计算机科学专业爆冷，理论上跟土木专业一个道理。

由于经济周期和行业周期的影响，美国科技行业经历了大规模裁员，导致IT行业失业率飙升。

另外，比如微软AI工程师开发的AI可以部分替代基础编程的AI工程师，这点确实挺无奈，但压缩就业率确是事实。

由于人才在市场上供过于求，此时企业可以选择招聘有工作经验的员工，企业有选择的余地，这必然更加压低全美毕业生就业率。

再加上过去5年，美国CS专业毕业生增加了40%，原本市场上有经验的老员工都已经过剩，而大学往市场输送的学子持续增加，更是导致毕业生就业率下降的重要原因。

短期看，CS就业市场会受到经济周期以及AI的冲击，受到极大的影响。

对整体而言，这算是修复，但对个体来说，代表的就是失业，无法就业，时代的一粒灰，落在每个人头上，就是一座山。

长期看，科技进步是不可逆的，而计算机专业依然是科技进步的核心驱动力。

比如AI、量子计算、智能机器人、智能驾驶等高端技术岗位，依然需要大量的优质人才。

以前我们提法是互联网+，以后很可能就是AI+，所以市场需要的就不是单纯的人才，而是能将AI与行业相结合的人才。

这个其实一直在发生，比如建筑画图软件CAD，单纯的计算机专业人员应该无法开发，必须计算机开发能力与建筑设计能力相结合，才能开发出具备市场竞争力的软件。

但是AI的冲击依然是持续的，基础编程人才需求会持续下降，高端跨学科能力的人才的市场需求会持续增加。

其实不仅仅是计算机专业受AI冲击，可能很多专业都无法独善其身，同样需要跨学科利用AI技术。

建议：不是特殊的兴趣、特长或者家庭资源的话，慎重选择计算机专业，慎重进入互联网行业。别听外行人咋咋呼呼吹计算机行业的，比如张雪峰比如评论区的一堆非计算机却追捧计算机的。。。

但凡家庭有点别的行业的资源，别选互联网大厂当最底层，会很苦，赚了看起来不多不少的钱，没有生活没有积累苦不堪言不值得。

每年计算机专业有一小半，乃至一半的人根本学不进去，当年选专业的时候盲目以为高薪好找工作而选择，选了之后学又学不会，卷又卷不过，逃不逃不掉，无比尴尬。清北华五很多计算机的同学都学的不尴不尬的。

*我来说句得罪人的话，二本及以下尽量别选计算机，除非你的二本是因为数学物理特别好，语文英语不及格。

再说句得罪人的话，如果在学生生涯你一直被评价为很乖很努力，但是自我感觉不够灵活机灵，那学起计算机来可能会不顺利，因为计算机全靠自学。

再说句得罪人的话，女生学计算机要慎重，各种主观客观原因导致，女生学计算机想图高薪高回报更难，吃到这十几年的互联网红利的女生占比要远低于学计算机的女生比例，有主观原因也有客观原因，总之，女生尤其要慎重。

工作强度是一个重要因素。我在阿里和字节时，没有996过，因为周六周日基本上是不加班的（双十一那种除外），但是平时9点前回家肯定占不了多数，12点之后回家大概也有个100天，3、5点回家的肯定也有那么个20、30天。年轻的时候，第二天睡一觉啥都解决了，在我30岁以后，我发现，第一天3点睡的话，第二天无论睡到下午还是晚上，我还会萎靡好几天。。。身体真不行。在这种情况下，公司不会因此而特意减轻我的工作量，反而因为我的职级上升、负责内容更为重要，我的工作强度反而会更大，于是，我只能自己跑路。

对计算机完全没概念，或者没兴趣的话，不建议学，可能会学不进去，学不好，会很痛苦。

动手能力差的同学不建议学计算机，不喜欢尝试新东西的同学不建议学计算机。

并不是学了计算机一劳永逸，行业越好炮灰越多。

慎重，不要盲从。

以土木建筑为例，首先我们要搞清楚，土木为什么会成为劝退专业，因为它经历了这样一个过程：

国家经济大发展，大搞建设，大搞基建，大量需要土木人才，然后各大院校疯狂扩张土木建筑相关专业、扩招，然后建设逐步完成、行业收缩，但是海量毕业生还在、高校里的土木专业的发展由于惯性不可能马上减少，两方面一冲突，成了劝退。

