求问关于cs硕博在美就业问题

不知道能否在求职默认子版块发表一个关于“在美就业”的我一直困惑了很久很久的问题。而这个问题又和“前期申请”是密切相关的。所以不知道是否能在这个版块提问。
现在是CS本科 ，在国内只在学校毕业要求下实习过2段（1个月，3个月），但做的工作很水。已经决定要去美国继续学习了。

求大家解惑，或者告诉我去哪可以查到、学到、了解到以下问题的信息也可以：

（1）如果选择去美国读cs 2年的硕士：论坛很多相关帖子的内容描述的生活是 上课--完成作业--努力刷题找实习找工作（争取去了就能找到实习）。所以我的总结不知道对不对：美国的硕士生活和中国是不同的。
    ·国内有硕士导师，自己本科在实验室里帮忙的时候看到硕士学长都是和博士一样，大部分时间都在实验室里搞科研写代码写论文，上课反而感觉不是很重要。这样造成的区别就是，在国内的硕士也能对自己想要研究的方向（比如人工智能）有一定的深入掌握。
    ·美国硕士没有硕导，主要是上课。很多留学机说，硕士一般都是计算机大类，对什么感兴趣靠选课就可以了。比如选择很多人工智能课程？可是这样会有问题，1〉有的学校课程更新很慢或者没有相关的前沿课程 2〉仅靠选2、3门课完成作业就能获得  “特定领域想要的or公司需要”  的技能吗？


（2）承接着第一个问题的是，如果在美国读硕士就是“上课、刷题、找工作”，那这样的工作是什么样子的工作呢？【自己虽然是cs本科，但太惭愧了，吃了实习少且水的亏，对IT公司的工作不清楚，大家轻喷轻骂】。
· 是纯码农（自己也不太懂到底什么是纯码农）？
· 是算法工程师（类似于搞ACM拿奖的同学做的工作吗）？
· 如果按照留学机构的说法，对人工智能感兴趣，研究生靠选相关课程，找工作就是找人工智能相关领域的工作吗（比如cv算法工程师）？


（3）承接上一个问题，如果今后想从事人工智能行业（cv,nlp），到底学到哪一步就具备了需要的技能呢？
· 是否一定是要读博的呢？（造成这样的原因是否是，美国硕士跟国内硕士的培养不一样，缺少一定的科研研究，无法通过仅选择几门课程就能掌握到IT公司人工智能相关岗位 所需要的技能）。
· 如果一定要读博，现在这个专业太火爆了，是接受排名不太好的博士呢？还是先读硕士+博士。但是，如果大家读硕（中国人or美国人）都是为了找工作，而你却要再读博，这样不是走弯路了吗？

· 论坛帖子说，如果读硕也可要找教授做“相关具体领域的科研”，但有的回复是，教授不太重视or不理你.....



补充内容 (2019-5-29 17:47):
（4）承接上一个问题，如果最终是需要读博的，方向一定要限定于人工智能里的 cv, nlp吗 人工智能里偏理论的方向去业界会受限吗 国家很多高校现在专门成立里人工智能学院，是否可以认为6年后这个专业不会冷只会更热？

补充内容 (2019-5-29 19:51):
自己无法回复帖子，只好在这补充，感谢tichen47的之前答复，想再确认下来美国读硕----上课刷题找实习和工作----普遍找的是否都是SDE的工作？所谓的码农指的是否就是SDE呢？

补充内容 (2019-5-29 22:56):
感谢ChenYitian，现在问题（2）和（3）都明确了，想问研究型硕士和授课型硕士除了最后论文之外的区别大吗？研究型硕士的生活类似国内有硕导、进实验室的硕士吗？研究型硕士再申博的难点在于论文？跳级别申博可能吗？

补充内容 (2019-5-30 00:22):
感谢serein解答（4）, 想问如果确定为了读博而读ms, 还需要刷题找实习吗?想跳一个级别申博的难度会在哪里呢?是有没有论文?是绩点(但听很多人说课不难?)? 如果看重论文的话，美国的ms又不以搞科研为主,怎么办呢

补充内容 (2019-5-30 05:27):
十分感谢ChenYitian，问题得到圆满解答，尴尬今天评分达上限了，明天一定补上！

补充内容 (2019-6-3 00:35):
再一次感谢新伙伴的回复～我每日获得评分权限后给大家逐一补上大米

其实从问题（2）就能看出来楼主确实对工业界还没有太深的认识。
国内分为开发岗（纯码农）和算法岗（AI，机器学习，大数据处理这些），都会招硕士。这个“算法”和传统意义上ACM比赛的“算法”不是一个东西，这里的“算法”是指各种机器学习，训练模型的算法，不是传统算法课里的什么二分，深搜，广搜这些算法。
美国不分开发岗和算法岗，应届硕士几乎都是投software engineer，面试都会考传统意义上的“算法”。机器学习这些偏研究性的岗位几乎只招博士。如果想搞人工智能这种前沿领域的话个人觉得最好还是读个博，要不然没学到精髓的话还是个“调包侠”，和普通的software engineer没有太大区别，甚至编程以及对于传统计算机科学的几门学科（OS，architecture）的认知反而没有software engineer强，就业很尴尬的，不管国内国外。

