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文章阅读:Re: 无卡千老顿悟 跪求跳坑建议
[同主题阅读] [版面: 生物学] [作者:flareon] , 2020年06月25日19:25:33
flareon
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发信人: flareon (), 信区: Biology
标  题: Re: 无卡千老顿悟 跪求跳坑建议
发信站: BBS 未名空间站 (Thu Jun 25 19:25:33 2020, 美东)

作为过来人说说我的看法。

1. 你既然已经140了,那么当然先混到绿卡再说,哪怕现在EB1A也要等好几年。我当时
PhD都quit了,绿卡很遥远,所以没你这种纠结。的确如你说的,同样的时间是用来排
绿卡,还是赶紧去业界混experience,的确是鱼和熊掌不可兼得。

2. 来industry的目的基本上就是赚钱,当然眼界人脉都会大大不同,对未来人生有潜
移默化的长远影响;但主要是money。绿卡的好处是:1. 金融危机来了你不怕裁员导致
的身份问题;2. 容易去一些小公司;3.想做啥行业就做啥行业,可以躺在家里靠着收
房租赚钱不出去工作了。对我自己来说,肯定是要去FLAGM之类的大公司努力工作做事
业的,所以上面几个绿卡的优势就不明显了。

3. 当然,无论你做software engineer还是data scientist,以我目前的观点,对于大
部分人,都是为了赶紧抓钱,因为这个行业工资高来钱快,而且经验越多通过跳槽拿到
更多钱 + 投资房产和股票从而达到钱滚钱的目标。所以是我们穷人实现原始财富积累
的一个手段,至少我心目中不觉得是自己的career,所以职业发展角度,以后还是要继
续深造/改行/转型的。只是当你坐拥2M的房产和很多cash以及股票,以及拥有google
senior sde title的时候改行 vs 做博后一无所用改行,底气是不一样的。

4. 回答你的问题:如果你要靠生物排绿卡,同时不浪费职业改变的时间,那么当然你
要利用这几年的时间做bioinformatics/biostatistics + 上online CS master。这样
彻底跟benchwork告别。bioinformatics的本质就是data science,就是DS的一个分支
,只不过是highly specialized的分支,有自己的一套工具比如BWA/Samtools这些其他
领域不会用到。总之不要浪费时间做实验。还有,top school的online CS master一点
点都不简单,尤其你如果要边做postdoc边修的话。这样你一拿到绿卡的时候,CS
degree也有了。然后赶紧去找实习。

5. 无论你是要做data scientist还是sde,一定需要一个computer science的master
degree。总之"computer science", "computer science", "computer science",重要
的话说三遍,你的degree里一定要有这两个词,这样未来更容易过公司简历筛选。举个
例子,data science的degree未必可以做sde,但computer science的degree是可以通
吃sde和ds这两个职业的,万金油。

6. 至少对于sde码农这一行,你在school学到的东西可能跟你未来实际工作完全脱节,
所以degree只是一个简历敲门砖。尤其全民转码的情况下,哪怕什么georgia tech这种
名校online degree只是一个必要条件(你不能没有),但绝对不是充分条件。做码农需
要不停刷题 + 做实习。顶级公司的HR希望看到你resume上有Amazon,Google,
Facebook之类的好公司的实习经历,才会给你发interview,然后你要leetcode刷题很
熟悉才能pass面试拿到offer。
总结一下:目前全民转码的情况下,你想去好公司,一定要有cs degree,最好是名校
degree;但一个amazon、google的intern experience >>>>> 名校degree。这个行业,
最重要的是证明你有经历,你可以很好的完成你的工作,可以干活。

7. 现在网上online CS master越来越多了,除了最早的geogia tech,现在UIUC, UT-
Austin都有的,甚至Berkeley和Stanford都有。计算机的online education是整个教育
的大趋势。我觉得未来除了Harvard Yale Princeton这种顶级ivy为了保持自己的逼格
,其他学校都会搞online

8. 最后说一下SDE vs DS。如上面帖子说的,Data scientist现在非常虚,一个好听的
名声就跟一个箩筐,什么都往里面装。具体工作内容和title和工资参差不齐。真正牛
逼的在Google Brain/Microsoft Research/Amazon Alexa做核心研究的DS,往往需要
Princeton MIT这种学校的CS/EE/Math PhD,有很多顶会文章。可以捞很多钱。我们
bioinformatics出身的只能说跟DS沾边,但training和这些大牛完全不可同日而语,往
往就是一个调参侠。所以就显得非常虚。

所以,强烈建议还是做码农,码农面试只要leetcode,然后工作上的各种technique和
思维方式也比较standardize,skill也比较transferable,方便跳槽。而且对于硅谷,
比如Google,码农/tech/engineer是hardcore,因为直接面向client。而所谓的data
scientist往往都只是analytics功能的,分析一下数据啦这种比较软。软件互联网公司
赚钱,帮client修bug,不停roll out新版本,这些直接跟产品相关的硬技术硬工作都
是码农的工作。所以我们可以不需要data scientist,但一定需要sde。所以在硅谷,
码农的地位是最高的。

如果真心热爱machine learning,一个好的职业是machine learning engineer,可以
搞ML,同时也是engineer。

当然了,码农是青春饭。所以还是赶紧开始,时间最重要。如果一大把年纪才是entry-
level SDE,被一群小自己5岁10岁的人指挥,要看你心理承受能力了。这又回到你一开
始的纠结,时间用在绿卡上还是转行上。


【 在 rewang2016 (rewang2016) 的大作中提到: 】
: 32岁土博,茫然回首来美国做博后已经五年了。眼看课题没什么希望,最近考虑下一步
: 的方向,想了很多,也在论坛上看了很多,说实话有种幡然悔悟、恍若隔世的感觉,后
: 悔没有早做打算啊!
: 在国内时实验室平台很一般,倒是自己瞎倒腾发了不少小文章,想着出来见见世面做更
: 高水平的科研(想多了呵呵)。刚来时啥都不懂,来了一个新实验室,想好好努力一把
: ,每周工作七八十小时吧,心无旁骛的。周围没人申请绿卡,自己也没意识到,老板说
: 你好好做实验把文章发好,到时候他以及系里的另一个老板都能写推荐信(呵呵申请时
: 才发现关键是独立推荐信啊)。一直觉得对科研是真爱,也确实享受探索的那种乐趣吧
: ,朝着在美国找教职的方向努力(我知道这种想法很幼稚但谁没有过不着边际的梦想呢
: ,万一实现了呢)。但是后来发生了很多一言难尽的事情,让我逐渐失望,也认清了现
: ...................



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