入门/转行｜文转码心路历程（部分避坑指南）（更新：information science读博3年体验！）
Vagrant
20260331 更新 不知不觉又快要两年了，博主的第三年博士就要读完了，再上来更新一下。这两年的变化速度之快，相信大家都有感受。作为一个文转码的选手，某天惊觉，我转码的时间已经快要超过我本来读新闻的时间了。有时候，坐在电脑面前，看着代码（现在都是ai给我写的了），会有一瞬间的恍惚，不知道自己为什么在这里。 我到现在也不知道自己算不算转行成功。如果说终点是我一开始设定的那个“找到一份不靠写作可以养活自己和家人的工作”，那么我是还没有完成。但这个过程拖的时间太久，在学术界，我经历了传统机器学习，横空出世的transformer，和瞬间席卷一切的大语言模型。一开始还会焦虑，我这还没赶上趟（找到工作）呢，怎么外面的世界又变了，已经有一个行业老人的自觉了。到现在的无所谓，因为所有人都赶不上趟了。每天用agent写代码，反而觉得自己的跨学科背景可以用起来了（各种各样的怪点子终于可以实现了）。 关于读博，我觉得有很多可以说的，这里不展开（毕竟这是一个转码贴）。但我觉得最重要的，是你要意识到，至少在美国读博，大部分时间都是要靠自己，靠自己去寻找意义，和为自己打算一切。如果你没有清晰的目标，那么就会很容易迷失。如果你想体验一下，自己到底适不适合做学术，那么读博是一个时间成本太大的尝试。 当然，即使如此，有勇气承受自己不喜欢不擅长做学术的博士生还是太少了，大家都想着要坚持一下，要为沉默成本负责。博主是一直比较坚定想要工作的（有经济压力以及更喜欢现实的影响力）。那么就避免不了，再次开始寻找工作。 作为一个非名校，没啥publication的非cs博士生，想找业界的ai engineer或者research fellow的工作，难度可想而知。一开始很头大，后来发现，那些名校的都有了面试，反而释然了。因为意识到，原来就是基础条件不够啊。那找工作只能通过connection。博主于是开始四处social，虽然是个e人，但为了找工作各种介绍自己依旧是非常困难的。最后在博主的不懈努力下，终于找到了一个初创公司的暑期实习。 回望这一路走来，有时候也想过怎么不硕士毕业的时候，再硬着头皮找一找，或许就可以赶上时代的浪潮。但是当滔天巨浪席卷整个程序员世界的时候，一切选择都显得无足轻重。大浪淘沙，希望博主可以在明年顺利毕业，找到工作。也希望看到这个帖子的，考虑/正在/已经转码的姐妹们，可以获得一些力量。（本人虽然尚未有什么建树，但是毅力还是可以的哈哈哈哈） 写代码真的不难，难的是找到我们自己的路，一条没人走过的路。 分割线----- 241030更新
来了iub三个月了，专业是library and information science, 方向是social computing，主要是研究社交媒体。因为iub的luddy school下面，有informatics, information science和computer science三个专业，所以经过了一段时间的体验和观察，也算是有了一点小感悟。
首先是对于文转码/理来说，交叉学科是做研究来说比较好切入的方向。如果只是为了找工作，那么直接去读cs或者data science的硕士我觉得就可以。如果说是为了做算法，那么可以再读一个cs的博士。
如果是为了做学术，对我而言，也就是换一个生活方式，那么IS和Informatics都是不错的方向。并且区别也没有那么大，具体还是要看你感兴趣的导师做的方向。
除此之外，我觉得在这个过程中，最重要的还是明确自己到底要什么，不然就会经常因为不自洽而痛苦。比如说我现在，我非常庆幸我没有继续去卷cs，我现在这个系老师都是有各种背景的，语言学，文学，社会学，也有计算机。虽然不如计算机系有钱，但是是小而温暖的一个集体。大家并不卷，而是希望你真的教会你做研究。
另外一个感悟是，以前总觉得读完博，还读博后肯定是因为美国现在也不好找工作了，大家太卷了。但当我真的开始读，看见系里面一些博士生的状态的时候，我发现有时可能真的是因为我们还没准备好。美国的教授总体水平，比国内老师高多少不敢说，但仅凭4,5年的学术训练，就想在美国当ap，我觉得我做不到。这是对自己负责，也是对学术负责。
有时候一些焦虑，可能真的是因为自己太急了。当然这个和国内的情况不一样，国内所有人都急，用人单位也不把人当人，有水平和能力也要被pua。
如果后续大家想看，可以给我评论或者留言，我看到了就会再来更新哒～
