科研求职之旅中的意外收获

- 作者 Yong Zheng Xin 是新加坡管理大学（SMU）的计算机科学博士，专攻 AI 的可信度（如公平性、可解释性）。他最近完成了博士论文答辩，正在寻找第一份行业或学术研究工作。 - 这篇博客基于他本人 2023–2025 年的真实求职经历，主要面向北美、欧洲和亚洲的“研究科学家”岗位——这是一个介于学术教授和普通软件工程师之间的角色，通常要求有发表顶级 AI 会议论文的经历。 - 当前 AI 领域的求职市场极度拥挤：大量博士毕业生涌向有限的工业实验室（如 Google DeepMind、Meta FAIR、OpenAI、Microsoft Research）和精英大学教职。与此同时，科技行业在 2022–2024 年间经历了大规模裁员和 hiring freeze，使得竞争更加激烈。 - 文中提到的“面试流程长、论文发表（Publication）是硬通货、简历筛选随机性强、很多公司根本不回应”等痛点，反映了这个市场的现实。这篇博客的价值在于它诚实、具体地记录了常被“幸存者偏差”掩盖的求职难度。