申请热门的四大专业——计算机、大数据、生物医学和电气工程，在经过这几年的“风口”轮换后，就业形势如何？是不是真的有必要继续“卷”下去吗？

  计算机涉及的领域十分普遍，其分支学科也是非常多。拿美国的计算机研究生主要的专业方向举例：有人工智能 (Artificial Intelligence) ，程序应用 (Programming Language) ，计算机系统 (Systems) 以及计算机理论 (Theory) 这四个部分。而每个部分又有很多研究方向。

  ● 首先，CS 从事科研的话，研究的东西比较先进，也会包括和其他专业的很多交叉学科， 因此 CS 的 PhD 其实对科研的贡献很大。

  ● 其次 CS 毕业也可以 进金融或者是进银行且发展天花板很高。 例如量化分析师 quant，其实顶层 quant 的收入比硅谷 CS 工程师更高，quant 行业在美国的下限可能比 CS 低，但是上限比 CS 高。

  ●最后，除互联网 IT 行业以外，各行各业都需要 CS。因为都需要开发软件、网站，甚至是处理数据，开发客户端，建立数据库等。

  其实 CS 只是一门技术并不等于一个行业，更不能直接等同于程序员，然而就最近就业形势来说并不乐观：

  国内：各大厂招聘紧缩，互联网行业进入严冬， CS 毕业生过多造成极度内卷， 但是未来经济复苏依然需要 CS 岗位。

  海外：2021 年互联网行业就业开始下降， 2022 年大部分网络公司冻结招聘，部分公司大量裁员 ，新的经济拐点暂时还看不到在哪里。必须要格外注意的是，CS 出路不等于互联网未来，高薪的是网络行业，并不是 CS 本身。

  数据科学 DS 全称 Data Science，看看这个专业的名字，很明显它是大数据时代/孕育的孩子之一。不同于计算机，数据科学各个学校基本都有硕士项目，但很少有 PhD 的项目。原因即在于 数据科学研究到深处其实就偏重计算机方向， 所以一般来讲数据科学做到真正顶级研发岗位的都是计算机的 master，而不是数据科学的 master。

  ●ML** research（machine learning机器学习_）* －研究各种新的模型以及算法。争取提出有重大突破意义上模型或者 framework。 很偏数学、CS，绝大部分是 CS 博士或数学、统计 博士在从事。_

  **● *MLE （*machine learning engineer 机器学习工程）- 这类岗位会更加专注在产品线上的机器学习应用。利用算法来改善产品的使用体验，更多做着建模的工作， 偏应用。相比于 ML research 来说， MLE 更多是去应用这些算法，做相关的产品工作，也会自己做一些简单的建模，但不会像 ML 那么难。**

  **● *数据分析师/*商业分析师-和大量的数据打交道，更多做的分析的工作。 不一定要 data science 毕业才能做 DA/BA 岗位，统计、CS，甚至理工科在美国都很容易转行。对于数理基础好的同学来说，这其实是一个转行很友好的方向。**

  **● *General DS:* 要掌握和熟悉 DS 所有的环节，在工作中对于分析，建模的工作都会有所涉猎。**

  相比 CS 极度内卷的状态来说，DS 的就业形势国内相对来说更加乐观，而国外随着经济衰退影响仍然在等待机会：**

  国内：** 市场缺口比较大，这几年呈上涨的趋势 ，但是近几年受经济发展形势影响增长放缓。**

  海外：** 2022 年以前长期处在上涨的趋势。然而 2022 年以后受经济衰退的影响，各大公司也处于招聘冻结，近几年就业估计不会乐观， 但是经济复苏应该会非常需要数据科学岗位的支持。**

  电子电气工程 （半导体）Electrical/Electronic Engineering，简称 EE， 作为应用性很强的工程类学科，向来是工程学院中最热门的专业之一。 也正在慢慢的变成为在整个世界范围内影响力最大最广的学科之一。 这里要讨论的是 EE 专业中的半导体工作规划方向。随着 科研机构和科技巨头逐渐重视芯片产业人才；英特尔、三星、SK Hynix 不断加大投资扩产，带来更大的人才缺口，半导体产业频繁涨薪、发奖金来防止现有人才的流失，这个行业能够说是当下就业大热门， 半导体行业特点是培养周期长，护城河高。

  **● *设计岗位（微架构、设计、验证、版图、DFT 等前后*端岗位）：更倾向 微电子和计算机工程的应届生。 设计岗位一般来讲就业面会比较广，薪水暂时在半导体领域是较高的。 ●产品和质量可靠性岗位、以及工艺岗位（PE/PIE/EE）：倾向 材料物理化学专业应届生。 工艺岗大部分可能去一些比较垄断的大企业，因为做工艺非常烧钱，小公司基本不做或找代工，能做工艺的公司数量有限，可选择的范围是比较窄的。

  但是从就业岗位上来讲，工艺岗位其实并不少，大厂岗位是很多的，所以一般来讲也能找到对口的工作，机会不少。

  ⭐半导体方向就业形势*：EE 半导体专业这几年处于敏感状态， 不完全受市场控制，受到多种因素影响。

  国内产业界：虽然市场紧缩，举步维艰，但国家队下场，政策利好。中国半导体各大公司受美国制裁原因没有办法进行前沿产品研制， 但是因政策扶持依然有大量投资资金， 所以目前毕业生若能够找到工作的话， 目前各大半导体公司开出岗位薪水都很高。

  收入参考： 国内半导体大厂 master 毕业薪水 20-30W 左右，PhD 50-60W，海归还可以达到年薪上百万。

  国内科研界：各大高校跟风开设半导体相关院系和研究院，半导体方向科研岗位呈上涨的趋势。 国家大力资金支持发展半导体，科研界也马上跟进，在高校也产生大量科研岗位。所以虽然国内 PhD 存在一些不友好现象，但半导体领域现在缺口较大， 导致目前国内半导体方向的科研岗位并不是很卷，找教职或科研岗位不是很难。

  海外总体：2021 年呈增长趋势， 2022 年突然进入严冬，大厂几乎全部没有新岗位，部分大厂大规模裁员。 海外半导体公司短期可能受美国制裁影响，但其实经济衰退应该是核心原因。半导体是核心支柱产业，不会一蹶不振，新一轮机会或许需要等待经济复苏。

  说到理工“天坑”专业，生化环材中的生物无可避免，而医学方向也是一个入坑后就是读不完的书和考不完的试“大坑”专业。 但这两个专业近几年有了一些转机。

  ● 科研单位：国内药企其实是就业岗位非常有限的， 生物大方向绝大部分会去科研单位， 内卷极其严重，不管是美国还是在中国都是竞争非常激烈。

  ● 药企：中国国产药企研发部门其实不多，人才缺口不大，就业岗位较少。 大部分好的药企还是以外企为主。

  ● 生物公司：生物信息/基因组学/生物医学工程等偏数字化的生物方向就业相对较好一点， 大多分布在在测序，生物数据分析，个性化医疗等领域的公司 ，传统生物方向就业岗位较少。

  然而！生物公司这几年有蓬勃发展的新趋势，转机就在于 生物和量化科学结合新生的交叉学科： 生物信息、基因组学、生物医学工程等偏数字化、偏计算化的生物方向，这些方向应用性很强，就业也很好，甚至相关行业在美国薪水这几年有赶上 data science、CS 等高薪岗位，这些领域这几年在国内也陆陆续续有所发展。

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