● 科研
智能扫地机器人视觉解决方案
大学生创新创业大赛 (手势控制智能台灯)
嵌入式平台障碍物边缘检测算法 (IEEE一作Paper)
● 实习
上汽通用泛亚软件中心
上海酷芯微电子有限公司
科研/实习作用
● 专业学习上的作用
对于专业学习的话，科研和实习可以帮助我们接触到相对比较新的技术和理念。在科研实习的过程中可以了解到工业界或者整个学术界最前沿的框架。
在科研和实习的过程中可以认识到很多和自己有着相同背景的同学，大家可以在一起讨论和学习。
除此之外，科研和实习也能让我们更加深入的了解专业知识，在实际工作上的运用其实单靠书本上的学习是远远不够的。有些知识点就是要落到实处才能有所提升和突破。
● 对美国研究生申请的作用
科研或者含金量较高的暑期实习，可以提供发论文的机会。如果能过通过实习或者科研成功发表论文，那自然可以为自己的简历增光添彩，这对自己的申请背景来说是一个很大的提升。
实习的平均时间是3个月到半年左右，在这样一个比较长时间跨度的学习工作环境下，导师或者公司的经历，他们会对你有着更充足的了解，从而产出的推荐信也会更加细致，对申请帮助也会更大。
实习和科研所做的东西，这些学术的经历和实习经历都可以放到个人陈述的写作中，丰富自己的文书。
如何在本科时找到科研/实习
● 通过授课老师
针对科研，大一大二其实机会并不是很多，因为学的内容还比较基础。一般是大三大四时候开始做科研。
首先，你要在专业课上表现得比较优秀，这样在学期结束的时候就可以直接找到授课老师询问课题组所研究的方向，并进行沟通，尝试为自己争取机会和他所带的研究生和博士生一起参与课题的研究。
● 通过辅导员
有些学院的辅导员会每周或者每个月在学院大群中发布一些科研机会，这是非常容易被同学们忽略的。
● 通过了解公司
想要找优质的暑期实习的话，需要在每年的春季学期提早去准备，去了解想要投递简历的公司。
● 通过平台
在美国可以用LinkedIn，在国内可以通过脉脉。
这些平台中会放很多实习或者全职的招聘信息，同时也可以有机会和一线互联网公司的工程师进行沟通，还有机会得到内推。
“我"的专业—电子工程及计算机
第三部分
EE方向：电气工程，自动化，通信工程
● 强电（Power）
自动化 / 电力行业：Amazon Robotics, AT&T, 国家电网
收入平均不及弱电和CS
国际学生因为身份问题机会较少
● 弱电（EE,EEE）
芯片 / 嵌入式：Apple，Qualcomm，Synopsis，车企，机器人行业
起薪比CS稍微少一点点，但是后期涨薪速度不如CS
工作较为稳定，不容易被PIP (Performance Improvement Plan)
CS方向：计算机科学与技术，计算机工程
● 移动端
FB / Byte Dance等用户体量基于APP的公司会有较多机会
● 前端
几乎所有的公司都会有这一岗位，但数量不多，除非用户基于web
● 后端
所有互联网公司都会有这一岗位，在前三种岗位中受欢迎程度更高，难度也更大
● 全栈 Fullstack
在国内互联网公司不多，但在美国较常见，日常工作会同时涉及backend和frontend
● 算法
门槛相对高，prefer PHD。天花板也相对高
求职发展及工作经验分享
● 转CS准备
选择选课友好的program，公司可能会有target school
大四开始上一些CS基础网课，UCB 61b，Princeton Algorithm等。大四下开始刷Leetcode。
Master第一学期秋季找第二年summer的实习
Summer Intern
Master第二年秋季学期开始秋招找全职工作
● 求职/工作
利用学校Career Service完善简历
利用论坛或同学群组一起mock面试
Summer Intern Return
学校Career fair / Handshake
LinkedIn找内推
海投
中美工作情况对比
● 国内
国内的话，普遍工作时间较长，尤其是互联网大厂加班情况非常常见，内卷比较严重，产品迭代快。但是沟通起来是没有障碍的。可以通过脉脉、实习、比赛等途径积累人脉。一般有相同的项目经历得到offer的可能性较大。
● 国外
在美国的话，work life balance还是很不错的，工作没有那么累，每个project没有那么紧张。在研发新功能的过程中，整个流程会比较完善。总体的工资也比较高，工作时间比较少，时薪高。
除此之外，美国的招聘会的效率会略高一些。在美国求职大多数人会看背景、毕业院校、上一家公司等关键信息。
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