作为对比，计算机，及各种泛计算机专业，软件工程，网络安全，人工智能等等，现在也是这样的情况。

总结一句话就是，计算机行业是好行业，卷是真卷，别随便进，别在不感兴趣的情况下搞计算机，为了热门而进的终成炮灰，总得裁员吧，你猜裁的是哪部分人？

1.行业在走下坡路，可容纳人口减少

2.最近十年，各行各业的精英疯狂往互联网等泛IT行业卷，会严重压缩学计算机但是水平一般的群体的生存空间，由于现在计算机入行无门槛和大学计算机教育基本等于零、学计算机全靠自学的现状，现在学了计算机等于自学。在这种情况下，简而言之，二本计算机的卷不过985理工科的，而985理工科，尤其是天坑专业的，每年仍然有大量的人往互联网卷。

3.最近十年，各个大学泛计算机专业疯狂扩招，某985一年毕业的泛计算机专业学生，本硕博加起来有1800人，这种海量毕业人口，行业是根本容纳不下的。。。

iiMedia Research（艾媒咨询）数据显示，2017-2021年中国普通本科批计算机类专业招生数量持续增长，2021年已达36万人。

先开头来个噱头，互联网大厂平均年龄大多数都不到30岁，我们这些老东西们肯定不是都财务自由自己退休了。

大厂本身是没有感情的，是一个资本组成的集合体，我倒不是说里面的个体是坏人，而是这么个经济组织、这么个市场环境下，大厂就是个吸血机器。

现在这个行情，除非是真的极为热爱，否则但凡家里稍微有点经济条件的同学，都不建议走互联网行业技术路线，表面上看起来毕业的时候起薪高，实际上考虑职业发展轨迹、工作强度，其实总薪资待遇也就那样，实际上是命运早已在这表面高薪的背后标定了代价。

代价便是压力、对未来的迷茫、家庭和工作的不平衡。

应届生找工作，要考虑长期规划，不要只看工资，有的行业越干越轻松，有的行业越干越慌。

尤其是这几年互联网行业行情不好，人人自危，谁TM都有点心理问题，谁TM都担心自己上有老下有小的时候失业怎么办。

我还在大厂的那几年，每年体检后，我们30岁+的老油条们总会聚在一起，互相聊聊有没有大毛病，真的不是夸张，真的就很怕，很怕死、很怕失业、很怕去想未来。

但是无脑的自媒体总是还在说要无脑冲计算机、冲互联网，无数对计算机毫无概念的学生群体还拼了命地进大厂，有命进你有命出吗？

除非家里穷到了极致，否则不要去大厂。当然了，如果是真的非常热爱，那可以冲，有的时候热爱确实能让人坚持。

但是不要因为听说工资高所以冲，那样没有意义，多那点钱不够买长期的职业发展的，不够买健康和家庭幸福的。

程序员是青春饭，倒不是说干完了青春就结束了，而是说这个工作的生命周期很短，它如果是一只母鸡的话，别的母鸡半年长大、一年开始生蛋、第二年开始孵化小鸡；那程序员这只母鸡可能一个月就长大了、半年就生蛋、一年就孵化小鸡。。。

十年，足够一个程序员成为大牛、或者被淘汰了。。。

我在阿里和字节干过十年，算是比较老的程序员了，40岁以上的程序员认识很多很多，大概梳理一下大厂程序员的归宿：

1、一小部分，职级越来越高，最高的一个熟人是阿里p10+了，但是一般从p8起，就不是纯粹的程序员了，更多的是管理团队、寻找技术突破点和落地点、整体的技术架构；这个群体很小。

2、各个年龄段被动被淘汰的群体，这个群体不小，前些年行情好的时候，没有批量的裁员，但是隔三差五，一个大团队总会有若干人被劝退，劝退的原因五花八门，有过于不合群的，有技术成长跟不上的，有主观上过度敷衍的，有客观上确实不行的。这个群体有些同学去小厂继续苟了，有的转行了。

3、批量裁员，这个情况最近几年多一些，动辄一个团队一个部门地裁撤，不太顾及绩效和能力情况，这部分群体稍微尴尬些，有的同学机会不错可以换个大厂，有的同学就彻底转行了。