对于（1）其实完全是自己的选择罢了，学有余力，找工作有余力的话当然可以找一个导师做做项目搞搞研究，体验一下PhD的生活咯。我也是个普通的MS，但也一直跟着老师在搬砖。这样的话老师有TA、工作内推、读博的机会都会优先考虑你的，收一些Paper二作甚至一作的话写简历上也很不错的，尤其是国内互联网公司貌似对于这种没有paper的“授课型硕士”有很强的怨念。。。。。。。

据我有限的认知，多数算法工程师岗位和ACM的东西没有明显联系。ACM可能可以提高刷题效率，但也是杀鸡用宰牛刀。

码农就是说SDE吧，基本面试都考算法，进去就是写代码。

关于4，这个读什么方向得自己决定，个人觉得AI不一定能火五六年，但是这个每人说得准，但如果读博，最后还是以个人兴趣为前提，现在做AI火的当年都是做冷板凳起来的，有兴趣也无所谓。但是如果只图火去读，后面如果冷下来，没有兴趣就很惨。

感觉美国没太有研究型硕士，我们学校之前要求ms做一个porject毕业，但后来扩招也无所谓了。只是说你可以找教授做项目，当然人家也不一定要你，要了也不像国内的导师，如果人家喜欢可能会推荐你，做得好有paper，但做的不好就什么都没有，但是你想不做随时可以。后面好处是有些学校或者导师可能可以帮你硕转博，或者至少有了研究经验和推荐信，再申请博士好很多。

美国当然可以直接申请博士，不像国内必须先读硕士。但是就得你权衡直接申请是否可以拿到好学校的博士，很多人都是直接申不到好的博士，才先读硕士，现在很多本科生都有文章甚至顶会，还是挺激烈的。但总的来说，为了读博先读ms和为了工作读ms，侧重点和选择完全不一样，还是很难兼得的，最好提前想好。

1）
申请之前确认好来美国是找工作做SDE，还是搞研究申PhD，对大多人来说这是两条不可能兼顾的道路
选了找工作，自然是上课刷题为主，大多大公司并不太期望new graduate有“特定领域想要或者需要的技能”，加分但不是必须，然而刷题刚需，所以大家都使劲刷题
选搞研究申PhD，进学校就联系教授进组搬砖，跟国内区别就不大了

所以“美国硕士跟国内硕士的培养不一样，缺少一定的科研研究” 这个结论是完全错误的

2）
去indeed或者大公司招聘网站挑几个SDE需求看看就知道了

3）
读博

补充内容 (2019-5-29 18:47):
Ps: 任何类似”N年后XXX方向/专业会怎么样“的问题都没有意义，没人能答，答了你也不会信

tichen47 发表于 2019-5-29 18:45
1）
申请之前确认好来美国是找工作做SDE，还是搞研究申PhD，对大多人来说这是两条不可能兼顾的道路
选 ...

任何类似”N年后XXX方向/专业会怎么样“的问题都没有意义，没人能答，答了你也不会信

楼主问的这些问题真的是没人说的准的。

想问研究型硕士和授课型硕士除了最后论文之外的区别大吗？
我们学校如果你有一篇一作paper发表的话可以少上一门课拿MS学位，但如果你仅仅是拿MS学位的话明显这个选项不划算，一篇paper需要付出的东西明显比一门课多。从获得学位来看这是唯一的区别。
但paper会增加你对research的理解，导师人脉的扩展，简历的丰富，以及中间各种潜移默化的收获还是很多的。

研究型硕士的生活类似国内有硕导、进实验室的硕士吗？
国内不是很清楚。我是跟着导师干活，帮PhD写代码，把他们的想法落地，魔改各种开源项目，造各种新轮子（这也是上个问题中说到的潜移默化的收获）。最后Paper是PhD一作，我二作，或者并列一作。

研究型硕士再申博的难点在于论文？跳级别申博可能吗？
如果你打算读博的话Paper当然是最重要的，比如如果你硕士就发了两篇顶会一作的话我觉得就不愁找不到导师了。我身边一开始就确定了要读PhD的同学（不是找工碰壁才想读PhD的）都是一入学就跟着导师搬砖了，到时候申PhD肯定也更有优势一些，毕竟MS这两年老师对你已经知根知底了。

没人说第一点，我说说我的认识吧，就我有限的对国内研究生生活的了解，很多人虽然不是像国外course-based一样的上课，好像泡在所谓的实验室里，但是也只是在里面搬砖，给老板打工，更有甚者是给老板开的公司做杂事，这样我觉得也做不到你所谓的“在本研究领域做到多深的研究”。毕竟发一手paper的人也不是多数。这样比下来，我更觉得国外这种你想上课混一个文凭也行，或者积极去联系教授的实验室做研究也行，刷题进大厂也自由（国内想实习必须得老板同意）倒是更好的，更不用说不用花额外的一年来准备考研了。

随便说一点

(1) thesis based 的硕士很像
(2) 一般的 SDE
(3) 条件够强不一定要 PhD
像是: KDD Cup 前三名, Kaggle 名次积分让 recruiter 看到会高潮, top conference paper 超多, 多年相关领域工作经验等等

cs 好像比较少看 journal, 但是你在 NEJM (impact factor: 79.258 (2017 年)) 有文章是第一作者, 应该还是有点作用
(4) 有 research 的职位, 像是 scientist, researcher 等等