多大（UofT）MScAC SDE方向分享

说来也神奇，这个项目明明每年都有9成以上的ML/AI engineer/scientist导向的学生，但连续两年都是SDE来地里分享了，分别从以下四个方向简单聊聊这个项目吧。本文不会介绍过多关于MScAC项目的知识，在阅读本文之前推荐阅读https://www.1point3acres.com/bbs/thread-987256-1-1.html。以下内容仅代表本人主观感受，仅供参考。
. 1point3acres.com 学业
        一句话总结：八个月上四门课。具体课程要求根据录取到的track有所不同。在经历了又一年的扩招之后，MScAC一共有7个track，但不同track之间并没有太大区别，只是课程要求不同。其中CS track的课程要求最灵活，所以不少人最后都转到了CS track，转track没有难度，只要想出一个合理的理由再到office申请就可以，所以在申请的时候最好选择和自己当前背景最吻合的track。由于本人就是CS track的，所以不再对其他track进行讨论。CS track只有两点要求：1. 所上的课中有两门以上是CS学院的。2. 所上的课需要覆盖3个不同的研究领域。简单记录一下本人上过的课程。

• CSC2221  Theory of Distributed Computing: 纯理论的Hardcore算法课。没有一点implementation，主要内容就是synchronization, fault tolerance, failure detectors这些。没有考试没有大作业没有点名，只有6次assignment。第一节课教室坐的满满当当，结果第一次作业只有13个人交，平均分30分，lz喜提33，最后结课只剩7个人，但应该每个人都A了。教授水平超高，Sam和Vassos都是这个领域很有名的大牛，人也都很好，每节课，每次作业都很有意思，但是也确实很难，并且一般情况下对于找工没有帮助。lz倒是很幸运的靠里面讲的mutual exclusion，bakery algorithm什么的过了两个问到高并发的面试（但其实这些内容上过OS应该也知道？感觉只是复习了一下。
• CSC2233 Topics in Storage Systems: Seminar，事少，一个学期做一次paper presentation+一个project，seminar就很丰俭由人，有空的话可以每周实现看完要present的论文，但lz就摸鱼了，基本上有认真做且交了project就能得A。project如果正好对口，对找工会有帮助。但感觉没见过做storage的Coop。
• MAT1510 Deep Learning: Theory & Data Science: 不点名，事少，一学期做四次作业（代码挖空，每次最多写三行代码）和一个project（需要presentation）就可以。毕竟是数院开的课，讲的非常理论，最后的project选择很自由，只要跟这门课的讲过的一众topic中任意一个有一点相关性即可。
  

        综上，lz上学期选的课基本对找工作没有太大帮助，除了Storage那门课跟了一个很强的PhD组队，做了个可以丰富简历的东西。但是如果你是AI导向的，我知道有不少人靠着简历上的course project拿到了想要的岗位。