4、主动淘汰自己，很多人干着干着就力不从心了，要么精力跟不上，要么能力跟不上，要么家庭压力太大，要么环境压力太大。自己找出路去了。

如何判断自己适不适合互联网行业呢？建议考虑这几个问题：

1.你家缺钱吗，一套房的首付钱。

2.你自己内心真实的兴趣是什么？对写代码感兴趣吗？对钻研技术感兴趣吗？

3.你想发大财吗？想赚很多很多钱吗？

4.你自己评估一下，你的情商、沟通能力、管理协调能力，如何？

5.你有没有比较虚的但又真实存在的为人民服务的想法？

6.你耐得住寂寞吗，坐得住冷板凳吗？还是需要及时反馈成就感那种类型的人？

7.你是求稳类型，还是想干大事类型？

8.你的抗压能力怎么样？比如30岁失业一下，失业半年，你觉得你会不会一蹶不振？

分割线-。。。。。。。。。。。。。

题外话，关于计算机乃至互联网行业的求职，我之前写过一篇文章，大家可以看着玩。

我在字节当面试官好几年，也发过offer，也参与过给应届生定级定薪，这个话题我熟悉。。

互联网公司是最现实的，据我所知，除了某大厂按学校学历对offer分等级，别的大多数大厂都不严格参考学历的，不严格参考的意思是：大家会不自觉得参考一下：啊，清华的、啊，北大的。这样，而不是给专门的名额、设置专门的门槛等。

说实话，我也算个还好的学校毕业的，这些年在互联网行业干，感觉学历这玩意，在资本的世界里没有用，反而一定程度是负担，如果各位名校的同学打算来卷互联网，一定要真卷，不要矜持着身份，放不下身段，不去拼命干，以为学历有用，这样结局不会很好，这也是我的切肤之痛。

就字节跳动而言，如果是研发岗，这几年，大致的offer水平是不止20k的，这应该是字节1-2的水平，是不够2-1的。如果这位同学确实是清华的硕士，那可能他的面评比较一般，中等偏下水平。注意，不是清北学生里的中等偏下水平，而是字节同批次offer所有人里的中等偏下水平。

字节的技术岗面试也比较实在，一般分为三面，一面一般是资深技术面试官，二面一般是技术leader，小团队负责人，三面一般是部门老大。一面聊技术聊项目聊算法多，二面聊项目聊技术栈+智商类算法题比较多，三面聊项目聊人生全面考察比较多。当然，也看面试官个人风格，比如我，就懒得让写算法，喜欢问人智商类算法题，对于面试官风格，字节比阿里要宽容自由很多。

互联网行业面试，面试官自由度特别高，一票否决制，应届生同学了解了解流程，不能学生思维觉得这里不合理那里不合理，光顾着吐槽而忽略了适应规则，这样最后吃亏的是自己。

我给出的offer比较好的是这样的，中等的offer也不至于20k。。。。我不理解，为啥清华硕士给了20k而不是直接挂掉。。。按理说今年不缺人啊，hc也不多啊。

1.清华计算机硕士，阿里ssp，给的p6，月40k，15薪，这就是60w的现金部分了。

2.哈工大计算机硕士，曾经信奥银牌，技术能力极强，字节给的2-2，大概介于阿里6-7之间，年包60，加上价值100万的期权，分四年给，这就是总包80-90万吧。

这样的例子蛮多的，华为那种什么少年的广告效应的200万的我确实没见过，但100万内应届生offer不少。

现在名校出渣渣的情况太多了。好多人简历上最亮的亮点就是学校了，面试里最大的亮点就是自我介绍了，后面问啥啥不会。。。唉

我在阿里的时候，面试过很多很多这样的同学，那年头阿里的校招蛮看重学历，一般强985的同学，哪怕简历比较难看，也是尽量放进一面的，于是就逼惨了我们面试官。

真的是简历上啥也没有，问啥啥不知道。

做过什么项目？没有

自己写过小网站么、小爬虫吗？小计算器吗？没有

计算机网络几次握手知道吗？知道，好像是三次吧，哦，不是，四次？

平衡二叉树概念知道吗？就是一个节点两个子节点。那平衡呢？平衡。。。哦

后来我去了字节，时代不一样了，大家开始卷起来了，这部分同学的简历大多过不了筛选了。。。

大家对应届生校招offer有疑问的可以问我。

就互联网行业而言，抛开2010年初的那波大厂快速发展的红利不谈，按部就班来说，想要年薪百万大致需要阿里p8（现在的新p7应该是肯定拿不到100了）、字节跳动强2-2到中等3-1水平，想要到这个层级，我觉得可能的助力点：

1、去对公司、跟对业务，选择比努力重要，如果这个时候去搜狐、去迅雷，那肯定很难到年薪百万，对吧？（有相关渊源的朋友别骂我，我只是举例，哈哈），去什么公司，也不能完全按大按强来论，需要自己结合各方面因素做综合的评定，进而权衡，做出决策；

