Duke AIPI 23fall 毕业就读体验

楼主是Duke 23fall AI MEng项目刚毕业，最近在xhs看到有学弟学妹问项目情况，所以抽时间来写一遍帖子尽量详细客观介绍一下我们这个项目。

1. 项目基本情况

先介绍一下我的背景。我是本科末九CS/SE科班，当初申请时候由于自己的拖延症没有考GRE，TOEFL也一直没考出来满意的分数，以至于一堆很想申的项目申不了（比如UCSD CS75）。结果就是尽管自己的GPA和Rank很高，最终申请结果仍然比较惨淡。这里想再次嘱咐学弟学妹们一定早点准备语言成绩，不要浪费了自己好的背景。Duke是当初申请季我申到最好的学校，尽管学费特别贵，来这读书就意味着要掏空家底，最后还是在家人的支持下选了Duke AIPI program。现在回观当初的选择，只能说不太后悔吧，毕竟找工作跟学校和项目关系并不大，如果有更好的选择（比如位置好/延期政策比较flexible/有coop的公立校），不如选一个不会给家里造成太大负担的CS项目。

1.1. 项目时长和选课

言归正传，我们项目也是course-based，隶属于Pratt Engineering School，只需要上完课就能毕业。最快12 month就可以，想读的久一点也可以两年毕业（我和大部分朋友都是选了一年半，即16 month的 track），选课要求可以在官网看到，大部分都是我们自己课号AIPI的课程（不需要抢课），可以选两门elective（比如CS/ECE/IDS的课），还有强制要上两门商业课。比较特别的一点是我们暑假也要remote完成两门课程，没什么用但是要花钱花时间:(，详细内容我后面会依次介绍。

1.2. 项目学生组成和去向

我们这一届总共不到30人，diversity比较好，来自全球各个国家的学生都有，中国人有6个。大家的专业背景也比较diverse，学CS，DS，ECE，Bio啥的全都有，有工作经验的也很多。24fall扩招了，总共人数不太清楚，但是中国人增加到了20个左右。此外我们当时是没有Coop政策的，不过从24fall开始大家都可以做coop，感觉申请人数还会激增一波。具体coop政策我不太清楚，有了解的同学可以补充一下。
我们这届中国同学（6个）读PhD和工作的比例一半一半。其中工作的一个同学并不想留美所以直接回国了，另一位同学是接了暑期实习的return offer继续做MLE，我本人也是还算幸运地找到了SDE工作。具体我的找工心路历程也会在下面展开分享。

1.3. 项目总体开销

具体学费是按照你的选课来定的，以16 month track为例，每学期选够9学分之后价格都是一样的（差不多3.3w），考虑到最后一学期可以part time 按学费收费，所以最省钱的上法就是只留一门课在第三学期，其他所有课程都压缩到前两学期上完。不过这样确实会特别累，尤其你不选水课的情况下会很难survive。看了一下我的billing history，第一学期是$35,246.87，第二学期$32,444.75，暑期课程$9,245.50，最后一学期part time上一门课$14,060.09，不过最后一学期学校保险还能退一半差不多$1700（因为每次一交就是直接交一年的）。至于住房的话我是租了学校附近的房子，每天坐校车三四分钟就能到教学楼，房租加上水电也就不到$700一个月。但是因为我住的这个地方房子比较老，然后我是次卧所以价格会相对便宜一些，正常公寓的话可能就得$1200+了。吃的话，如果每天都自己做饭一个月也就$200~$500很便宜。我没有买车，所以一般买菜就是去离家近的Harris teeter买一些，或者蹭我好室友的车一起去中超哈哈。旅游和娱乐的开销就因人而异啦，不过差不多固定开销就是这些。所以这样一算学费负担还挺大的，尤其是如果你和我一样都是四线小城市普通家庭的话，我并不觉得Duke会是一个好的选择，不然你在找实习和全职的时候非常容易burn out。但是如果你能找到大厂实习，那么攒下来的工资足够你交最后一学期学费和房租以及其他开销了，所以我从去年夏天之后就没有再问家里要过钱，全靠自己的实习工资足够了。
额外需要提醒一下的是，尽量不要找这边的华人大额换汇，都是楼主的血泪教训。当时交暑期学费的时候，本来是想给家里省点钱，结果10w RMB学费全被骗走了，那几天一直在以泪洗面也无济于事，具体骗术参见这里：https://www.1point3acres.com/bbs/thread-979831-1-1.html。比较难受的是，当时尽管我已经很小心谨慎，但是因为见面的那个华人在我确认的时候没跟我说实话，所以最终只能自己吃哑巴亏...




