量、规避技术漏洞，适配行业高端就业需求。

11:42 求职备考规划与实习时机选择

孙老师围绕学生求职准备展开提问，询问高效的求职备考方式。张老师结合自身经历坦言，自己硕士阶段才开始筹备求职、刷题备考，时间节点相对偏晚。同时建议在校学生尽早开启刷题训练、主动对接企业寻找实习机会。针对大一学生是否适合提前找实习的疑问，张老师给出明确答案：低年级实习至关重要，能够有效弥合校园理论知识与工业界实际工作需求之间的差距，快速积累行业实操经验。孙老师补充总结，美国求职、升学竞争的核心比拼的是个人能力上限，而非群体平均水平，提前实践、积累优势尤为重要。

16:24 高校教育与工业界脱轨核心原因剖析

孙老师进一步追问当下高校计算机教育与工业界严重脱轨的核心问题。张老师分析指出，国内高校受限于课题组固定的考核机制，教师难以开展个性化教学、及时更新教学内容，导致教学和行业脱节。孙老师补充揭露美国高校同类问题：美国大学教授的KPI考核核心围绕终身教职评定展开，完全不侧重学生就业成果，致使大量高校课件常年不更新，严重脱离工业界技术发展潮流与实际岗位需求。

19:33 课程加入契机与求职面试经验教训分享

孙老师询问张老师参与课程建设的契机。张老师分享个人经历：自己曾刷题千余道，但在企业面试中屡屡失利，由此深刻意识到，校园单纯刷题备考的模式，和工业界真实的面试考核、岗位工作需求存在巨大差异，也因此萌生了深耕教学、助力学生精准适配行业的想法。孙老师借此总结，强调海外求学、求职的核心法则：学生遭遇挫折后，能够快速复盘、及时调整学习和备考思路，是立足美国行业、斩获优质机会的关键。

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珩

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【本期嘉宾】Chloe同学

Chloe同学背景：

乔治敦大学 生物统计专业博士；来Offer旗舰班&项目班学员；24年拿到北美头目药企Summer Intern实习结束后拿到全职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。

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00:00 孙博士提问编程能力在药企实习当中起到的作用。Chloe同学提到当下药企正在落地大语言模型，急需交叉背景人才，掌握编程可以拓宽就业选择。孙博士继续追问转码的契机，Chloe同学表示读博之后认清自己不适合学术道路，为提升求职竞争力选择学习编程。

03:42 孙博士询问非CS背景转码会遇到哪些阻碍。Chloe同学说自学很容易只知表象不懂底层逻辑，需要有人带领梳理基础知识。谈及自行刷LeetCode的问题，她认为底子薄弱的人容易学偏，一定要夯实算法、数据结构这些基础概念，做到融会贯通。

06:47 孙博士询问头部药企的面试重点和求职门槛。Chloe同学讲到除统计基础知识之外，能不能把专业概念讲给医学背景同事听懂、演示汇报能力都非常关键。她也客观说明硕士想进头部药企难度很高，不少博士岗位不招收硕士，要提早做准备，善用校友内推。

10:43 孙博士问到本科、研究生的专业选择问题。Chloe同学表示本科生物统计方向基本需要继续读研究生；对于中等偏上水平的同学，建议把编程当作一项基础技能。孙博士做总结，编程、用数据驱动决策的能力，是进入药企或是科技公司的重要敲门砖。

13:46 Chloe同学分享课程带给自己的收获，认可算法基础教学和小组共同学习的氛围。她不认同AI会取代开发者的说法，认为吃透底层原理才不会被时代淘汰，劝诫留学生尽早规划、全力以赴。最后孙博士做总结致谢，访谈结束。

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【本期嘉宾】Chloe同学

Chloe同学背景：

乔治敦大学 生物统计专业博士；来Offer旗舰班&项目班学员；24年拿到北美头目药企Summer Intern实习结束后拿到全职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。

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00:00 孙博士引出Chloe同学，介绍她英本经济学转生统、入职默沙东的经历，抛出大家关心的话题：生物统计是不是天坑专业，是否一定要读博。

01:29 Chloe同学分享自己的求学与职业选择：讲本科转生统的缘由，说明硕士很难直接任职生物统计师，因此选择读博；博士阶段接触R语言产生编程兴趣，受身份约束完成博士学业，之后默沙东实习转正，从事AI与生统交叉方向工作。

08:01 孙博士提问生物统计的课程与实际作用。Chloe同学介绍，生物统计是应用统计和生物医学的交叉学科，研究生会学习概率论、生存分析、临床试验等内容，她的博士论文研究因果推断模型。