2、选定公司之后，做什么业务，去哪个部门，如果有的选择的话，最好的是能看出巨大潜力的蓝海部门，如果看不出来，那就去主航道部门，比如网易的游戏、字节的抖音、阿里的电商，理论上不会大亏；

3、就个人能力而言，研发岗以技术为主，但是技术包括两方面，一是纯技术，二是技术架构与管理，依靠前者突破100万问题不大的，但我个人觉得后者更为重要，尤其是想继续做长远发展的话，一定不能沉浸在自己给自己营造的技术氛围里，要多看业务、多看别处的技术，多参与技术管理、多参与技术团队管理。当然，专门的研究型岗位例外。

4、对于非技术岗位而言，最重要的是业务能力，你做运营就要真的有运营能力，你做商务就要真的有商务沟通能力，除此之外，我觉得向上管理能力是最重要的，你能不能满足老板的需求，这里不是说具体的业务需求，而是来自上面的一些需求，硬性的、软性的、实的、虚的、绩效的、甚至情绪价值需求，与上级的合拍，在互联网企业与自己的发展关联度非常之高，互联网企业没有纪委，大家按能力说话，但是能力怎么定？业绩和领导共同定。

5、真正精通自己的业务，成为相关领域专家，能够有自己的想法与规划，摆脱那种要问领导自己需要做什么的状态；明白自己公司真正的考核标准是什么，并朝那个方向努力。

6、学会搭框架、布任务、会验收、会推动，哪怕没有职务的时候，也可以尝试把这类横向管理能力培养好、做到极致，等你有了大家都看得到的管理能力的时候，你就自然是管理者了，提个职级就是水到渠成的事了。

7、学会带人，要有自己人，要学会识别人，学会看人，哪些人服你、哪些人可以通过沟通让他服你、哪些人是你的团队所需要的人、哪些人要尽量躲远点、哪些人要尽快弄走，很残酷但是很真实，自己需要快速掌握这类能力。

8、心胸要宽广，不要纠结于小事情，不要为小事跟同事搞内耗，更不要自己精神内耗，不要学《小公务员之死》里的小公务员，受气了要快速忘记、快速改进，年薪百万的基层管理者、小中层最容易受气，要处理好。

9、不做老好人，如果你成为口口相传的老好人，那么是很难再进一步的，因为好人没法做恶人，而大多数时候上面是需要你做恶人去推动很多事的

除了很多答案提到的原因，大家可能忽略了U.S. Code § 174 对整个software development这几年在美国大规模裁员和招人人数下降的影响。

当然是否是主要原因或者占多少比例很难量化，但影响可能不一定比AI带来的问题小。

背景：很多人可能不知道，2017年美国通过的《减税和就业法案》里藏着一颗定时炸弹，Section 174条款的修改。这个看似不起眼的会计规则变化，在2022年生效后，直接或间接导致了科技行业的大规模裁员潮。（翻译一下就是，老川在自己的执政期，给拜登政府埋下了一颗雷）

用最简单的例子解释这个比较离谱的条款：假设你开了一家软件公司，年收入100万美元，给工程师发了100万美元工资。按常理，你的利润是零，不用交企业所得税对吧？错了。新规定要求你把这100万工资分5年摊销，第一年只能抵扣20万。也就是说，你明明没赚钱，却要为虚构出来的80万利润缴纳18.9万美元的税。

至于为什么研发外包（offshore）分摊时间更长（经评论提醒，重新解释一下），但反而划算。境外分摊15年时间长，感觉上的确不划算；但是每年offshore工程师工资更低，降幅一般是60-70%甚至有些更多。然后扣去应税利润那部分的税收，加上抵消的税收（虽然少），总体上还是比本土划算。所以一般offshore选印度，工资降幅大。

这就是为什么很多人说这是"会计层面的谋杀"（death by accounting）。

然后，大厂的反应非常直接残酷。微软因为这个规定额外缴纳了48亿美元税款，随后裁员16000多。meta的税负实质性增加后，直接砍掉了四分之一的员工，21000人失业。即便是利润创新高的狗家，也裁了12000人。血汗工厂amazon不用说，更狠，27000人的裁员主要集中在研发部门，恰恰是受这个税法影响最大的部门。

