2019年，中美貿(mào)易摩擦導(dǎo)致中國學生在美國留學和就業(yè)在美國充滿了變數(shù)?！?019中國留學生美國就業(yè)白皮書》顯示外部因素并不是決定中國留學生能否留在美國的關(guān)鍵因素。盡管工作簽證的限制對中國留學生來說是最高的，但學生自身因素的問題遠不止是外部因素。作為一個497歲的中國人，如果沒有美國職場所需要的硬技術(shù)和軟技能，很難擊敗來自世界各地的精英學生，更不用說與美國本土的畢業(yè)生競爭了。
《2019中國留學生美國就業(yè)白皮書》認為，90％的畢業(yè)后的工作崗位上中國的留學的學生和要求不明確的，所以在大學期間沒有職業(yè)規(guī)劃，他們沒有很好地利用CPT和OPT工作證，導(dǎo)致畢業(yè)投出的上百份簡歷沒有回應(yīng)，學生不得不在簽證時間到期時選擇離開美國回國發(fā)展。事實上，這個才是中國留美學生難以在當?shù)鼐蜆I(yè)的根本原因。
CPT：國際學生校外工作許可
OPT：國際學生畢業(yè)實習許可
當前，2019年美國實現(xiàn)了自1854年以來持續(xù)最久的經(jīng)濟擴張，據(jù)國家經(jīng)濟研究局(NationalBureauofEconomicResearch)稱，2009年6月，該輪的擴張從2009年6月起持續(xù)了124個月，比二戰(zhàn)后平均擴大了2倍，美國第二季度的失業(yè)率為五十年新低，第一季度的GDP為3.1%，通貨膨脹率為1.8%，這表明美國經(jīng)濟正處于繁榮的階段。目前，美國就業(yè)市場的供應(yīng)短缺，從500強到中小企業(yè)，人才短缺。為此，今年年初，美國政府H1B抽簽做了很多的修改，再次提高高學歷技術(shù)移民離開美國的成功的機會，優(yōu)秀的國際化人才，這個對留學生無疑是個好消息。
《2019中國留學生美國就業(yè)白皮書》通過大數(shù)據(jù)總結(jié)了美國一流企業(yè)的招聘標準：
1、畢業(yè)生的專業(yè)課的平均成績（GPA）一般在3.5以上，反映了學生對基礎(chǔ)知識的掌握程度和學習能力。
2、如果有相關(guān)實習經(jīng)驗的學生，對GPA的要求相對低，3.2分左右。
3、一流的企業(yè)都是國家招聘，大學的專業(yè)排名很重要，因為這是衡量大學對學生要求的標準和學生競爭力的一個尺度；專業(yè)排名前20名學校的GPA標準差距不大，后20名學校的學生需要更高的GPA或優(yōu)秀的實習（項目）經(jīng)驗。
4、一流的企業(yè)更加的看重實踐，如果學校普通，但具有一流的企業(yè)實踐體驗，則GPA基本不重要，因為學生在實際工作中確認了解決問題的能力。
5、每家公司都有不同的面試標準，即使是同一個職位，不同的公司也有不同的側(cè)重點和風格，技術(shù)問題也不盡相同。了解崗位要求的標準是面試成功的前提，也是備戰(zhàn)的最重要因素。由于職位要求的個性化，面試成功的準備通常是邀請業(yè)內(nèi)人士，甚至招聘一名熟悉公司職位的工程師給你面試指導(dǎo)，這相當于你的模擬考試，這是目前最有效的方法。
6、從面試官角度講，面試分為兩大類；第一類是技術(shù)能力，考查學生對某一技能掌握的深度，通常通過實際中常用的技術(shù)方法來考學生就可以找到他們的“頂線”，例如面試官可以讓學生解析一個課本上沒出現(xiàn)過但實際中應(yīng)用的電路，以此考察學生對基礎(chǔ)知識掌握與其學習能力；第二類是解決問題能力，面試官會拿出超出學生能力范圍的題目考察學生如何思考，解決問題的邏輯，同時變換角色，通過與面試官的溝通最終解決問題；這需要學生有非常強的溝通能力。篩選班的學生，第二種方法往往是決定性的方式。
7、一流企業(yè)重視企業(yè)文化、團隊文化，他們選擇的學生也要具備同類型文化，確保學生們可以融入他們的團隊，每天一起開心地工作。電子工程項目基本都是以團隊為單位完成的，團隊間的密切配合決定項目成敗，因而“工程方式”的溝通協(xié)同能力是EE學生必須具備的素質(zhì)。
同時，針對中國留學生集中就讀STEM專業(yè)的特點，《白皮書》還發(fā)布了軟件開發(fā)、金融、電子工程等熱門行業(yè)相關(guān)崗位的的用人標準。其中，AI軟件崗位職業(yè)技能需求是：
1、本科／研究生學歷（計算機專業(yè)、電子工程或數(shù)據(jù)科學專業(yè)）；
2、扎實的數(shù)學（高等數(shù)學，線性代數(shù)，離散數(shù)學）以及概率和統(tǒng)計知識 ；
3、全面的算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)知識；
4、熟練使用Python或者其他機器學習常用語言；
5、熟練使用一到多種常用機器學習/深度學習軟件：Scikit-learn、Tensorflow、Pytorch、MXNet等；
6、對數(shù)據(jù)的好奇心以及強大的數(shù)據(jù)分析和總結(jié)能力；
7、出色的分析問題和解決問題能力；
8、出色的數(shù)據(jù)可視化能力優(yōu)先。
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