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bg: 中9本建筑打算硕士毕业就找工读博没想好大湾区就业岗位兴趣是大模型算法 0技术实习论文有一篇A会三作 1. 港大计算机科学(多媒体计算) MSc 时长：1-2年 (往年都是1年，今年下的offer变了，先当1年看) 学费：港币$334,800 地点：香港薄扶林上课为主，可选capstone做一些项目，优点是补实习利好，可选第二年12月毕业，所以可以参加两次秋招，找工作时间充足，同时title高，在一些场合下有好处，缺点是水，本科非科班，一年硕出来认可度不高，想冲大模型算法感觉不够 2. 港大人工智能 MSc 项目时长：1.5年学费：港币$390,000 地点：香港薄扶林上课为主，相比CS数学课更多，优点是补实习利好，第二学年1月毕业，所以也可以参加两次秋招，找工作时间充足，同时title高，在一些场合下有好处，缺点是水，本科非科班，一年硕出来认可度不高，想冲大模型算法感觉不够 3. 港中深计算机与信息工程 MPhil 项目时长：2年学费：人民币￥280,000 地点：深圳龙岗科研为主，课很少，优点是利好搞科研，读完基本会有paper产出，攒paper没问题，缺点是导师不放实习如果想读博很合适，目前在组里做RA体感也不错但是这个项目找工不友好，导师不放实习，组里mphil毕业直接工作案例稀少，我其实没想好要不要读博，但可以确定不打算一辈子做科研我觉得核心就是考虑： 1.这几个不读博直接投目标岗的适合度 2.title能不能过简历关 3.攒paper和实习的友好度关于读博将来打算在国内发展，走学术路线的可能性有但不是很大，因此并非确定读博。毕竟计算机还是希望进企业和核心研发。比起当教职还是更想进工业界短板: 目前0技术实习，没有对口的大模型LLM实习，也缺一作的paper，都要补纠结的点：不读博的选择目前主要没办法决定读博还是不读博关于msc，直接就业导向，补实习挺方便，但是担心非科班读一年硕出来找大模型算法岗会比较困难，同时由于课很多，不太能攒paper后续读博，万一想读博也挺费劲的关于mphil，基本上找大模型算法岗问题不大，万一想读博拿自己成果申phd也没问题，但是导师不放实习，不利于直接就业，我需要对口实习和论文，这个项目paper好攒但实习不友好想咨询一下大家的建议??

ubc mds求建议

本来以为加拿大没有什么希望，打算去港城了结果 UBC O 分校来了，Data science. 但是去搜关于ubc这个项目，基本全网都是差评。 ubco 劣势：项目非常短，10个月，课程很多且基本都是定好的课，没有coop，且是在分校，位置偏，我作为转码的学生，0经验，在加拿大就业非常困难。好处：3年工签；排名高，如果后续要回国的话，也有个退路；分校偏，生活成本低。我个人是挺想去 UBC 的，真的是梦校，但是想问问真实的就业情况，以及如果说真的要去的话，要提前做什么准备会比较好？

荷兰vs新加坡希望能收到大家的宝贵意见

如果从润的角度出发，应该选哪个呢？Eur已经交了学费和保证金了，ntu学费是eur的差不多三倍了。各位大神可以给一些宝贵意见吗？

德国econ录取选择

波恩和曼海姆econ的选择，目前个人不排斥读博也不排斥就业，所以很纠结. 曼海姆是选课较为自由，据说就业支持好，校友资源较好，靠近法兰克福；波恩传统econ学术路线，走学术的话上限较高。喜欢偏向计量统计一些的方向。

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