直播回顧｜聖塔克拉拉大學MSAI 學程分享：AI系主任與字節跳動TikTok矽谷團隊成員解析AI學習與職業發展路徑
北京時間2025年3月27日上午，聖塔克拉拉大學（Santa Clara University, SCU）人工智慧碩士學程（Master of Science in Artificial Intelligence, MSAI）線上分享會成功舉辦。 HYP Global邀請兩位嘉賓： 方毅教授（Yi Fang, Ph.D.） 聖塔克拉拉大學MSAI 學程負責人 吳旭陽 聖塔克拉拉大學計算機博士畢業生，現任字節跳動（ByteDance）TikTok矽谷團隊成員 兩位嘉賓圍繞“AI教育培養”“產業實踐”“博士與工業界選擇”等話題展開交流，為關注人工智慧學習和職業發展的學生提供了多維度參考。
北京時間2025年3月27日上午，聖塔克拉拉大學（Santa Clara University, SCU）人工智慧碩士學程（Master of Science in Artificial Intelligence, MSAI）線上分享會成功舉辦。
HYP Global邀請兩位嘉賓：
方毅教授（Yi Fang, Ph.D.）
聖塔克拉拉大學MSAI 學程負責人
吳旭陽
聖塔克拉拉大學計算機博士畢業生，現任字節跳動（ByteDance）TikTok矽谷團隊成員
兩位嘉賓圍繞“AI教育培養”“產業實踐”“博士與工業界選擇”等話題展開交流，為關注人工智慧學習和職業發展的學生提供了多維度參考。
聖塔克拉拉大學：位於矽谷核心區域的校園型大學
分享會開始，方教授首先介紹了聖塔克拉拉大學的地理位置與校園優勢。
聖塔克拉拉大學位於美國加州矽谷核心區域，周邊聚集了蘋果（Apple）、谷歌（Google）、Adobe、IBM、英特爾（Intel）等眾多科技企業。輝達（NVIDIA）總部距離學校約七八分鐘車程，輝達聯合創始人之一 Chris Malachowsky 也是聖塔克拉拉大學校友。
吳旭陽補充表示，在矽谷地區，除斯坦福大學（Stanford University）和加州大學伯克利分校（University of California, Berkeley）外，聖塔克拉拉大學也是少數擁有完整校園體系的大學之一。
MSAI 學程介紹：培養AI演算法與應用方向人才
方教授介紹，聖塔克拉拉大學人工智慧碩士學程（Master of Science in Artificial Intelligence, MSAI）由其主導設計，於2025年秋季開始招收首屆學生。
該項目學制為兩年，完成畢業要求需要修滿46個學分。如果學生選擇暑期修課，部分學生可以在一年多時間內完成課程學習。
MSAI 學程設定兩個主要方向：
軟體方向（Software Track）
重點關注人工智慧演算法、模型開發以及AI應用。
硬體方向（Hardware Track）
關注人工智慧在邊緣裝置（Edge Devices）中的部署、執行效率以及能耗最佳化。
方教授表示，與許多主要聚焦軟體方向的AI項目不同，MSAI希望為學生提供軟體與硬體兩個方向的選擇，讓學生根據自身興趣和職業規劃進行發展。
“很多學校都是在軟體這一塊，但是我們希望給學生更多的選擇，提供軟體和硬體這樣兩個選項。”
——方毅教授
MSAI課程體系：覆蓋基礎知識、核心AI技術與實踐應用
方教授介紹，MSAI課程主要由四個模組組成：
1. 基礎課程
包括數學基礎、人工智慧倫理等內容，為後續專業學習提供支撐。
2. 核心AI課程
涵蓋機器學習（Machine Learning）、深度學習（Deep Learning）等人工智慧核心技術。
3. 方向選修課程
學生可以根據自身興趣選擇不同領域課程。
4. AI實作專案
通過項目實踐提升學生解決真實問題的能力。
在招生背景方面，MSAI 學程不限大學部專業，理工科背景學生可以申請，同時也接受具有商科背景的申請者。
方教授介紹，項目重點關注學生是否具備基礎數學能力和一定程式設計基礎。入學後的第一門課程也會幫助學生系統回顧相關數學知識。
AI實作專案：連線課堂學習與產業需求
