IEOR PhD就讀與求職分享 - 留學

猶豫了很久還是來貢獻一下非名校IEOR博士的就讀找工心得，首先我要強調
本篇文章非常的冗長、主觀跟biased，畢竟這就是我自己的經驗分享，而且
每個領域的生態都不同，請大家自己擷取你覺得對你有用的部分就好。

-背景-

私大企管系 -> ASU MS IE with thesis -> OSU MS OR (PhD drop out) ->
University of Central Florida PhD OR

實習：Air Force Research Lab (summer) + Mitsubishi Electric
Research Lab (spring)

-博士就讀-

在OSU讀博時因為種種原因我選擇離開並且重新申請博士班，結果只有被加拿
大的卡加利大學商學院OM博士跟UCF全獎錄取，考慮到商學院的訓練是學界出
路為主而且我還不想離開美國，我選擇去UCF。能唸名校當然很好，但不是每
個人都有這個命。我想法是念不是台灣人認可的名校，我應該如何準備幾年
之後的求職競爭，首先就是不要去一個會先入為主用校名判斷我價值的地方
，比方說台灣。另外念非名校我覺得最大的loss就是台灣人的同溫層，不太
有台灣人來的學校你要找到價值觀相符的人機率也不大，連帶影響同學會的
運作，不過我在美國已經待一陣子了，所以不追求台灣人同溫層這件事，反
而是在奧蘭多的這五年認識了很多美國人跟南美人。

我指導教授了解我的狀況，所以在財務上是全力的支持跟減免上課，他也說
實驗室有的是錢但就是一直沒有學生要來，所以當時我申請時他們很積極希
望我可以過去，在這樣的條件上真的就是努力做研究，沒有其他藉口。我另
外還開了一個twitter帳戶追蹤很多老師跟博士生，很多老師會在上面分享研
究心得、即時會議報告的照片還有postdoc或是scientist第一手的招聘訊息
，我用twitter不但擴展了學術圈的人脈也得到session chair還有invited
presentation的機會，當然上面也會看到paper發表、拿到grant、升等、各
種得獎等訊息，看久了容易會有imposter syndrome所以要學會過濾跟忽略，
因為學術圈不太公開談論失敗，這點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兩間，雖然都掛了但是我想面試機會不受校名影響）
Offer: 2

因為非名校的關係，我知道自己進去R1大學當教授的機會很低，即使我朋友
一個CMU OR博士很積極地分享教職的缺，我還是放棄投教職。不過前幾個月
我很意外的收到台灣四大某間的教職面試邀請，這位老師很誠懇也很耐心的
跟我解釋了台灣IEOR學界斷層的狀況，由於我從沒想過有這個機會所以完全
沒有準備，很謝謝那位老師的賞識但只能說聲抱歉，如果各位美國名校IEOR
博士想回台灣的話，我覺得現在是個好時機。

OR在美國業界的話，大部分還是需要PhD學位或者是有幾年相關工作的MS，如
果像我一樣沒身份但想做hardcore optimization的工作，建議還是有個PhD
學位跟相關的研究成果比較有機會去競爭。面試會被問的東西大概是

數學建模

給一個問題要你寫出最佳化的模型，題目類型範圍無從準備，因為每間公司
的領域跟在乎的模型都不一樣，重點可以放在思考過程跟面試官的互動去釐
清問題的目標跟限制，一般上過deterministic OR課有好好寫作業的人不太
會有問題。

OR理論

各種算法跟性質的解釋跟說明，我個人好幾次被問過某個定理如何證明，這
應該跟大眾的印象相反，畢竟很多人會覺得到業界誰在乎理論，不好意思本
領域的面試官們覺得PhD這些東西應該如數家珍，甚至會要求你用layman
terms去解釋很抽象的概念，背課本或paper是沒用的，一定要很熟悉。

Coding

很不幸（？）的本領域越往西岸的工作越有要求面試者刷leetcode的現象，
但是薪水並沒有跟CS看齊。確實OR的工作本質包含coding但我們畢竟不是
SWE。我自己很排斥刷題所以沒有特別刷除非薪水開很高。但面過幾次
whiteboard coding之後就不太害怕這件事了，因為我的博士研究有
computation，已經有coding的經驗，還有就是dynamic programming跟Big
O也都是OR課程還有我研究內容的一部分，如果很害怕coding面試可以在讀博
生涯提早開始準備。

