访谈|学长揭秘CMU AI项目入读体验
一、关于AI项目
MSAII (Master of Science in Artificial Intelligence and Innovation) 隶属School of Computer Science 下的 Language Technologies Institution ,旨在培养学生将AI应用到各个不同领域的能力。这个项目的选课限制不算多,除了Distributed System 和 Cloud Computing 需要说服 Advisor Prof. Shamos 才能选以外,别的计算机领域的课基本上都可以选。我也已经上过了 Intro. to Computer Systems, Machine Learning, Deep Learning, Deep Learning with Large Datasets 这些比较有名气的SCS的招牌课程。课程质量非常高。每学完一门课,就能大体入门计算机的一个细分领域。至少从我的经历来说,学习的知识应对实习本身绰绰有余。但也一样,高质量的课程也必定伴随着繁重的学业压力。大多数同学一个学期上4-5门课已经到极限了,熬夜掉头发挺难避免的。
二、我的学习生活
总的来说,学习压力还是挺大的。这个项目是授课型项目,除了最后一学期,前三个学期平均每学期要上4门课。这4门课通常已经要占用掉大部分的时间了。每门课每周需要的时间通常在12-18个小时,4门课下来往往可以上到60小时。再加上刷题、找实习,很难保证充足的睡眠和娱乐活动了。当然,这背后的都是高质量的课程和作业。学校有成熟的查代码重复率的工具,想借鉴别人的代码是不可能的。在自己写作业的时候,卡住、出bug是家常便饭,最好的办法还是去recitation和找TA。我遇到过的TA都非常负责,遇到了自己解决不了的问题可以缠着他们问,直到解决为止。
二、我的日常生活
在CMU学习,很难有多余的时间和精力去追求细致的生活,但融入当地的生活也不会有很多障碍。对于最基本也是最常见的吃饭问题,不难解决,匹兹堡有好几家中餐馆,他们基本上都会给学生准备快餐外卖。疫情之前学校开门的时候,他们都会把车开到学校里面来送外卖。中午我们经常去拿一份外卖,然后去GHC吃完接着学习。周末想要改善伙食的话也能轻易找到不同的饭店,美国菜、意大利菜、土耳其菜甚至印度菜都能找到。
三、我的同学们
同学们大多数是计算机相关专业背景,计算机科学CS、软件工程SE、计算机工程CE、电子工程EE的都有。但也有不少是跨专业转过来的,以前听Advisor讲过,他曾经给一个本科学园林的人发过ad。所以这儿的录取还是更看重申请者在AI和CS中的项目、科研经历。很多同学都是工作了一两年再来读研的。我知道有一些同学曾经就职德勤或马丁洛克希德。论国籍的话,中国学生和印度学生各占了三分之一,其余三分之一美国、法国等不同国家的都有。下一届还有泰国和西班牙的学生。
跟同学们讨论的最多的除了作业就是找工作找实习的信息了。两年的硕士,第一年找实习、第二年找全职,时间挺紧张的,大家会互相分享公司岗位的情况,可以投哪些公司,需要准备哪些面试等等。
这个专业是授课型专业,大多数学长学姐们都去工业界了,但是也有一些人会去学术界,毕竟人都在CMU了,给感兴趣的教授发邮件商量合作是很合理的事情。说回工业界,在CMU的一个重大优势就是投简历的时候容易找内推。无论想去什么公司,基本上都能在LinkedIn上找到任职的学长学姐,然后麻烦他们内推一波。对于很多公司,内推比海投还是要有效很多的。我的实习也找了学长内推。
四、毕业的选择
这一届大多数同学会去工业界。先说刚刚结束的实习,FLAG、Apple、Microsoft这些大厂都有同学去,其中去Amazon的最多,大部分也都拿到了return offer。也有一些同学去了创业公司做AI相关的工作。明年的就业情况估计和实习差不多,去Amazon的最多,别的大厂也有。也有同学准备回国,已经拿到了阿里和字节的offer。
找工作基本上最保险的方法就是去大厂实习然后拿return offer了,或者也可以研二的秋天再重新找。投简历找工作和找实习的过程很类似,到LinkedIn上找学长学姐的内推,做Online Assessment,等面试。面试的内容大多数都是Leetcode那种算法题。
我刚从LinkedIn结束实习,如果公司有headcount,我就能有return offer。现在我也在投别的大厂的简历,争取能多拿几个面试。
疫情对软件行业的打击其实没有传统行业那么大。一些大厂比如Amazon的股票甚至还在飙升。中美摩擦也没有直接影响到软件行业,行业内基本上还是跟往年一样,没有听说对中国人的政治问题。所以除了work from home, study from home, 别的也没有什么改变。
五、给学弟学妹的建议
非常建议学弟学妹们在申请硕士之前想好自己想去工业界还是学术界。美国的硕士分化很厉害,职业导向的硕士不会留给你时间去做research,research导向的硕士也经常不给你去工业界实习的机会。如果你的目标是硕士毕业直接去工业界,那么MSAII项目是非常适合你的,上的课、结识的同学人脉,对找工作都是有帮助的。
对于想申请这个专业的同学,建议你们多去做一些实习,积累项目经历,并且尽量在实习期间完成一些实打实的目标,比如完成一套“通过使用什么方法,建造了什么,把什么精度提升了百分之多少”的标准。此外,多做一些科研也是可以的,在一个领域内深耕甚至发paper也对申请是加分项,但是这些在对于找工作的帮助没有实习经历那么有用。