UChicago计算机硕士MPCS学生背景及就业情况
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前几天在芝大计算机系组织的湾区CS校友活动上，碰到一些同学和其它届的校友，谈起我们14届的就业情况。我汇总了一下，结合我们届的学生背景，让对芝大CS硕士感兴趣的申请者可以作参考。
先说一下我们届的中国学生背景。我们这一届持大陆护照的full-time学生一共有19人。本科学校及入读芝大CS前的背景如下。
北航CS，清华人工智能研究实习
北交大EE，华为实习
北邮，芝大计算机PhD转MPCS
华东师大，校学生会主席
华中科大，William & Mary MBA (full scholarship)
华中科大，FRM
交大密院ECE
交大信安，二附中，英特尔实习
交大ME, UCSD硕士(ME)
南大，芝大物理PhD
南开
人大，德勤实习
中山大CS，黄冈中学
中山大CS，Duke管理硕士，芝大金数硕士，芝加哥trading firm量化交易工作数年
港本信息工程，北京四中
港本信息工程
东岸文理学院
Purdue
Wisconsin-Madison, 芝大JD
上海交大是芝大MPCS来自大陆的最大feeder school。在我的下一届有至少4位也是交大本科毕业。在我接触的美国籍同学中，本科毕业学校最多是同城的西北大学，其次是中西部的其它Big10和芝大，也有其它地区的像常春藤这种大U和像Williams, Vassar这类小型学院。
MPCS的招生模式和芝大商学院类似，同时对full-time和part-time申请者开放。美国籍的full-time同学很多已经工作过，读CS硕是为了转换职业跑道。Part-time同学很大一部分在Citadel, DRW, CTC这种二级市场交易公司当quant或者trader，也有在Braintree, Orbitz这类科技公司当工程师和统计分析师。有几位同学已经有JD学位，有的是为了从事知识产权法，其中一位跟我说觉得律师工作太无聊，软件开发对他而言更intellectually challenging.
MPCS的招生标准没有对CS背景的硬性要求，毕竟开学前有CS入学考试，不通过的需要补先修课。项目比较看中的是申请者的综合潜力。在其它变量差不多的情况下，一位拿到HBS2+2录取的古典文学本科生（真有此背景同学）比一位成绩普通的CS本科生更有申请优势。
就业方面，我们这届除了一位同学回上海从事量化投资，其它同学都留在美国工作，主要集中在湾区的科技公司。工作单位如下。
Uber
Google
Microsoft-Bing
Amazon-A9-Palo Alto
Amazon-AWS-Data Pipeline-Palo Alto
Amazon-AWS-Redshift-Palo Alto
Amazon-Kindle
Groupon-Palo Alto
Expedia
JP Morgan
Here(acquired by Nokia)
MarkLogic
Pivotal Labs
ServiceNow
Startup (NEA种子轮)
UPenn-Wharton PhD Program
Balyasny Asset Management (投资分析师)
Knobbe Martens Olson & Bear (知识产权律师)
我的下一届中国学生数目比我这届多，所以就业分布更广。有Apple, Facebook, Google这类大型上市公司，有Uber, Fanatics, Wish这种非上市独角兽，有回国到百度当产品经理的，还有至少三位继续深造念PhD。
芝加哥的科技业不如西岸发达，所以留在芝加哥的同学不多，但这不代表芝加哥对CS人才需求少。芝加哥对CS人才需求比较大的一块是自动化交易公司。交易公司对计算效率要求极高，需要C++人才去实现交易策略。事实上，在我经历的招聘过程中发现，我们招揽CS候选人的最大竞争对手并不是Google这类科技巨头，而是像Citadel, Jane Street, Jump这类算法交易公司。
在课程安排方面，因为录取学生的背景差异比较大，所以MPCS的课程设置比较灵活。转专业的学生可以通过修基础课弥补CS基础，而很多本科已经有CS背景的同学会通过修系统课抵编程语言课要求，然后选修偏应用的课或PhD-Level的CS课。为了兼顾part-time学生，大部分硕士课程设置在傍晚。Full-time学生在时间安排上比part-time有优势，既可以选硕士课程，也可以选修PhD-level和本科Upper Level的CS课，以及其它系如Booth的课。Full-time学生的另一个优势是可以有时间去做research projects. 芝大CS系，附属的Computation Institute，以及和芝大联系紧密的Argonne实验室都有专门开放给MPCS学生的研究项目。其中一位同学通过Computation Institute的研究经历拿到了众多top-school PhD项目录取，最后去了UPenn-Wharton的博士项目。
对比上课的内容，在MOOC盛行的今天，名校学位的更大意义也许在于其品牌和network。当年我们届申请西岸大公司，不需要内推，纯粹网申可以保证拿到电话面试。芝大CS系是小系，所以从事软件开发的校友不如传统理工名校多。记得上次我去Palo Alto的校友会happy hour, 其它校友的背景有Wilson Sonsini律师，Google PM, Google法务，大公司的并购部... 只有我一个从事软件开发。在这种多元背景的校友圈里，CS背景的校友反而比较容易stand out。一位在to-business startup的学长去年close的最大的deal，就是通过在校友会上认识的人介绍达成的。工程师事业初期只需要注重工程实力的提升，但到了往后的阶段，尤其在进入leadership岗位后，工程以外的认知往往会成为事业发展的瓶颈。这时候多元化的人脉会渐渐发挥出它的威力。
