犹豫了很久还是来贡献一下非名校IEOR博士的就读找工心得，首先我要强调
本篇文章非常的冗长、主观跟biased，毕竟这就是我自己的经验分享，而且
每个领域的生态都不同，请大家自己撷取你觉得对你有用的部分就好。
-背景-
私大企管系 -> ASU MS IE with thesis -> OSU MS OR (PhD drop out) ->
University of Central Florida PhD OR
实习：Air Force Research Lab (summer) + Mitsubishi Electric
Research Lab (spring)
-博士就读-
在OSU读博时因为种种原因我选择离开并且重新申请博士班，结果只有被加拿
大的卡加利大学商学院OM博士跟UCF全奖录取，考虑到商学院的训练是学界出
路为主而且我还不想离开美国，我选择去UCF。能唸名校当然很好，但不是每
个人都有这个命。我想法是念不是台湾人认可的名校，我应该如何准备几年
之后的求职竞争，首先就是不要去一个会先入为主用校名判断我价值的地方
，比方说台湾。另外念非名校我觉得最大的loss就是台湾人的同温层，不太
有台湾人来的学校你要找到价值观相符的人机率也不大，连带影响同学会的
运作，不过我在美国已经待一阵子了，所以不追求台湾人同温层这件事，反
而是在奥兰多的这五年认识了很多美国人跟南美人。
我指导教授了解我的状况，所以在财务上是全力的支持跟减免上课，他也说
实验室有的是钱但就是一直没有学生要来，所以当时我申请时他们很积极希
望我可以过去，在这样的条件上真的就是努力做研究，没有其他借口。我另
外还开了一个twitter帐户追踪很多老师跟博士生，很多老师会在上面分享研
究心得、即时会议报告的照片还有postdoc或是scientist第一手的招聘讯息
，我用twitter不但扩展了学术圈的人脉也得到session chair还有invited
presentation的机会，当然上面也会看到paper发表、拿到grant、升等、各
种得奖等讯息，看久了容易会有imposter syndrome所以要学会过滤跟忽略，
因为学术圈不太公开谈论失败，这点是我不太能接受的地方。
找工作-
Position: Operations Research Scientist/Engineer/Consultant
Applied : 100+
Interviewed: 25+ （含FAANG两间，虽然都挂了但是我想面试机会不受校名影响）
Offer: 2
因为非名校的关系，我知道自己进去R1大学当教授的机会很低，即使我朋友
一个CMU OR博士很积极地分享教职的缺，我还是放弃投教职。不过前几个月
我很意外的收到台湾四大某间的教职面试邀请，这位老师很诚恳也很耐心的
跟我解释了台湾IEOR学界断层的状况，由于我从没想过有这个机会所以完全
没有准备，很谢谢那位老师的赏识但只能说声抱歉，如果各位美国名校IEOR
博士想回台湾的话，我觉得现在是个好时机。
OR在美国业界的话，大部分还是需要PhD学位或者是有几年相关工作的MS，如
果像我一样没身份但想做hardcore optimization的工作，建议还是有个PhD
学位跟相关的研究成果比较有机会去竞争。面试会被问的东西大概是
数学建模
给一个问题要你写出最佳化的模型，题目类型范围无从准备，因为每间公司
的领域跟在乎的模型都不一样，重点可以放在思考过程跟面试官的互动去厘
清问题的目标跟限制，一般上过deterministic OR课有好好写作业的人不太
会有问题。
OR理论
各种算法跟性质的解释跟说明，我个人好几次被问过某个定理如何证明，这
应该跟大众的印象相反，毕竟很多人会觉得到业界谁在乎理论，不好意思本
领域的面试官们觉得PhD这些东西应该如数家珍，甚至会要求你用layman
terms去解释很抽象的概念，背课本或paper是没用的，一定要很熟悉。
Coding
很不幸（？）的本领域越往西岸的工作越有要求面试者刷leetcode的现象，
但是薪水并没有跟CS看齐。确实OR的工作本质包含coding但我们毕竟不是
SWE。我自己很排斥刷题所以没有特别刷除非薪水开很高。但面过几次
whiteboard coding之后就不太害怕这件事了，因为我的博士研究有
