最近有同学在后台问我，AI 时代了，如果我想申请 AI 方面的硕士，是不是学校排名越好就越容易找到工作？那其实这个问题 Kevin 在 Google 做面试官的时候就特别有感触。真正决定你求职竞争力的不是学校排名，而是你项目的经历，还有你所拥有的校友资源。

那很多看似名校的项目，其实里边课程和安排做的都很水，而好的项目经历和实战能力才是 AI 时代里最能凸显你竞争能力的。那另外的话，Kevin 也发现往往有比较厉害的人去内推的候选者在面试中展现的水平均来说都要更高。

哪些学校的 AI 硕士更容易找到工作呢？那我当然要推荐我自己的母校 CMU 了。CMU 它的优势不是说它的课多，而是说它课程里的实践的这种项目机会比较多，校友网络非常强大。经常在 CMU，我记得当时就是一个大项目就干在图书馆里通宵了，然后就是整个湾区，其实 CMU 的这个校友资源是非常多的，它的人数是占第一位的。那反过来看，其实有一些排名很好的学校，它的这个项目包括它 CS 的 program 里其实能够去让你做实践的这种机会没有那么多。然后做的项目的这个复杂性也比较弱，所以在找工作中就会很吃亏。

那总结来看就是在 AI 时代去选，比如说 AI 相关的 master，我觉得要看三件事，第一个就是你的课程结构，看一下课程里有没有一些 Capstone 的项目，有没有一些 Coop 的实习，如果一个学期你都能真的在一个公司里去做 coop，那你的竞争力一定会更加凸显出来。

第二个就是你可以看自己的这个学校它的校友分布去 Linkedin，比如说搜 AI research scientist 或者 AI engineer，再加这样学校名，你去看一下这个学校过往的一些毕业生目前都在哪些公司，那这个其实比学校排名更能反映它的就业力。

第三点就是要看学校的地理位置，那你像湾区，纽约、波士顿、德州，那么这些地方的 AI 公司的密度都是不一样的，相比于其他的一些地方，那差别就更大了，这些会直接影响到你有没有足够多的实习机会，有没有更好的实习转正的机会，以及你未来的这个跳槽选择。

那今天的分享就在这里，希望大家在 AI 时代考虑自己的学业发展时，可以破除学校排名焦虑，找到适合自己的学校，拜拜。