先说一下我们届的中国学生背景。我们这一届持大陆护照的full-time学生一共有19人。本科学校及入读芝大CS前的背景如下。
北航CS，清华人工智能研究实习
北交大EE，华为实习
北邮，芝大计算机PhD转MPCS
华东师大，校学生会主席
华中科大，William & Mary MBA (full scholarship)
华中科大，FRM
交大密院ECE
交大信安，二附中，英特尔实习
交大ME, UCSD硕士(ME)
南大，芝大物理PhD
南开
人大，德勤实习
中山大CS，黄冈中学
中山大CS，Duke管理硕士，芝大金数硕士，芝加哥trading firm量化交易工作数年
港本信息工程，北京四中
港本信息工程
东岸文理学院
Purdue
Wisconsin-Madison, 芝大JD
上海交大是芝大MPCS来自大陆的最大feeder school。在我的下一届有至少4位也是交大本科毕业。在我接触的美国籍同学中，本科毕业学校最多是同城的西北大学，其次是中西部的其它Big10和芝大，也有其它地区的像常春藤这种大U和像Williams, Vassar这类小型学院。
MPCS的招生模式和芝大商学院类似，同时对full-time和part-time申请者开放。美国籍的full-time同学很多已经工作过，读CS硕是为了转换职业跑道。Part-time同学很大一部分在Citadel, DRW, CTC这种二级市场交易公司当quant或者trader，也有在Braintree, Orbitz这类科技公司当工程师和统计分析师。有几位同学已经有JD学位，有的是为了从事知识产权法，其中一位跟我说觉得律师工作太无聊，软件开发对他而言更intellectually challenging.
MPCS的招生标准没有对CS背景的硬性要求，毕竟开学前有CS入学考试，不通过的需要补先修课。项目比较看中的是申请者的综合潜力。在其它变量差不多的情况下，一位拿到HBS2+2录取的古典文学本科生（真有此背景同学）比一位成绩普通的CS本科生更有申请优势。
就业方面，我们这届除了一位同学回上海从事量化投资，其它同学都留在美国工作，主要集中在湾区的科技公司。工作单位如下。
Uber
Microsoft-Bing
Amazon-A9-Palo Alto
Amazon-AWS-Data Pipeline-Palo Alto
Amazon-AWS-Redshift-Palo Alto
Amazon-Kindle
Groupon-Palo Alto
Expedia
JP Morgan
Here(acquired by Nokia)
MarkLogic
Pivotal Labs
ServiceNow
Startup (NEA种子轮)
UPenn-Wharton PhD Program
Balyasny Asset Management (投资分析师)
Knobbe Martens Olson & Bear (知识产权律师)
我的下一届中国学生数目比我这届多，所以就业分布更广。有Apple, Facebook, Google这类大型上市公司，有Uber, Fanatics, Wish这种非上市独角兽，有回国到百度当产品经理的，还有至少三位继续深造念PhD。
芝加哥的科技业不如西岸发达，所以留在芝加哥的同学不多，但这不代表芝加哥对CS人才需求少。芝加哥对CS人才需求比较大的一块是自动化交易公司。交易公司对计算效率要求极高，需要C++人才去实现交易策略。事实上，在我经历的招聘过程中发现，我们招揽CS候选人的最大竞争对手并不是Google这类科技巨头，而是像Citadel, Jane Street, Jump这类算法交易公司。
在课程安排方面，因为录取学生的背景差异比较大，所以MPCS的课程设置比较灵活。转专业的学生可以通过修基础课弥补CS基础，而很多本科已经有CS背景的同学会通过修系统课抵编程语言课要求，然后选修偏应用的课或PhD-Level的CS课。为了兼顾part-time学生，大部分硕士课程设置在傍晚。Full-time学生在时间安排上比part-time有优势，既可以选硕士课程，也可以选修PhD-level和本科Upper Level的CS课，以及其它系如Booth的课。Full-time学生的另一个优势是可以有时间去做research projects. 芝大CS系，附属的Computation Institute，以及和芝大联系紧密的Argonne实验室都有专门开放给MPCS学生的研究项目。其中一位同学通过Computation Institute的研究经历拿到了众多top-school PhD项目录取，最后去了UPenn-Wharton的博士项目。
对比上课的内容，在MOOC盛行的今天，名校学位的更大意义也许在于其品牌和network。当年我们届申请西岸大公司，不需要内推，纯粹网申可以保证拿到电话面试。芝大CS系是小系，所以从事软件开发的校友不如传统理工名校多。记得上次我去Palo Alto的校友会happy hour, 其它校友的背景有Wilson Sonsini律师，Google PM, Google法务，大公司的并购部... 只有我一个从事软件开发。在这种多元背景的校友圈里，CS背景的校友反而比较容易stand out。一位在to-business startup的学长去年close的最大的deal，就是通过在校友会上认识的人介绍达成的。工程师事业初期只需要注重工程实力的提升，但到了往后的阶段，尤其在进入leadership岗位后，工程以外的认知往往会成为事业发展的瓶颈。这时候多元化的人脉会渐渐发挥出它的威力。
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