下面我重点分享一下选课和找工的经验

2. 选课

23 fall - 看成绩单上一共是7门，但实际并没有想象那么夸张。其中AIPI 510: Sourcing Data for Analytics和AIPI 520: Modeling Process & Algorithms这两门我waive了，因为当时没想着做MLE一心找SDE，所以想学ECE那边的课，我就申请给waive了。现在应该是不行了，不过我有点后悔waive掉了这两门课，感觉其实还不错的。而且就算找SDE，ML方向的组SDE岗位有时候也会被问一下ML domain knowledge，所以我觉得还是有必要上的。
1）在来之前暑假上了AIPI 503 PYTHON BOOTCAMP。这就是教你怎么写Python，很简单，所以当时我直接waive了。
2）AIPI 501 AIPI SEMINAR。会请来业界人士分享各种行业经验，项目实践之类的，已经记不清楚了。反正就是经典的讲座模式，外国同学发言很积极，但是我在角落里刷lc
3）ECE551 PROG, DATA STRUC & ALGO IN C++。这是我waive了AIPI510选的课，就是教Cpp，作为科班学生上完之后大失所望，之前一直看地里说这门课程很好，但是其实大部分都是以转码的视角来描述。不可否认，如果你之前没学过programming、OOD这些内容，这门课会是你一个很好的开始，但是如果你是科班，你会发现根本学不到什么东西，全是自己看书写作业，也没学会什么C++的高级特性，还要花大把时间在使用emacs上，不如多刷两道题有用。
4）EGR 706 ACAD&PROF WRITING FOR ENGIN II 语言课，没啥workload
5）IDS 705 DATA ENGINEERING SYSTEMS。这是我waive了AIPI520选的课，Noah Gift也算是网红老师了，他的课可硬可水，全看你自己想做到什么程度。不过其实学了挺多关于AWS和CICD的知识，每周一个作业平均3h以内肯定能做完（当然就只是简单做完），给分也很宽松。最后final project靠学长带飞了，没花什么时间
6）MEng 570 BUSINESS FUNDAMENTALS FOR ENG。商业课，对我本人没什么用，纯浪费时间。来之前是准备当水课上的，结果workload最大... 不过好在各种麻烦的作业和小组开会讨论几乎全靠一个fintech的学姐带飞了，最后考试也是开卷。但我还是觉得很坐牢，又不得不上。
7）EGR 590。职业发展，必须上的水课


24 Spring - 6门课，基本都很硬，这是我最痛苦的一学期。不过好在秋天时候找到实习了，所以就全身心上课了
1）AIPI 540 DEEP LEARNING：workload大但是必修。讲深度学习相关知识，有很多个模块比如：NLP，CV，Recommend System都会涉及到，有team project也有individual project，加起来大大小小差不多8，9个了，作业要求规范也比较多，如果没满足就会被按点扣分，Prof. Bent要求还是挺严格的（尤其是在Pre的时候）。这门课PPT做的还不错，能作为MLE cheat sheet用了，但是老师不太讲课，很喜欢让同学上台分享各种tool和experience。总体来讲差强人意吧，尽管这些project都是靠调包的toy project，但我感觉大部分学校课程都是这样的，也还能接受了，相当于过了一遍各种知识，遵循team work的形式让你去实践（在github上提PR，review啥的），还能放在github上，有不少收获，就是太累了。
2）AIPI 549 CAPSTONE PRACTICUM 1 ：capstone project。系主任Jon会找来很多公司让他们给project，然后把学生分组负责不同公司的project，定期和公司项目的负责人开会，最后大概率是做一个PoC出来。是个锻炼沟通协作的好机会，这和平时在公司上班模式差不多，当时我被分到和两个白人小哥组队，做了个基于LLM和RAG的智能客服然后deploy到Azure上。虽然难度并不大，但是其实中间也踩了很多坑，学到了挺多东西。最大的一点收获就是要敢于开口表达，敢于提出自己的观点，也要勇于Say No，也算是从学生思维转变到职场思维的一次锻炼。
3）AIPI 590 ADV TOPICS IN AIPI - Course Topic: LARGE LANGUAGE MODELS：系主任Jon开的课，教LLM，从经典transformer到最近很火的AI Agent都会囊括，内容很充实但是节奏偏快。四个project会让你去手写RAG，Chatbot，基于basic的模型去train一个支持对话的LLM等等，还是让我学习到了很多。workload中等，很推荐大家都上一下。
4）COMPSCI 590 ADVANCED TOPICS IN CPS - Course Topic: ADV WEB APP DEVELOPMENT：Full stack，用Typescript，Vue.js，Node.js这些技术栈去写web项目，还会使用到k8s，Gitlab CICD这些比较先进的tool，每一个项目都会收获很多。此外professor很给力，office hour每次都人满为患（虽然我就期末参加了一次哈哈），他帮你debug巨快，很多卡了你特别久的问题他看一眼就知道bug在哪，真的很厉害！就是每次上课都有quiz需要花点时间复习一下ppt，期末project完全可以作为一个项目放在简历上。不过当时很多课final project堆在一起，每天只能睡三四个小时，其他时间全在写project，因此压力还是挺大的。很感谢当时和我组队的好朋友帮我写了很多feature，最后压点提交了大作业，也拿了满分。
5）EGR 705 ACAD PRESENTATIONS FOR ENGIN：语言课，没啥压力
6）IDS 721 DATA ANALYSIS SCALE IN CLOUD：还是Noah Gift的课，一如既往使用AWS和Rust，如果对Rust感兴趣很推荐上，因为每个项目都要用Rust写。也是可水可硬，反正免费给AWS credit能让你探索很多有意思的function，还能学AWS Academy的课。我个人是当水课来上了，因为不查签到+没有考试。