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本人211本，985硕，本科读国际新闻，硕士读应用统计（就是那个学费贼贵也很卷的，跨专业考研热门专业）ps:第一个坑：建议想转码的姐妹直接转计算机，不要考统计学！！！
因为害怕跨专业找工作困难，楼主寒假就出来实习，目前已经有一段在某研究院长期的数据/算法实习经历。ps:第二个坑，姐妹们不要因为学校里有算法相关/算法看起来很厉害/导师想让你做机器学习，而入坑算法，真的很卷。如果是以就业为导向而转专业的，更是不要选择算法，hc少，产出低。
时间线来到今年夏天，暑期实习投了50+简历，中小厂都有，boss直聘也海投，0 offer。很多简历初筛都过不了，遂在目前实习的单位继续实习下去了。
秋招也是一样的情况，发现文转码的背景，几乎就是过不了简历初筛。因为暑期实习的惨状，互联网企业不想考虑了，投了外企也是一样的结果。但如果能过简历初筛，楼主的仅有的几次表现都还不错。
想问一问姐妹们，如何打破【过不了简历初筛】这个窘境？以及秋招有什么不那么简历歧视的小企业推荐吗？算法，数分岗位都可。
目前我也给自己想了几个出路：
1.申请读博。这个是一直想做的事，做跨学科的研究，研究社交媒体，网络事件，和机器学习结合。
2.申请小企业，但这种公司一般算法岗不多。
3.改行。从现在开始，转行学习测试或者开发，明年春招再战。
谢谢姐妹们🥹🥹🥹
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（9.3更新）
昨天楼主面了一个小冰的算法实习岗位（划重点，实习！！！），全程一直被面试官温柔的👊，真的是每次算法面试都需要缓很久才能缓过来。ps: 不是为了散发焦虑，而是真的想提醒已经花了很多时间转行/跨专业考研的姐妹，慎重选算法（即常听到的机器学习，深度学习，nlp，cv等）！！！！
面试刚开始的时候，面试官就发现我的背景不太匹配，问我为啥想做搜索推荐算法，楼主就说因为之前研一上过推荐算法的课，所以想尝试一下，而对搜索并不了解。结果他全程都在问我搜索的东西，了解最新的研究吗？知道搜索常用的分词吗？知道搜索的流程吗？我每次都只好回答，不好意思不太清楚，但他还是继续问，全程依旧没有问一句我做了大半年实习的项目。出了一道题，让我说思路，说我的解法有点复杂，全程无引导，我写的过程中还一直，“啊？这对吗？”（其实是对的），看我想不出简单做法，开始给最后评价“你不qualified”。楼主就只好听他逼逼，陷入沉默。
最后实在忍无可忍，就说，这个不是实习吗，我以为是一个学习的机会，我学习能力还可以。他：有两类候选人，一类简历很好，项目竞赛很多，一类虽然没有这些，也不说自己学习能强，但是一写代码就是很厉害，talk is cheap, show me the code。我内心：意思我就是哪种都不是呗？
仔细想想，自己也就是转行一年，因为被学校里搞机器学习的氛围忽悠，做了算法，但事实的确比不上那些本硕计算机，在深度学习做了很久的人，的确不该鸡蛋碰石头😭😭😭
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0107更新
收到信息，来更新一下我这几个月的近况。这几个月就一直在之前的公司的实习，做心理健康方向的研究。但是这个项目不幸的被总部砍了，也没有实习生的hc了，遂我长达一年的实习结束。
第二篇论文被拒了，改了以后，最近准备重新投。博士申请告一段落，总共申请了6所，美国5所，英国1所，2月底之前应该能出结果。目前下周有一个博士面试。摸彩票了，看看能不能中奖🙏🙏
接下来的计划就是准备博士面试和春招。半年过去，大浪淘沙，心态已经躺平，觉得有一份工作就好，那么多的抉择，结果如何可能并不在于你，所以尽量少纠结吧。Anyway, 先过个好年！
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24年2月更新？
申请了6所，收到两个面试。被梦校遛了将近半年，最后wait list。结果在同一天，收到iub的博士offer。虽然iub的综排不太高，但是专排全美前十。如果别的学校不开奖，大概率就去iub啦。挣扎了一年多，希望去读博这个决定不会让自己后悔🙏。也希望别的在转码路上的姐妹好运！
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