如何看待2017年10月12日美国Amazon SDE校招提前招满？
众所周知，Amazon一直以来是作为美国CS们救命稻草的存在，随着Amazon门槛起飞，美国CS就业形势直接爆炸。今天盆友圈被这个消息刷屏了，同学之间也各种在讨论这个问题。 去年入学的时候，我和室友（和我同校同专业）讨论过这个问题，我说，如果哪天亚麻缩招，对于CS fresh grad肯定是一场灾难，但是去年我们几个讨论的人都乐观地认为亚麻起码还能撑上三年。然而没想到今年就开始了，室友告诉我现在她知道的三四个新拿到offer的都是八月初投的，别的大部分都是实习的return offer。16Fall入学的这一届刚好赶上了尴尬，因为上个暑假是否有实习已成定局，现在只能拼尽全力找全职。
鉴于各个公司对于有实习经历的新人还是宽容一些的情况来看，17Fall以后的CS同志们还是有拼一把的机会的。 说到CS就业，其实大家心里都知道，Amazon缩招是早晚的事情，CS就业本身其实比起前几年已经变难，今后变得更难最后趋于稳定是一个大的趋势，而亚麻缩招只是最惊动大家的表现所以引发了话题。我们学院（鉴于NYU GSAS还有个CS，所以我只说NYU工程学院）招生的时候号称就业率97%+，这个就业率怎么算的我不晓得，我们姑且认为是，有留美就业意向的人的就业率吧，毕竟也有一些人就是打算毕业回国或者继续读博之类的没打算找工作。然而根据上一届认识的人反馈，以及我们这一届的人找实习的人来看，说十个有offer的人手里八个只有亚麻，肯定不是夸张。尤其是去年实习offer，我关系比较熟的八九个人，除了一个去了start up，一个谷歌（不过这个人是哥大的），剩下的都是亚麻。去年十一月和今年暑假，很多人开玩笑说，如果亚麻没拿到，intern／full time最后的底线就崩塌了，其实并不是开玩笑。如果有哪个同学说没找到上个暑假的实习，我们肯定第一反应都是：亚麻你没拿到吗？怎么会这样？对外CS宣称很多人手里有美国大公司全职offer，而其中绝大多数人手里拿的亚麻。亚麻今年提前停止校招，对于很多只寄希望于亚麻的同学来说，肯定是灾难。因为最稳妥的没有了，其余的就比较需要拼运气+实力，而且很多公司的package以及签证政策肯定不如亚麻好。这次可以说是救命稻草消失了。
这次这个消息出来其实是一件好事，当一个什么东西过热的时候，其实是应该反思的时候。现在科技的发展注定CS会是热门领域之一，但是当他的热度已经变的畸形的时候，总是会有一个反弹的。现在国内不管是本科还是研究生择校，都以就业为一个重要指标，就业之余薪水又是一大指标，又好就业工资又高的CS就变成了大热门。从15年（就是我申请的那一年）我就觉得CS热门的有点过度了，各个专业的人都在疯狂的转CS，从物理数学生物到经济学金融学管理类都在转CS，而认识的这些本科专业的同学其实都十分优秀（至少本科来自于好学校，985or强势211，GPA也不止85），他们为了转专业选择了比不转专业差一等或者差得更多的学校，有的同学GPA将近90条件也不错为了申请CS只拿到了50/70名的offer，如果CS不行就CE或者IS只要是相关专业。我觉得很遗憾的是，这些优秀的同学，可能在本专业继续发展也能有不错的出路，但是都转到了CS，一旦CS就业下滑，实际和预期产生巨大差距，可能心里上会比较难接受。美国大学CS的项目也扩招（包括CMU不断开各种新专业），然后bar不断提高，还有的项目对于转专业和不转专业的同学录取要求差异巨大（没错说的就是我们院CS），一切都让人觉得不可思议。找工作上大家都在不断刷LC，刷面经，我甚至还认识几个CS以及其他专业的博士，说打算博士后两年就刷题找个码农工作赚钱多还轻松，多花四五年读博不算什么。 这次亚麻提前招满，一定程度上会引起大家的思考，未来变得不是很明确，因为大家不能再确定亚麻只是今年如此，还是以后都会缩招趋于稳定，就算还有空缺名额，名额多少也十分不明朗。所以付出较大的代价，比如转专业申请一个排名不好的学校，比如花四五年读博为了出来当码农过富裕轻松的日子，来转CS是否值得肯定就成了一个问题，因为原来大家觉得自己的付出（牺牲排名和学校付出二十多岁的四五年）能获得较高的回报（大几率找到工作年薪10w有签证sponsor可以差不多过上中产阶级小日子），当回报变得不确定，风险增加，很多人的选择肯定也会受到影响。但是个人以为CS的申请和录取不会突然大幅下滑，毕竟哪怕CS就业率从90降到50，也还是比很多专业高不少的（勿喷）。 这次的事情给我的主要感受是，选专业一切以就业率和薪水看齐总是不太稳妥的，除非自身实力很牛，否则主动权不在自己手上，一旦大部队崩塌，自己也会崩塌，这时候必须保证自己有实力脱颖而出凌驾于大部队以上。第二大概就是不能所有鸡蛋都放在一个篮子里，这是老道理的，篮子掉了（嗯这里就是亚麻吧）那所有就都完了。 说到这里现在读博最热门的机器学习，不知道以后会不会重蹈覆辙，毕竟我的方向和机器学习也是交叉学科呢哈哈哈（无奈的笑）