24 Summer - 强制上两门
1）AIPI 560 AI IMPLICATIONS ：讲AI道德法律的，在我实习时候每个周末都休息不了要写这个恶心人的作业，我真的不理解为什么SDE要学这种东西，法律那不是法务要care的东西吗，关我们什么事。最主要是浪费时间，浪费时间，浪费时间，重要的事情说三遍。而且最后给分也很低... 评课的时候我给了差评，没有针对老师，就是客观反馈了这个课不适合安排在项目中，也不知道会不会被采纳意见。如果还是要上那只能想办法水了... 祝学弟学妹Good luck
2）AIPI 561 OPERATIONALIZING AI（MLOps）：还是老朋友Noah Gift的课笑死。每周水水录个视频说一下进度，然后final project花一个周末写一下就拿A+了。无压力


24 Fall - 我还剩一门课
MENG 540 MGMNT HIGH TECH INDUSTRIES：另一门商业课，比MEng 570更让人难受，因为这个课你上课期间不允许使用电子设备，要在教室硬坐三四个小时，也学不到什么东西。会提到一些涉及BQ的内容，但是最后真的面试时候，bq还是得背自己准备的段子。


综上所述，这就是我个人选课思路和体验，不能保证每个同学和我想法都是一样的，只能在尽量客观的前提下再加上个人主观体验做出如上评价，如果有什么没提到大家也可以补充一下~