小公司的处境更惨。很多初创企业本来就是靠融资烧钱做研发，现在突然要为零收入交税，直接就是灭顶之灾。这种情况下，谁还敢招人？谁还敢创新？

所以你看到的计算机专业失业率飙升，本质上是很可能税法逼出来的。企业不是不需要工程师，而是雇不起。每多雇一个人，不仅要发工资，还要为这份工资额外交一大笔税。

那。。。执政期又回到老川自己手上，总要补上这个恶意漏洞吧？

今年5月13日众议院筹款委员会通过了，被马斯克竭力反对的"The One, Big Beautiful Bill"（大美丽法案）。这个法案的核心内容就是暂停2025到2029年的研发支出摊销要求，让企业能够在支出当年全额抵扣。更重要的是，法案明确将软件开发纳入可以即时抵扣的范围。这个当然还有一个因素是，和东大AI领域强竞争的趋势，对software dev公司也该解绑了。

如果这个法案最终通过，我们可能会看到科技行业的报复性反弹（finger crossed）。那些因为税负压力被迫裁掉的岗位，很可能会重新开放。但问题是，信心和创新氛围，恐怕需要更长时间才能恢复。。。加上现在一边要恶心在美华裔AI研究/工作者，一边又要想和东大竞争AI。。

所以回到最初的问题，我个人认为短期是因为AI替代了junior 工程师的原因，导致行业重新整顿。长期的话，和税改政策，以及IT行业信心和发展有很大关系。截止2025年6月，对于senior及以上的工程师，我并不觉得AI的影响有大家预期的那么大（未来也可能被打脸）。

以上。

下图是我去年的预言，其实你只要真的用过gpt/gemin帮忙写代码，对于这个结果一定毫不意外：

这就是熊彼特之力。

相比律师医生，码农行业更加市场化，所以受到的冲击也更大。

美国，所有主流专业中，计算机的就业率是最低的，达到了95.9%，意思是，其他的绝大多数主流，拥有大量毕业生的不只限于stem理工科，还包括一些常见的商科管理等人文学科，就业率都比这个高？

我说这是世界第一天朝上国各位毕业生没有什么非议吧？

船长和船员们才是天生有优势的，就像世越号上的船长、大副们压根都不通知乘客，直接就开着救生艇跑路了，只留下一帮学生老师傻乎乎相信着“稳中向好”的鬼话，相信自己未来可期，然后为了虚无缥缈的生存机会拼死向甲板上层闯。

说明会cherry picking什么离谱结论都能得出来

现在美国就业市场什么形式，高度充分就业同时又高度就业不足（资历学历与从事的工作不匹配），专业失业率差个3点5点能说明啥，大把的搬砖工作，想做工随时能做，手机上注册个uber明天就上工，只是这是背着学贷的毕业生想要的吗？

单看就业率好像CS明天就完蛋了，但是把纽联储数据的按就业不足率排序看看，又完全另一个景象：

这么一看CS不妥妥T0，85%的毕业生都能找到与专业匹配的工作，起薪八万刀把累到死的师范护理会计都爆了，这6%“高企”的失业率更像是其他专业早躺平了，就没找到工作的码农还抱有不进厂的幻想坚持发简历。

再看看失业率把CS秒了的艺术史在哪里，哦在三页之后，跟3.3%的新闻学坐一桌，学习东大新闻学欢迎毕业生加入美团充分就业是吧：

你说失业率上升的趋势说明大厂收缩就业环境恶化，那没问题。但是看一些“投资大V”指着不到10的失业率说CS已完AI替代你就信了，那确实不建议读这个专业。

而北美的内卷程度确实已经是达到了一个逆天的程度, 答主有几位在UIUC和UW-Madison的朋友, 人均每天投四小时简历这绝对不是吹的, 而是实实在在的事实。

而其实美国的情况, 亦可以反映出全球所有有比较发达的IT产业的国家, 比如说欧盟。因为数据是不会说谎的, 请参考下图:

欧盟

由此可以看到一点, 由于欧元区前期欧债危机+次贷危机双重叠加所以是特例, 再加上2020年后的一系列波折, 又冲击了好不容易逐步恢复的就业市场, 所以可以得出一个结论, 一直是不景气的(当然这和欧盟这十多年的GDP数据也是呼应的)。

但若将区间局限于2022年以后, 可以发现一点, 不管是欧元区和美国都出现了青年失业率的增加, 尤其是美国, 可谓是节节攀升, 由此可以推断出一个结论: 这不是计算机专业一个专业分野的问题, 而是全行业都有一定的问题。

对于各种数据、各种法案的分析, 乃至AI带来的行业革命, 这么多回答都已经写的很清楚了。答主在前面只是列举欧陆和北美的青年失业率数据证明一个问题——这是全行业, 世界范围内的问题。

答主更多在这里探讨一下解法:

1. 计算机科学的最大优势是什么?