众所周知，Amazon一直以来是作为美国CS们救命稻草的存在，随着Amazon门槛起飞，美国CS就业形势直接爆炸。今天盆友圈被这个消息刷屏了，同学之间也各种在讨论这个问题。 去年入学的时候，我和室友（和我同校同专业）讨论过这个问题，我说，如果哪天亚麻缩招，对于CS fresh grad肯定是一场灾难，但是去年我们几个讨论的人都乐观地认为亚麻起码还能撑上三年。然而没想到今年就开始了，室友告诉我现在她知道的三四个新拿到offer的都是八月初投的，别的大部分都是实习的return offer。16Fall入学的这一届刚好赶上了尴尬，因为上个暑假是否有实习已成定局，现在只能拼尽全力找全职。
鉴于各个公司对于有实习经历的新人还是宽容一些的情况来看，17Fall以后的CS同志们还是有拼一把的机会的。 说到CS就业，其实大家心里都知道，Amazon缩招是早晚的事情，CS就业本身其实比起前几年已经变难，今后变得更难最后趋于稳定是一个大的趋势，而亚麻缩招只是最惊动大家的表现所以引发了话题。我们学院（鉴于NYU GSAS还有个CS，所以我只说NYU工程学院）招生的时候号称就业率97%+，这个就业率怎么算的我不晓得，我们姑且认为是，有留美就业意向的人的就业率吧，毕竟也有一些人就是打算毕业回国或者继续读博之类的没打算找工作。然而根据上一届认识的人反馈，以及我们这一届的人找实习的人来看，说十个有offer的人手里八个只有亚麻，肯定不是夸张。尤其是去年实习offer，我关系比较熟的八九个人，除了一个去了start up，一个谷歌（不过这个人是哥大的），剩下的都是亚麻。去年十一月和今年暑假，很多人开玩笑说，如果亚麻没拿到，intern／full time最后的底线就崩塌了，其实并不是开玩笑。如果有哪个同学说没找到上个暑假的实习，我们肯定第一反应都是：亚麻你没拿到吗？怎么会这样？对外CS宣称很多人手里有美国大公司全职offer，而其中绝大多数人手里拿的亚麻。亚麻今年提前停止校招，对于很多只寄希望于亚麻的同学来说，肯定是灾难。因为最稳妥的没有了，其余的就比较需要拼运气+实力，而且很多公司的package以及签证政策肯定不如亚麻好。这次可以说是救命稻草消失了。
这次这个消息出来其实是一件好事，当一个什么东西过热的时候，其实是应该反思的时候。现在科技的发展注定CS会是热门领域之一，但是当他的热度已经变的畸形的时候，总是会有一个反弹的。现在国内不管是本科还是研究生择校，都以就业为一个重要指标，就业之余薪水又是一大指标，又好就业工资又高的CS就变成了大热门。从15年（就是我申请的那一年）我就觉得CS热门的有点过度了，各个专业的人都在疯狂的转CS，从物理数学生物到经济学金融学管理类都在转CS，而认识的这些本科专业的同学其实都十分优秀（至少本科来自于好学校，985or强势211，GPA也不止85），他们为了转专业选择了比不转专业差一等或者差得更多的学校，有的同学GPA将近90条件也不错为了申请CS只拿到了50/70名的offer，如果CS不行就CE或者IS只要是相关专业。我觉得很遗憾的是，这些优秀的同学，可能在本专业继续发展也能有不错的出路，但是都转到了CS，一旦CS就业下滑，实际和预期产生巨大差距，可能心里上会比较难接受。美国大学CS的项目也扩招（包括CMU不断开各种新专业），然后bar不断提高，还有的项目对于转专业和不转专业的同学录取要求差异巨大（没错说的就是我们院CS），一切都让人觉得不可思议。找工作上大家都在不断刷LC，刷面经，我甚至还认识几个CS以及其他专业的博士，说打算博士后两年就刷题找个码农工作赚钱多还轻松，多花四五年读博不算什么。 这次亚麻提前招满，一定程度上会引起大家的思考，未来变得不是很明确，因为大家不能再确定亚麻只是今年如此，还是以后都会缩招趋于稳定，就算还有空缺名额，名额多少也十分不明朗。所以付出较大的代价，比如转专业申请一个排名不好的学校，比如花四五年读博为了出来当码农过富裕轻松的日子，来转CS是否值得肯定就成了一个问题，因为原来大家觉得自己的付出（牺牲排名和学校付出二十多岁的四五年）能获得较高的回报（大几率找到工作年薪10w有签证sponsor可以差不多过上中产阶级小日子），当回报变得不确定，风险增加，很多人的选择肯定也会受到影响。但是个人以为CS的申请和录取不会突然大幅下滑，毕竟哪怕CS就业率从90降到50，也还是比很多专业高不少的（勿喷）。 这次的事情给我的主要感受是，选专业一切以就业率和薪水看齐总是不太稳妥的，除非自身实力很牛，否则主动权不在自己手上，一旦大部队崩塌，自己也会崩塌，这时候必须保证自己有实力脱颖而出凌驾于大部队以上。第二大概就是不能所有鸡蛋都放在一个篮子里，这是老道理的，篮子掉了（嗯这里就是亚麻吧）那所有就都完了。 说到这里现在读博最热门的机器学习，不知道以后会不会重蹈覆辙，毕竟我的方向和机器学习也是交叉学科呢哈哈哈（无奈的笑）