ML & DS

由於ML+Data Science的趨勢，所以找工作時會看到這些名詞混在一起的OR工
作，我必須說有些公司不知道自己到底需要什麼人才，所以全部混在一起，
曾經投OR工作但送來的assessment全部都是ML，確實ML很熱門可是我沒有興
趣，況且ML只是預測也沒有辦法給決策上的建議，如果有trade off還是要透
過OR 的optimization來實現，我還是想做OR為主的工作而不是ML+DS，但這
是一個不可避免的趨勢，有興趣學習一些ML+DS來增加求職優勢的人我會建議
提早開始做。當然比較有制度跟規模還有頭腦清楚leadership的公司還是會
有分開ML跟OR的工作，如果你跟我一樣只喜歡做自己有興趣跟熱忱的事情比
方說OR，在美國業界還是有很多選擇的。

BQ

這個我沒什麼好給建議的，就是很誠實的表達自己，當然我有特別準備如何
幽默的談論自己的失敗但是連結到自己的優點，並且讓人感覺你是一個可以
一起工作的夥伴。

每一次面試失敗都是在提醒你哪邊的知識點不足，我個人習慣用小本本紀錄
面試過程，畢竟IE的精神就是continuous improvement，目標就是讓自己在
下一次的面試能夠表現得更好。

這邊我要感謝我在OSU台灣排球隊認識的好朋友們，我知道有時候談到在那裡
的失敗我會非常負面跟氣餒，謝謝他們總是願意傾聽，還有我的偶像OSU政治
系博士+菜市場政治學發起人之一的顏老師給我的幾個建議，其中一項是讀博
期間找一個適合的諮商師配合，我到UCF時花了一整年的時候去處理在OSU的
失敗、更加的認識自己、停止責備自己、放過自己、學習著眼在當下努力。
有些人會因為自己的經驗比別人慘就認為別人的失敗不算什麼，或是說不要
玻璃心浪費時間在處理情緒這種事上，我拒絕這種想法，心理健康非常的重
要，這是自己的人生，請各位留學生在壓力大的同時記得多關注一下自己身
心健康，即時止損，遠離讓你不開心的人。

我也要感謝兩個同領域同國家在美國遇到的逆境貴人，重新申請博士的時候
，一個跟我說他覺得我沒有天份讀博士，只有興趣跟熱情是沒有用的，我應
該回台灣，另一個人跟我說他覺得我高中社會組又是私大商學，要寫我有興
趣的領域的OR數學paper（我做mixed-integer programming & network
optimization）很困難，就是因為我自己有好多次被同國家的人貼以標籤
judge的經驗，我特別感謝在美國求職時這些能憑實力說話的機會。昨天在公
司跟hiring manager 一對一聊天他說我在三月的面試考驗中打敗了一百多個
求職者，校名絕對不會是他們的考量，所以…

-工商時間-

大叔本人我在兩個字母縮寫一樣的航空業的OR部門服務中，COVID讓一群機師
退休，然後post COVID的旅遊需求增加，連帶影響我公司的所有部門，所以
我們OR部門也在擴招中，航空業是一個很大的領域，有各種strategical,
tactical and operational的問題需要解決，如果你是IEOR博士有興趣做傳
統OR的工作，也具備紮實的optimization理論跟算法知識，歡迎找我內推。
薪水的話如果你很在乎絕對數字跟很需要揭露total compensation等華人愛
玩的遊戲來得到成就感，那可能CS領域相關的還是比較適合你，那根據我自
己朋友的資料點，IEOR業界博士只要你不是在很鄉下的地方（但那些地方應
該也沒有OR工作）至少都有六位數，連佛州奧蘭多這種低生活成本低薪的地
方迪士尼的OR Scientist都可以到六位數。

建議找工作的你應該思考你想要的是什麼，而不是別人的單一標準來衡量，
我在他版發問時發現有些人就是不明白怎麼尊重別人的價值觀，CS看天下，
忽略他們就好。我本人找工作是用下面這張圖提醒自己在美國我有機會用
第二種標準來衡量我的工作跟人生

https://imgur.com/a/DtiOS4x

謝謝大家閱讀以及留學版陪伴我度過這段漫長的歲月，也謝謝這段時間發信
給我跟我一樣想要到美國轉IEOR的網友們，我也從給選校定位建議跟討論上
學習到很多，祝在美國的各位都能有過自己想要生活的機會。

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