选择计算机科学最大的优势不是教会了你诸如计网计组这些老生常谈的核心概念, 也不是每个人都要走上学术道路, 或者一窝蜂地去卷自己根本就不感兴趣, 只是被别人建议走的路, 比如说All in CV等等, 更不是沉迷于刷LeetCode, 做到中等难度题秒过, 当然也不是在大学有一段难忘的竞赛岁月, 或者体验卷GPA、赶Due的难忘时光。

而是这是一门极其灵活的学科, 长期的自学环境造就了一个不可磨灭的能力——独一无二的自学能力和信息收集能力。

思维不要局限在于好大学 && 好专业-> 毕业 -> 找工作|继续深造或者在学校里多熬熬, 而是应该想到别的可能性。

诚然, 找工作极其重要, 选择正确的学术道路也很重要, 这一点没人否认, 但是问题就在于此, 如果升学受阻, 找不到工作, 你应该怎么办?

答案是很简单的, 你会写代码, 你也许擅长React Native, 也许擅长Unity 3D, 尝试去接单子, 或者自己看哪个技能需求量大, 比如说嵌入式开发, 那就去学习、去投入时间投入成本去学习, 或者你在大学是做作业的好手等等等等, 虽然有些事情不够学术正义或者程序正义, 但是比起执着于程序的正义, 答主想: 还是明天能不能有顿饱饭更重要。当然也可以考虑去给学生补课, 不管是去给学生补Alevel CS还是高中数学, 这是永远有市场的。灵活地去求变化, 诚然工作很重要, 找不到工作很苦恼, 但是抱怨解决不了问题, 时间总是向前, 如果积极找方向, 总会有出路的。

2. 重新审视学历的作用

我们以澳洲这一类IT市场极其狭小的国家举个例子, 相信可以更好地说明一个问题。现在不少在澳洲的CS学习者面临的问题其实是和北美相似的, 就是连实习也找不到(当然好像全球都是这样hh), 而且澳洲的IT环境、生源质量还决定另外一个问题——即很难有一个像北美一样可以复制的内卷路线。

参考Gradconns上投的岗, 可以看到有几个Machine Learning Engineer Intern的岗。

参考具体偏好要求:

Preferred Qualifications:

- Published papers in the top AI conferences or journals is a plus, including KDD, IJCAI, WWW, WSDM, ICML, NeurIPS, CVPR, ECCV, ICCV, ACL, etc.;

- Competition experience in machine learning, data mining, CV, NLP, etc.;

- Good understanding of data structures and algorithms;

- Passion for techniques and solving challenging problems.

由此就很好地回答了一个问题, 以NeurIPS为例, 多少本科学生有能力去准备学术路线亦或者是准备读一年Honor学位然后在考虑继续在澳洲本地读研究制硕士? 由此会发现, 对于学历和学术bg的要求越来越抽象, 从最早的只要是个大学CS本科生, 到后来逐步面试造火箭, 再到现在开放的为数不多的岗已经对于大部分本科生关上了大门。

这不是爆冷, 而是要求正在逐步走向抽象, 转而只能在学校里多熬熬攒产出, 或者尝试别的就业路径。

3. 如果还是考虑着通过CS移民或者通过CS前往第三国发展, 应该仔细考虑方向

不同地方的市场环境是截然不同的, 比如说今天的日本, IT业就一直在「求人」, 尚且还处在一个比较缺人的状态, 而澳洲加拿大这样的传统移民国家则完全不是如此, 不难发现, 三宝专业——即护理、社工、幼教(当然也包括中教)的优势早就是极其巨大了, 虽然也很卷, 但是邀请打分是不会骗人的, 能留下来的卷和难留的卷是不一样的概念。同理, 澳洲处在基建的扩展期, 又决定了一个新的问题, 即土木比较受欢迎。

而如果计划前往新加坡、西欧和北美的朋友, 则应当做好心理准备, 要么在学校里多熬熬, 灵活利用LinkedIn和学校资源, 尤其是去这些地方的学习者大部分学校都还可以, 资源不被正确利用还是很可惜的。

当然有些路走着走着也就通了, 要么等待机会, 很多时候, 分析再多数据、写再多代码都没有用, 都不如一次偶然的机遇, 这也是没办法的。

以上

Inkka P.