2026年秋季， Xiang 即将完成美国史蒂文斯理工学院在线计算机科学硕士（Stevens MSCS）的最后一门课程。
与此同时，她在美国Fintech龙头企业的实习刚结束，拿到了全职return offer，但她仍在继续投简历，目标是Google、Databricks这样的头部公司。
很难想象，三年前的她，还是英语专业出身、在游戏公司做3D建模的文科女生。
我们特意约了一场电话专访，和她聊聊决定从零转码的心路历程、为什么选Stevens、美国求职感受和经验。
来听听她的分享吧。
Xiang在美国工作、生活期间拍摄的照片
Xiang本硕读的都是语言专业，毕业后进入游戏行业做3D建模，不久后便见证了游戏行业断崖式下跌——公司发不出工资、濒临倒闭，跳槽也极其困难。
就是在这样的处境下，她开始打量其他行业，发现在IT行业有更多优质的求职机遇。
对于转码这件事，她的动机非常现实，而这种清醒，成了她后来能坚持下来的根本动力。
真正开始申请CS硕士时，她发现很多学校要求零基础学生额外修满Bridge课程（衔接课程）后才能申请，这意味着她得先花至少 半年在社区大学补课，耗时又低效。
就在这时，史蒂文斯理工学院进入了她的 视野，它的Bridge课程已经包含在CS硕士课程里面，省时省力，而且学校声誉也不错。
美国史蒂文斯理工学院校园
最重要的是，她认为在美国求职市场上最看重“专业”。
“我当务之急是要先读一个学校的CS，不想浪费太多时间，因为我知道找工作他们要的是什么。”
很多人在选校时会陷入排名焦虑，Xiang的思路值得参考：先想清楚终点是什么，再倒推哪条路最快、最稳。
攻读Stevens MSCS期间，Xiang的成绩相当优秀：9门课里7门拿了A。
“零基础最大的困难是入门。”Xiang说，“有些知识点比较抽象，你之前完全没有接触过，就不知道它在说什么，很难构建这个知识网络。”
除了多做项目、多动手实践，她还有一个“秘密武器”——AI。
“遇到理解困难的地方，可以让AI用你能明白的方式讲解知识点。"
AI应用已经成为许多人的学习搭子
如果说学习阶段考验的是方法，那求职阶段考验的就是心态。
“我投了几千份简历，投了整整一年，才拿到了7个面试。”
为了这7个面试，她刷了360多道算法题，而且反复刷了三四遍，最终她拿到了两个大厂实习offer：梅赛德斯奔驰和某 Fintech龙头企业 。
复盘整段求 职经历，她很庆幸自己有美国CS在读学生身份，面试2轮就结束了，如果是应届毕业生可能要经历4轮，普通社招甚至可能高达8轮。
这也是为什么她坚持要拿到一个CS学位。
“现在如果没有这个学位，你直接去转码找工作，基本上是没有什么机会的。
通过学校以及在读身份去找实习，门槛相对没有那么高。"
她也很感谢彼岸教育的教务老师Bella ，在 了解到她的求职规划后，Bella 老师一直在帮她跟学校沟通，提供了很多支持。
这次采访中最有冲击力的内容，是她在实习中观察到的一个事实：AI已经彻底改变了程序员这个职业。
“我实习的时候，一行代码都没自己写过，全部都是用AI写的。”
Xiang在 实习末期见证 了一轮裁员， 发现 公司裁掉了很多不用AI的人。
但这并不意味着程序员这个职业不需要技术了。
“你得能看懂代码，你得明白整个架构在做什么，你得知道你要干什么，你才能让AI去给你做。”Xiang 解释。
“现在宏观的东西会更重要一点，比如说你知道你的项目在解决什么问题，这个是最重要的。如果方向错了，技术再好也白搭。"
她 特别提到，Stevens的课程偏实用性，这一点她在工作中深有体会。
“有很多工科名校教的东西非常底层、非常理论，但是不实际，可能80%的课在工作中都应用不到。
但我在Stevens学到的东西，至少在工作里面大部分都用上了。Stevens除了提供系统的理论课程，还开设了AI相关的课，非常与时俱进，很多老牌学校到现在都没有AI的课程。”
她觉得对工作帮助最大的是：
✨数据结构和算法 “这两门课是帮你拿到面试的，因为现在面试考的就是这些。”
✨Java编程导论 “我是从零开始学Java的，你肯定要先懂一门语言，知道coding的逻辑是什么。”
✨系统编程 “帮我普及前端后端都在做什么，整个项目是怎么开发的，这个挺重要的。”
✨数据库 “非常非常重要。一个项目怎么存数据？怎么设计Schema？这是整个项目开发比较底层的东西。但凡涉及到开发，就一定会涉及到数据。”
✨机器学习与深度学习相关课程 “现在实习做了ML和AI的部分。不一定需要从头了解ML底层是什么，但工具你要知道怎么使用。”
Stevens MSCS课程面向就业设计
作为一个"过来人"，Xiang 给同样想要转码或在美求职的职场人提了几条建议，每一条都非常实在：
第一，提前了解市场。大部分时候你能不能找到工作，是市场决定的，不是你个人能决定的。
第二，把整条求职路径想清楚。转码这个事情本身就是结果导向的，你的沉没成本是很高的，所以需要在做决定前先制定完整的规划。
第三，现在这个时代，你要先了解公司需要什么，再针对性地去学。而不是以前一样在学校里学，学完了之后再去找适合你的工作。
采访快结束的时候，我们问Xiang 有没有学习笔记可以分享。她笑了：“我好像没有什么学习笔记，因为都是用AI去帮我学。”
这个细节很有代表性。
从用AI学第一门编程课，到用AI写工作中的每一行代码。
她的转码之路，本身就是AI时代的一个缩影。
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