此文档旨在给DD学生较为普遍的的未来就业方向作一个简单的概述，后续我们也会采访对各个细分方向更加了解的前辈们作进一步的具体描述。
如果你在本科期间（SJTU&UM），或是通过各种项目（PRP/IPP，莙政，VE/VM490，MDP，SURE）或是自主联系教授，有过做科研的经历并且发现自己热衷于此，毕业后可以考虑申请PhD学位，并从事科研向的工作。科研向工作主要有两条路可以走：（1）博士毕业(->博士后)->tenure track高校教职 （2）博士毕业->工业界research team（如Facebook AI Research, Google Brain) 研究型算法岗 (Research Scientist)
如果你在本科期间有过开发相关的Intern经历，或是一些开发相关的课程project让你非常感兴趣（EECS 485网站全栈，EECS 484 数据库，EECS 482操作系统），或者就是想快快乐乐做个“湾区码农”，毕业后可以考虑从事开发相关工作。一般来说国外tech公司开发类工作求职核心在于实习和刷题，没有明确的学历门槛，Umich CS本科毕业只要用心准备一般都可以找到大厂的SDE工作，如果想换个地理位置或是想学习更多相关课程补全自身技术栈（对转专业的学生来说较为重要），申请non-thesis based的授课型Master即可。
互联网公司除了最常见的开发类工作外还有算法岗和产品岗，而算法岗又可以分为研究向算法岗（e.g., Machine Learning Scientist）和工程向算法岗（e.g., Machine Learning Engineer）。与研究向算法岗探索前沿算法相比，工程向算法岗则主要负责一些算法的落地，一般需要MS学位作为门槛。
产品岗主要负责产品的落地，需要对产品的业务指标直接负责，因工作性质对转专业较为友好，且通常没有明确的学历门槛。交大生存手册中有一位15级的学长分享了自身对产品经理的思考，感兴趣的同学可以阅读: https://survivesjtu.gitbook.io/survivesjtumanual/fu-lu/yi-jing-gong-zuo-xue-chang-de-ren-sheng-jing-yan/ruan-jian-gong-cheng-15-ji-hu-lian-wang-chan-pin-jing-li-jing-yan-fen-xiang
ME的就业机会涉及方方面面，在北美的方向可能有：设计与制造、质量控制、产品安全、车辆控制、计算机视觉、机器学习等等。对于学位要求，如果你有身份或者不要sponsor，那本科就没问题，否则最好PhD，而master是一个很尴尬的学位，在北美可能和本科差不多。
泛商科方向的就业机会非常丰富多元，大致可分为：传统金融、金融工程、Quant量化、私募投行、咨询等，根据不同岗位会有不同的门槛和要求，如量化对冲基金更偏好数学和CS PhD，咨询行业偏好有相关实习经历的本科生和MBA等。
UMJI Advising Center - 2018级负责人 邱昌元 (ECE+CS)
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