在分享中，方教授重點介紹了MSAI 學程中的 AI Practicum（AI實作專案），並認為這是項目的重要特色之一。
該項目安排在第二學年，持續至少兩個學期，約20周。
在實踐過程中，每位學生將同時獲得兩位導師支援：
一位來自學校的教授導師；
一位來自工業界的企業導師。
項目課題由工業界導師結合企業實際需求提出，幫助學生探索真實產業問題。
“我們希望工業界幫我們去定義問題，因為如果只是學術界自己去定義，可能會偏離一些實際，可能抓不住工業界他們真正care的一些方面。”
——方毅教授
項目形式既可以個人完成，也可以2至3人組隊完成。
對於希望繼續攻讀博士學位的學生，項目也提供論文研究方向選擇，優秀成果有機會形成學術論文。
此外，學校正在與周邊企業溝通GPU計算資源支援，部分表現優秀的學生可能獲得獎學金或研究助理機會。
吳旭陽分享：從博士研究到TikTok矽谷團隊的職業經歷
吳旭陽分享了自己的學習與職業經歷。
他大學部和碩士階段在英國完成，之後回到北京從事推薦廣告演算法相關創業工作。2019年，他在一次國際學術會議上與方教授相識，隨後赴美國聖塔克拉拉大學攻讀計算機博士。
博士期間，他主要研究方向包括：
搜尋（Search）
推薦系統（Recommendation Systems）
資訊檢索（Information Retrieval）
大語言模型（Large Language Models）
AI公平性研究（AI Fairness）
期間，他還曾擔任聖塔克拉拉大學研究所華人學聯主席。
博士畢業後，他加入字節跳動TikTok矽谷團隊，主要參與電商搜尋、大語言模型訓練等相關工作，包括使用者搜尋意圖理解、商品發現以及推薦場景中的AI應用。
博士訓練如何幫助進入企業？
針對博士經歷是否有助於進入企業的問題，吳旭陽總結了三項在工作中實際應用的重要能力。
1. 定義和拆解問題的能力
博士研究需要獨立判斷研究問題、設計驗證方法，而企業中的業務問題同樣需要從模糊需求中提煉核心目標。
“企業裡面的問題有時候也是很模糊的，你需要怎樣去幫助企業去定義清楚這個問題，然後有一些限制的指標和評價體系來約束這個問題。”
——吳旭陽
2. 快速學習能力
AI領域變化迅速，博士階段培養的閱讀論文、跟進技術趨勢和快速學習能力，在工業環境中同樣具有價值。
“AI現在每天都是不一樣的，你如何快速去接受外部的資源，然後學習外部的一些知識，然後用到你的工作中。”
——吳旭陽
3. 結構化表達能力
論文寫作和學術答辯訓練了複雜問題表達能力，有助於企業中的跨團隊溝通。
“你要跟一個不是那麼瞭解你工作的人去把這個東西講清楚，那你在企業裡面也會涉及到怎樣去推動跟同事之間的合作。”
——吳旭陽
同時，他也提到，從學術研究轉向工業界後，需要進一步適應業務價值導向、產品落地流程以及團隊協作方式。
讀博還是進入企業？如何選擇發展路徑
針對觀眾提出的“先讀博還是先工作”的問題，吳旭陽表示，沒有適用於所有人的統一答案，需要結合個人興趣和職業目標判斷。
如果學生：
對某一研究方向具有長期興趣；
能接受較長時間的研究投入；
希望深入探索學術問題；
讀博可能是合適選擇。
如果學生：
更希望快速獲得實踐反饋；
對企業應用場景感興趣；
希望參與實際產品開發；
進入工業界也是一種發展路徑。
他建議尚未確定方向的學生，可以通過研究型實習同時接觸學術研究與產業實踐，再進一步判斷未來方向。
矽谷AI就業環境：崗位需求更加關注實際能力
在就業話題部分，方教授分享了當前矽谷AI崗位環境的變化。
他表示，近幾年是其執教以來就業環境相對困難的一段時期，與過去畢業生較早獲得多個工作機會的情況相比，目前求職週期有所延長。
吳旭陽補充，不同企業和團隊之間存在差異，一些與AI方向高度相關的團隊仍然保持招聘需求，而其他團隊情況可能有所不同。
他還提到，AI工具的發展正在改變技術面試形式。
過去部分技術崗位面試更加關注演算法題訓練，而如今一些企業會要求候選人展示已有項目經驗，並結合AI工具完成實際功能開發。
本次聖塔克拉拉大學MSAI 學程線上分享會，從項目培養模式、AI實踐機會，到博士學習與工業界發展路徑，為學生提供了來自高校和企業兩個維度的經驗分享。