10:36 孙博士以新药药效测试举例，询问药企里生物统计的实验设计逻辑。Chloe同学说明核心是设置对照组与实验组，结合统计模型判断药物效果，真实业务流程会更加复杂。

11:47 孙博士提问北美生统学生普遍存在的认知误区以及出国前该做哪些准备。Chloe同学分享自身教训：不要指望临时规划，要重视身份规划；RA经历比TA更利于求职背景积累。

15:22 孙博士询问生统毕业生不同的职业出路。Chloe同学表示多数人进入药企做数据分析师、SAS程序员；只有少数能力拔尖的人可以去往金融量化、咨询行业，普通人主要落脚在数据分析、编程类岗位。

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【本期嘉宾】Lucy同学

Lucy同学背景：

哥伦比亚大学 BA专业；清华大学 量化社科方向PhD在读；来Offer旗舰班&项目班学员

【主持人】孙博士

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本章剖析广告推荐算法的运作机制。孙博士以暂停视频弹出广告为例，指出平台会分析用户维度并推荐合适广告，进而说明算法需兼顾用户与投放方诉求，强调现代广告学已深度依赖人工智能。

03:52

课堂转向硕士与博士的本质区别探讨。孙博士抛出读博与读硕的区别，Lucy同学回应称博士是一份高自由度且需自我负责的工作，需以终为始规划目标，而硕士目标明确，读博则像创业般需自主推进项目。

07:54

双方交流导师选择与科研背景要求。针对孙博士提问，Lucy同学建议选导师须优先考虑人品与学术能力，随后介绍团队偏好数学或代码能力强的学生，纯经管出身者需补量化背景才能胜任。

11:19

本章聚焦博士生的动手能力与日常状态。孙博士询问能力沿用情况，Lucy同学强调博导招人看重动手能力，并以R语言跑不动数据需用Java重写为例，指出无动手能力无法申到好博士。

13:11

讨论延伸至博士生日常与企业合作沟通。孙博士质疑读博是否只需上课写论文，Lucy同学澄清上课占比极少，重点在于进入研究项目，并分享与企业部门沟通时需以利他思维解决对方KPI问题。

17:46

双方回顾留学经验与反思教训。孙博士感叹Lucy同学游刃有余，自述当年来美几乎无选择权，随后追问Lucy同学重来会如何改进，Lucy同学建议申硕时尽早报课并积累大厂实习以更好衔接博士发展。

21:03

本章总结讲座并寄语留学生。孙博士感谢Lucy同学分享，指出清华博士生已用机器学习解决传统营销问题，呼吁家长摒弃旧观念，强调留学应学真才实学而非图虚名，最后祝Lucy同学顺利毕业。

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Ruby

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【本期嘉宾】Lucy同学

Lucy同学背景：

哥伦比亚大学 BA专业；清华大学 量化社科方向PhD在读；来Offer旗舰班&项目班学员

【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

本章探讨经济学与量化背景的重要性。孙博士邀请Lucy同学介绍自身情况，Lucy同学指出经济学强调数理与实验，并提及game theory与计算机交叉。针对本科就业，Lucy同学认为投行偏好名校而非专业，但若深耕学术则需量化背景。

05:10

会议转向留学动机与申请规划。孙博士询问出国契机，Lucy同学表示因项目优质且国内高校偏好海归博士而决定留学。为规避纯消费风险，Lucy同学选择报名专业课程以弥补信息差，并于19年底在哥大就读前提前准备。

07:59

本章讨论疫情对职业发展的影响及回国读博决定。孙博士询问疫情是否影响留美，Lucy同学认为线上学习反而高效且影响不大。回国主要因个人转码需求，随后顺势选择在国内读博，并指出社科领域对量化人才需求大。

10:35

本章介绍清华量化市场营销的科研与课程设置。Lucy同学说明该专业分量化与心理两个方向，本科生需自规划路径。针对孙博士关于硬核课程的提问，Lucy同学列举了高级微观、计量经济学、机器学习等必修课，强调用计算机方法解决商科问题。

16:10

本章通过广告拍卖案例展示量化营销的应用。孙博士询问文科生如何结合量化，Lucy同学以大厂广告拍卖为例，解释后台基于用户特征进行深度学习与竞价。进而指出传统营销已迭代至算法优化，并分享了参与动态背包问题的研究经历。