computation，已经有coding的经验，还有就是dynamic programming跟Big
O也都是OR课程还有我研究内容的一部分，如果很害怕coding面试可以在读博
生涯提早开始准备。
ML & DS
由于ML+Data Science的趋势，所以找工作时会看到这些名词混在一起的OR工
作，我必须说有些公司不知道自己到底需要什么人才，所以全部混在一起，
曾经投OR工作但送来的assessment全部都是ML，确实ML很热门可是我没有兴
趣，况且ML只是预测也没有办法给决策上的建议，如果有trade off还是要透
过OR 的optimization来实现，我还是想做OR为主的工作而不是ML+DS，但这
是一个不可避免的趋势，有兴趣学习一些ML+DS来增加求职优势的人我会建议
提早开始做。当然比较有制度跟规模还有头脑清楚leadership的公司还是会
有分开ML跟OR的工作，如果你跟我一样只喜欢做自己有兴趣跟热忱的事情比
方说OR，在美国业界还是有很多选择的。
BQ
这个我没什么好给建议的，就是很诚实的表达自己，当然我有特别准备如何
幽默的谈论自己的失败但是连结到自己的优点，并且让人感觉你是一个可以
一起工作的伙伴。
每一次面试失败都是在提醒你哪边的知识点不足，我个人习惯用小本本纪录
面试过程，毕竟IE的精神就是continuous improvement，目标就是让自己在
下一次的面试能够表现得更好。
这边我要感谢我在OSU台湾排球队认识的好朋友们，我知道有时候谈到在那里
的失败我会非常负面跟气馁，谢谢他们总是愿意倾听，还有我的偶像OSU政治
系博士+菜市场政治学发起人之一的颜老师给我的几个建议，其中一项是读博
期间找一个适合的咨商师配合，我到UCF时花了一整年的时候去处理在OSU的
失败、更加的认识自己、停止责备自己、放过自己、学习着眼在当下努力。
有些人会因为自己的经验比别人惨就认为别人的失败不算什么，或是说不要
玻璃心浪费时间在处理情绪这种事上，我拒绝这种想法，心理健康非常的重
要，这是自己的人生，请各位留学生在压力大的同时记得多关注一下自己身
心健康，即时止损，远离让你不开心的人。
我也要感谢两个同领域同国家在美国遇到的逆境贵人，重新申请博士的时候
，一个跟我说他觉得我没有天份读博士，只有兴趣跟热情是没有用的，我应
该回台湾，另一个人跟我说他觉得我高中社会组又是私大商学，要写我有兴
趣的领域的OR数学paper（我做mixed-integer programming & network
optimization）很困难，就是因为我自己有好多次被同国家的人贴以标签
judge的经验，我特别感谢在美国求职时这些能凭实力说话的机会。昨天在公
司跟hiring manager 一对一聊天他说我在三月的面试考验中打败了一百多个
求职者，校名绝对不会是他们的考量，所以…
-工商时间-
大叔本人我在两个字母缩写一样的航空业的OR部门服务中，COVID让一群机师
退休，然后post COVID的旅游需求增加，连带影响我公司的所有部门，所以
我们OR部门也在扩招中，航空业是一个很大的领域，有各种strategical,
tactical and operational的问题需要解决，如果你是IEOR博士有兴趣做传
统OR的工作，也具备扎实的optimization理论跟算法知识，欢迎找我内推。
薪水的话如果你很在乎绝对数字跟很需要揭露total compensation等华人爱
玩的游戏来得到成就感，那可能CS领域相关的还是比较适合你，那根据我自
己朋友的资料点，IEOR业界博士只要你不是在很乡下的地方（但那些地方应
该也没有OR工作）至少都有六位数，连佛州奥兰多这种低生活成本低薪的地
方迪士尼的OR Scientist都可以到六位数。
建议找工作的你应该思考你想要的是什么，而不是别人的单一标准来衡量，
我在他版发问时发现有些人就是不明白怎么尊重别人的价值观，CS看天下，
忽略他们就好。我本人找工作是用下面这张图提醒自己在美国我有机会用
第二种标准来衡量我的工作跟人生
https://imgur.com/a/DtiOS4x
谢谢大家阅读以及留学版陪伴我度过这段漫长的岁月，也谢谢这段时间发信
给我跟我一样想要到美国转IEOR的网友们，我也从给选校定位建议跟讨论上
学习到很多，祝在美国的各位都能有过自己想要生活的机会。