大三决定转码，无G刮中卡内基梅隆“彩票”，我靠的不仅是运气

还记得大一开学前夕，还没选好专业的我坐在宿舍的书桌前，对着空白的笔记本写下了大学想要完成第一个目标：找到方向。在UW，有部分的学生在刚入学是都不会直接进入专业，而是需要先完成先修课再进行专业申请，这种专业制度似乎总让人在“失学”的边缘徘徊，然而我也十分感谢这种机制，因为它让我不断地在校内和校外去尝试各专业和领域。回顾大学四年，从大一开始接触商科的咨询，到大二疫情期间进了经济专业并对做产品经理感兴趣，再到最后选的计算机，我在这些不断的“排除法”中更加的了解自己的长短处和兴趣，也能走得更加坚定。

1 转码契机

虽然在高中学了两节计算机的基础课，但是近距离了解码农的工作还是在大二回国实习的那段时间。当时的我在一家AI助听器的初创公司做运营的实习生，在某次工作中和工程师团队进行了合作，在这过程中了解一些开发的流程，还参与了软件和硬件的用户测试。当看到自己的软件同事写出的一行行代码，变成了简洁又流畅的界面和功能，亦或是看到团队研究出来的算法模型给听障的用户们带来生活上的便捷。在那一刻，我明白创新科技能够赋能生活，而我也渴望能够有能力参与其中，创造出实在的impact，这就是我萌生学习编程最开端。

在大三的第一学期，我选修了在大学的第一节CS课，因为之前的一点点基础，开始的路并没有想象的那么艰难。与高中不同的是，我发现写CS的作业是我每周最幸福且最满足的时刻，甚至在debug的阶段。因此，我在接下来的两学期里也继续选修了几节CS课。当时的我只是单纯的对写代码这件事感兴趣，还并没有真正进入开发的阶段，由于我本身是经济学专业的，整体背景还是更加偏向数据的方向。

2 申请前期

我有申请研究生的想法是在去年的5月份，当时的计划是希望能找工作和研究生一并进行。在那个时间点，身边所有计划申研的朋友都已经找好了中介，大部分也都考出了GRE，所以在研究生申请进度这一块，不管是从申请时间，还是从申请的准备上来说我都非常的仓促。对当时的我来说，申请的项目方向、先修课的完成、推荐信老师的联系、GRE这些都还是未知数，这也是我的遗憾之一：我没有提早规划的很清晰。

在确认自己的申研意向后，我首先是找了两家留学申请机构进行咨询，他们在看了我的biz+tech的背景之后都推荐我去冲刺BA，而我自己本身对商业分析项目的课程设置并不是特别感兴趣，对于我有直接申请CS或者DS项目的想法，咨询的机构都觉得不太现实。首先是在这两个项目方向在申请上竞争确实都很激烈，且大部分都是科班出身或理工科背景出来的，对我来说的申请跨度过于大了，我没有任何的优势。其次在先修课和经历方面，我并没有上很多高阶的数学和计算机课，虽然我的实习和项目都相对比较丰富，但都不是在美国本土的，偏tech相关的经历也不够多。去读BA然后走Data，还是放弃之前所有经历直接转SDE是我最开始申研犹豫不决最根本的原因。

在大三的暑假期间，我有幸加入一家美国小公司实习，刚开始我的职称是与数据相关的。还记得7月初的某一个午后，那一天西雅图的阳光很好，我和两位亚麻的朋友坐在sphere里面。望着窗外的高楼，仿佛有种很强烈的东西在指引着我，那天我突然就做好了决定：啊，我想当SDE。

由于公司规模较小，我可以得到相对灵活的选择机会。于是我和老板提出想要跟着SDE们一起做产品，而老板非常支持我的想法，并批准我尝试，于是我在空余的时间利用网络资源学习软件开发，并在其他实习生的帮助下，完成了一些任务。在暑假结束后，我就正式转成了SDE，并在课余时间继续实习。这次实习让我获得了很多实战的知识，从数据库开始到前端再到后端，这是我进入软件工程的第一步。而后的几个月，我也以SDE的身份加入了一个创业项目，进一步的在真实的需求场景下进行网站的搭建和落地。

3 申请准备

“There are no solutions, only trade-offs”。我选择放弃了简历上之前的所有经历，一切重新开始积累。我也选择了直接放弃申请BA和data相关的项目。目标是明确了，而我的整个秋季申请过程其实可以用“狼狈”二字来形容。

在下定决心后，我开始着手安排自己的转码选校名单，参考了小红书和一亩三分地里的帖子，我结合自己的情况将方向大致定为Software Engineering，Information System/Science和Computer Science。这是我第一版的选校名单：

我的申请的档位分了彩票、冲刺、主申和保底。我把对技术背景要求多/对标化要求高的CS和SE项目作为彩票，把对本科专业限制少的IS和ECE项目放在了冲刺的那一档，剩下的要求没有那么高的IS项目和把转码的CS项目作为主申和保底。这是我最后的选校名单：

在找推荐人方面我也遇到了很多的瓶颈。因为所有CS相关的项目，都要求较强的数学和计算机背景，最理想的状态是找CS或者Math课的任课教授作为推荐人，而我大三这一年上的基本都是基础的CS大课，并没有和教授深入沟通的机会。小班教学的基本是我的经济学专业课，但经济又和和CS的领域跨度有些大。在当时的情况下，我抱着不管合不合适，一定要完成提交申请的最低要求的心态。在一番的搜索后，我找到了一位数学含量较多的专业课教授帮我突出量化背景，又在秋季开始极限的找了一节编程含量多的数据科学专业课，并在学期初向任课的老师直接表明了希望能拿到他的推荐信。这个老师也很直白的告诉我他的要求，最终也及时的提交了所有的推荐信。

由于我一直没能考出理想的GRE分数，直到12月份我还在挣扎于标化、文书和提交推荐信。

到最后，我只能选择舍弃了一些强制需要GRE的学校，并将时间放在了打磨文书上。在文书这方面的准备上，我在11月份中旬找了一位已经工作的CS学长进行brainstorm，并写出框架和初稿，在技术方面的内容也找了其他软件工程的朋友进行内容的完善和修订。在文书的其他方面，我借助了ChatGPT和Grammarly保证文法方面不会有错误。在两周内在学校writing center请不同的人研读我的文书，并告诉我他们的读完后的takeaway，并在文书里的转折地方同native speaker的志愿者进行了多次的修改，保证自己传达的内容是准确的。

4 录取复盘

在申请季初期，虽然我给自己分了冲刺和彩票项目，我对自己的预期是最多能录到保底的CS和主申的IS项目，因此我心中的“彩票”项目尤其的多，申请策略并不保守。CMU-SESV的录取对我来说是惶恐又惊喜的，因为我曾一度看到官网上一整串的CS先修课而产生了放弃申请的念头。因此本次的整体申请结果已经远超过了我的预期，没有提交GRE、绩点不够突出、本科专业不够technical都是我的一些减分项，复盘下来我个人认为自己的加分项是：

1. 虽然我本科整体的GPA不高，但我从大三开始上的所有CS课程都保证了4.0。
2. 我的经历里包括了在美国初创公司的sde实习、co-found孵化器和软件创业经历，尤其是创业这方面的与CMU硅谷校区比较match。