生活
住房
        多伦多七八月的租房市场真的很烂，特别是对初来乍到没有信用记录的小留来说。一年起租是基本，预付一年房租很常见，如果要住到学校附近加价才能抢到房也很正常。相比之下，被安调到十月/十一月才能来的同学租房的时候显然容易很多，基本只要预付半年房租，月租也会少那么一两百。建议没必要选学校附近，选地铁一号线沿线其实来学校也很快，房租还会少不少。
吃喝玩乐
        学校附近就是老唐人街，好吃的东西还挺多的，就是lz没什么钱，所以也没去过几次，自己做饭的话学校旁边就有华超，能买到的食材还挺全，不过建议别买猪肉，北美的猪肉确实难吃。学校的健身房很不错，费用囊括在学费里，9月到次年4月都可以使用，暑假期间对研究生不开放。
实习
        这个项目的一大亮点就是它的强制实习，八个月的强制长CO-OP，平均薪资65k cad。但个人以为光鲜背后其实并没有想象的这么美好。一切讨论仅基于当前市场行情，如果你还没入学，你当然可以期待市场好转；如果你已经毕业了，那也不用反驳我，只能说现在的市场已经完全不同以往了。
SDE
海投
        跟去年的帖子中稍有不同的是，今年靠自己海投非常困难，lz现在没有听说过有哪位同学靠自己找到了sde的实习，只知道有特别牛的哥靠自己拿了Nvidia的MLE。lz可能简历太垃圾了，去年十月开始海投，到目前只有snowflake，TikTok和Amazon有OA。其中snowflake的Toronto base在一月中旬之后基本已经不招人了，只是发OA攒KPI。Amazon和TikTok现在才发OA，已经赶不上MScAC找工的进度了（学校要求拿到官方提供的CO-OP后需要两天内选择是否接offer，不是很敢放鸽子，怕影响毕业）。
且项目要求八个月实习且research base，大厂基本很难满足或者同时满足以上需求，往届有同学选择了做两段实习，但这一届别说两段实习了，能收到两个OA都很难。
CO-OP
       由于项目要求的research base，基本都是R&D部门才会来这个项目招SDE，所以传统意义上的前后端岗位基本没有。只有一些start up因为人少希望你会全栈开发，会在本身AI项目的要求下同时要求前/后端。以及一些data scientist的岗位会要求你同时做data platform，要求Java/C# programming，familiar with GCP/AWS（感觉很多项目里面都要求了，国内来的同学或许可以提前看看，毕竟GCP/AWS在国内基本接触不到）。纯SDE项目只有寥寥数个且基本偏向顶层，因为是组直招所以技术栈限制很明确：Adobe Research的某个graphics相关组（不一定要会graphics，去年招了graphics，今年更多的是底层相关），华为的Gauss DB（C/C++是硬要求），一些做区块链/量子计算/深度学习平台的start up（技术栈要求包括但不限于rust/go/cuda C），以及一些本人不是特别喜欢的IoT公司。但是因为sde的岗位很少，除了华为以外，很难预知下一年要来的公司要求什么技术栈，如果碰巧一个技术栈匹配的都没有那可能就炮灰了。
AI/ML/DS
        本人不是AI方向的，也基本没有投AI的岗位，只是从目前观察的情况来做一些评价。想通过这个项目去大厂（无论是加拿大大厂还是美国大厂）做MLE的在今年基本可以别抱太多期望。AMD是这个项目招最多MLE的公司，但是今年基本没给大陆+香港非PR的学生发面试，AMD大概是懒得给中国人申请export license。往年Top tier的Nvidia，Layer 6，Samsung AI要么缩招要么干脆停招。今年除了少数两位确实实力超脱且bg超吻合的白人去了Samsung之外基本大家都在挤破头去中厂/医药企业/医院。往年银行来的不少，这两年因为经济形势基本只有寥寥几个岗位，像上文提到的Layer 6 就是TD bank旗下的research group。但对大多数人来说好像比去年好些，来的中厂比去年expo上见到的只多不少。但个人感觉和前几年来的公司还是完全比不上。
具体AI方向的事情lz不是很懂，而且一些像thomson reuters这样的公司招聘流程也没走完，就不过多评价了。
毕业去向
        去年择校的时候看到地里有帖子说return rate90以上什么的，所以特地更新一下：上一届基本只有三分之一在圣诞节假期前找到了工作，还基本都是return。Top tier的研究机构都没有return hc，有几位直接去申博了。希望学长学姐和我们这届都能顺利就业吧。

qusics 发表于 2024-02-19 09:33:54
想请问下多伦多的oinp少了偏远地区的分数，对后面拿卡影响大吗

你可以去找具体加分项算，只要你英语考到CLB10差不多毕业就能被捞，CLB7以上往年等个几个月也能被捞。实在想毕业就被捞再考个法语分也肯定够了

订正/补充几点吧：
1. 今年Samsung不是两个白人。是一个白人和一个韩国人拿到了offer，他们两位都是超级匹配且背景非常robust的candidate，恭喜他们。
2. 可能从我作为SDE的角度来说有点劝退，但从MLE的角度来考虑，现在的市场环境要找MLE的实习（特别是多数人没有publication的情况下）非常困难，MScAC大概率能帮你找到一个在药厂/医院/其他传统行业，甚至是一些上升势头迅猛的start up的MLE位置，这是大多数人自己海投办不到的。现阶段的困难都来源于市场行情，学校Career Fair可以说非常努力且强大了。印象最深刻的是项目的工作人员入学前还会约每个同学面谈，询问你是否有特别喜欢的领域，他们会努力为career fair拉到相关的实习。
3. Bad news：项目Director说，加拿大的清单大概率会影响到相关学校同学的签证

lz是zju的前辈吧，想问下关于这个项目的信息🥹🥹

腊八粥 发表于 2024-02-15 20:45:02
lz是zju的前辈吧，想问下关于这个项目的信息

什么信息呢😂，这样说的好泛，你或许可以通过上一年的飞跃手册联系到我

想请问下多伦多的oinp少了偏远地区的分数，对后面拿卡影响大吗

非常好帖子 使我更加纠结 （没米了明天补上）

lalala_zzz 发表于 2024-04-04 05:29:00
非常好帖子 使我更加纠结 （没米了明天补上）

纠结啥，直接UTA，class size小就是王道

在六点入眠 发表于 2024-4-5 07:53
纠结啥，直接UTA，class size小就是王道

行！听老哥的话 大概率放弃UofT了

給學弟/學妹頂一下,希望能夠有更多的帖子介紹MscAc.疫情之後找實習確實更加不容易了