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0【本期嘉宾】潘同学
本科：东南大学 金融学，研究生：莱斯大学 统计专业，在读在来Ofer的帮助下，近期拿到华为AI应用开发工程师实习offer。
【主持人】孙博士
来Offer创始人。谷歌前高级软件工程师、面试官。南加州大学（USC）CS博士，主攻高效AI和搜索算法。麻省理工（MIT Sloan）商学院EMBA。
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孙博士邀请嘉宾进行自我介绍，潘同学介绍自己本科在东南大学读金融，研究生为寻求更好就业转向技术，在北美莱斯大学攻读统计学硕士，并最终通过努力拿到了华为AI应用开发工程师的offer。
孙博士询问潘同学留学规划与转专业原因，潘同学回顾了本科阶段对量化金融产生兴趣，但在券商实习后对传统金融方向失去兴趣，因而在申请研究生时转向统计与计算机方向，并在北美接触到更广泛的信息后，将AI作为新的职业发展方向。
孙博士询问金融科班背景学生在美国的就业方向，潘同学结合自身调研经验，指出纯文科或传统金融方向（如咨询）存在收入门槛高、对社交与市场知识要求苛刻等问题，而量化金融方向则对数学和计算机背景有极高要求，通常需要博士或长期系统性培养才能达到门槛。
孙博士询问其母校体验及专业对求职的影响，潘同学分享了在莱斯大学硬核、自由的学习环境与文化冲击。随后，孙博士追问金融统计与转码对求职的帮助，潘同学将AI岗位分为算法与工程开发两大类，指出算法岗对数学和论文要求高，工程开发岗则更依赖计算机技能，并认为统计专业为其理解AI算法原理提供了良好基础，而计算机项目经历对获得开发岗至关重要。
孙博士询问成为AI工程师所需的计算机基础与知识模块，潘同学将准备内容分为四个模块：算法题（如LeetCode）、AI算法（如手写注意力机制）、AI基础知识（如Agent、RAG、MCP）与后端知识（如计算机网络、数据库），并指出考试范围广泛，建议参考面经进行准备，最后还需应对行为面试。
双方回顾了求职时间线，并强调了超前部署的重要性。 孙博士询问潘同学准备秋招与实习的时间线，潘同学表示去年10月开始学习，12月学完并投递春招，最终在4月拿到华为offer。孙博士借此强调了美国秋招需提前一年准备的关键时间点（每年9月），并询问如果重来会如何准备。潘同学表示抓住当前机会即可，并分享了系统性准备AI开发岗的建议，包括算法题和补修机器学习、深度学习、强化学习及应用类课程。
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Ruby
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