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【本期嘉宾】Andrew同学

Andrew同学背景：

本科EE专业，波士顿大学 ECE 硕士，卡耐基梅隆大学 ECE 软件工程 硕士；有国内工作经验，在来Offer帮助下，加入SoFi，现任软件工程师。

【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

本章探讨行为面试与软实力的准备策略。Andrew同学指出大厂重视软实力，习惯问项目与矛盾解决等常见问题，建议将个人经历融入模板流畅作答。孙博士强调行为面试非背答案，而是职场情商测试，反思中才能觉醒，避免用数据怼人的错误答案。

01:37

会议转向简历准备与学校指导的讨论。Andrew同学分享凭借工作经验充实简历，并请教前辈形成模板。孙博士进而提醒，一般不建议找career center改简历，因其多持学校思维而非市场前沿视角。

03:12

本章讨论GPA权衡与专业就业关系。Andrew同学认为GPA需正常毕业即可，为找工作曾放弃高负荷神课选易拿高分课。孙博士指出GPA达3.5以上即足够，面试更看重能力。随后孙博士询问卡梅EE/CE专业就业情况，Andrew同学肯定其适合就业且接轨行业。

04:44

课堂聚焦硬件转码趋势与求职建议。孙博士询问硬件同学归宿及留美成功率，Andrew同学透露约三分之一留美做软件工程师。针对死磕硬件的建议，孙博士指出留美大多需转码转软。最后Andrew同学建议学弟学妹早启动、多失败积累经验，保持平常心。

06:56

本章讨论课程形式与直播课价值。Andrew同学感谢推荐人推荐来Offer基础班，强调直播课能弥补转码背景知识短板。孙博士解释坚持做直播课的原因：利用人性逼大家专注现场，录播课易过期失效，只有手把手教学才能带出优秀孩子进入大厂。

08:47

会议对比国内外求职环境与职场文化。Andrew同学以在外企IBM工作为例，指出国内工作氛围更努力、加班更多，但自身未深入体验故难评论。随后Andrew同学对比IBM与SOFI，认为后者发展快、技术新且拥抱AI，工作更有成就感。

10:26

本章讨论回国求职风险与抗风险能力。孙博士提及IBM北京撤出导致同学被裁，提醒想进国内高科技企业的同学警惕外企撤出与35岁中年危机。强调若无盘算好职级，在人口红利下极易被年轻一代替代，必须具备抗风险能力。

11:32

本章总结求职心态与未来寄语。Andrew同学分享脸皮厚、心态强大的求职经历，认为求职看缘分运气，但提升知识技能是线性高回报的事。最后引用“大师失败的次数比尝试的多”激励学弟学妹，孙博士高度评价并送上祝福。

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【本期嘉宾】Andrew同学

Andrew同学背景：

本科EE专业，波士顿大学 ECE 硕士，卡耐基梅隆大学 ECE 软件工程 硕士；有国内工作经验，在来Offer帮助下，加入SoFi，现任软件工程师。

【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

两人闲聊回顾相识历程与求学背景。Andrew同学介绍自身从本科 EE到BU读ECE 硕士、回国在 IBM 工作，再到 CMU 读软件工程硕士的完整经历。

01:06

课堂转向探讨转码契机与留学初衷。孙博士提问，Andrew同学回忆当年被推荐上基础班受益匪浅。进而剖析当时同学分为有明确目标与随大流两类，自己因对硬件感兴趣且申 CS 难而选择 ECE。

04:17

本章对比两校体验及专业区别。孙博士询问CE专业体验，Andrew同学指出 CMU 学术氛围更浓。随后对比软件工程与 CS 差异，强调前者重工业结合，并提醒硬件专业不等同于偏软。

06:55

话题聚焦硬件出身转码动机与就业数据。Andrew同学坦言转码是为留美且更符合兴趣，孙博士随即补充双专业就业数量差距悬殊的数据，引出如何系统准备技术能力的话题。

08:32

本章分享求职规划与心态调整经验。Andrew同学建议尽早规划，分享在 IBM 期间巩固基础并制定实习计划。针对市场差导致的瓶颈，强调需放低期待持续努力，避免内耗放弃。

11:58

本章详解岗位搜索策略与海投技巧。Andrew同学分享列出公司清单订阅关键词每日海投约20份的方法，并指出使用浏览器插件提高效率，同时结合校友资源找内推以弥补低转化率。

14:47

本章探讨面试经验与解题沟通策略。Andrew同学指出小厂面试多，总结出经典题型重要。针对卡壳情况，建议先写暴力解法并与面试官交流思路，强调展示推导过程比背题更重要。

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