3. 找工

可能找工是来这里每个人一开始都很关心的事情，但是坦诚来讲，我并没有觉得学校/项目能给你带来多大的diversity提升，让你过简历关，过hc等等，可能最重要的还是运气和刷题，准备八股的收益太低了而且大部分公司也不问，所以还是把题目多刷几遍来的实在。下面我主要说我自己的情况吧，我来美国之前并没有大厂实习，都是小公司，但是做的一直都是ML Platform和ML infra方向，后面找实习和全职也是去做的类似工作，所以我感觉简历上实习经历一脉相承还是比较重要的（domain knowledge）
23 fall找实习 - 上岸Tiktok。我还算比较幸运，当时投了400+简历也石沉大海，不过好在九月份Tiktok第一批OA发给了我，然后就是迅速做完OA，简历被HM捞进面试。面试排在了十月份，在面之前我也是每天疯狂刷leetcode tag题，面的时候组里同事都很nice，象征性问了一下项目/八股然后把题做出来就结束了。泡了快一个月的池子之后还是给我发offer了。其实我们组最后只招了2个PhD，两个Master intern（我和一个印度小哥），但是同期和我一起面的还有一些CMU MCDS，MSAII的同学一面/二面被挂了，虽然我不知道是不是因为他们没有做出来题，但是客观来讲我的技术背景肯定是不如人家的，最后能拿offer也是运气使然。在tt实习期间我挺努力的，超额完成了很多工作，我的mentor也很认可我，给了我比较高的评价。一开始是想着能有个return当保底，然后tt会不会被ban到时候再看情况。可惜不幸的是最后组里并没有给我return，当时走之前其实我还问了hm组里hc情况，因为我在犹豫要不要做一段coop（当时实习完学校通知说可以再做一段秋天实习）。HM没有给我明确的回复，但是说现在hc差不多定了，如果我做coop的话，因为明年夏天hc还没出来，所以不确定到时候能不能有hc。我天真的以为这个可能是有return的暗示，所以就决定十二月毕业不做coop了，结果最后也不知道是不是因为reorg等等各种客观原因没给我return。后续内部找组去换组return也没动静，和一个组的hm约了个30min的call去聊一下，结果被快问快答直接问自闭了，他们做很specific的领域但是我并没有相关经验，然后他说"CMU和UCB有很多人在lab就是做这个的，我老板让我招人只要最厉害的..." 确实是我没这个能力，所以就不了了之了。
2024.9月开始找全职。前面因为暑假每天都在干活和写作业，也没刷题，以至于所有东西都是从零开始。好在我一周只有一节课，所以每天就是刷题、准备bq、投简历，每周和好朋友一起打打狼人杀和血染成了我最快乐的时光（很感恩在这里能遇到那么多的好朋友☺️）。一直在十月份中旬之前，找全职都几乎杳无音信，我一度以为自己要完蛋滚回国了。直到从某一天开始，OA和HR reach out接踵而至，或许自己倒霉了一年终于开始转运了。重点挑几个说一下吧，亚麻在年底的时候大放水广发OA，但是因为我毕业时间不满足就没办法move forward，不过后面25ng开了HR又给我发了一次OA，做过了之后约面试，因为已经有满意的offer了所以就推了没再面。Meta当时找学长内推，但是有点晚了所以直接简历拒，美国这边找工作还得看手速，投的早真的有用。微软十一月初发了OA，但是因为自己拖延症直到最后ddl月底才做，做完HR跟我说这个role已经被fill了，但是OA结果可以保留去投其他岗位（后面我也懒得再一个个投了）。谷歌今年也是在大放水（但是能不能有OA还是看运气），十月底给我发了OA，很激动毕竟是dream company。做完OA之后就是约面试，准备面试，开始面试... 很幸运遇到的面试官都很supportive，bq轮国人工程师也很nice跟我天南海北地聊的很开心，最后面完很快就被通知过了然后开始漫长的team match。Nvidia有个比较硬核的岗HR也reach out找我面试，但是我深知自己能力远远不够，所以当第一轮面试被鸽了之后我就说不面了哈哈，本来也是就想着体验一下得了。其他还有一些startup也聊的也不错，最后给offer也是很有诚意，不过我并不能承担赌一把上市的风险，还是想尽快把学费赚回来还给家里，所以最后倾向于去大厂先图个稳定。
btw，根据身边统计学，Duke这边的朋友上岸情况也并没有特别好，大部分offer还是靠return。收到好几家面试的朋友也基本都是gap有国内好几段实习经历的。更主要原因我猜是在于找24 summer intern的时候上岸情况不乐观，所以没有能打的实习导致了后面full time难过简历关，但是凡事都不是一定的，往往运气反而比实力更重要，大家一定要足够有耐心，有信心去坚持投简历，只要不断努力总能在美国苟下来的。希望每个人都能找工顺利！

4. 总结

洋洋洒洒写了5k多字，也算是提供了我的一个小dp供学弟学妹们参考，祝大家都能苦尽甘来，offer多多！我很感谢在这里遇到的每一位朋友，以及在申请和找工时认识的学长学姐，他们都给予了我非常多的帮助，这也是为什么我一直在try my best去帮助我的学弟学妹和身边的朋友。最后的最后，也希望大家能多相互帮助扶持，一起把国人的生存环境变得更好🙏🏻！

感谢学长分享！

lz最后去哪了？

楼主最后是去谷歌了吗

感谢分享 lz好人

谢谢楼主分享，接好运！

感谢分享，今天接到offer啦

感谢分享，今天接到offer了

牵引旬 发表于 2026-02-14 11:55:29
你好，我今天刚接到offer，请问你决定去duke aipi吗？方便加v交流吗？

后面接到别的了，应该不会去