哈佛大学博士为何不能留？
这问题似乎有点久远了，但最近正好有个类似的经历可以分享一下。 以前在谷歌的时候，我们部门招过不少PhD，虽然主要岗位是工程岗（系统架构，网络，运维），但也有过做算法的。其中就有两个是来自哈佛，一个来自普林斯顿，还有一个来自哥大的。
先说说这个从哈佛来的同事吧。人很聪明，能力很强，但最大的问题是缺乏商业的理解和行业经验。他在哈佛读的是CS的硕士，PhD的方向是数据挖掘。来公司之后，我们安排他去研究最火的机器学习和人工智能，当然他也很高兴，因为可以在自己熟悉的领域继续做研究了。然而，问题是他没有真正做过任何工业上的项目，不知道AI或者ML技术在工业界面临的问题，更不了解其他技术（比如分布式，高性能计算，网络）在这些项目中的作用。
举个例子说说他对问题的理解。有一次他和另一个同事一起做个项目，我看着他们讨论问题，突然看到这个哥大毕业的同事说了句“其实我们这个问题可以这样解决”然后这个哈佛的哥们马上说“哇！原来还可以这样解决啊！我怎么从来没想过！你是怎么想的！？太牛了！”后来这个项目很快上了正轨，两个Phd的奇思妙想起到了很大的作用，让项目的进展比预计快了很多。
再来说说那个从普林斯顿来的同事。人在普林斯顿读的是工研院数学系，PhD是搞运筹优化的。到公司之后也分配给做AI的项目，当时正好遇到了Youtube的推荐系统问题，老板让我和这位新来的PhD一起弄。于是我们从原理上阐述了Youtube可以通过修改推荐策略的方法来提高点击率，并给出了具体的步骤。老板看了我们的paper之后非常高兴，把我们提交的版本放到公司的网站上，并且向总监级以上的员工发了内部邮件推广。
然而，好景不长。过了几天，老板又发邮件给我们，说总经理认为我们对问题的分析有偏差，结果也可能是错误的，让我们重新分析一下再做报告。我们知道，如果按总经理的意思重新做的话，那肯定是没有问题的，毕竟有顶级名校的背景。但问题是这种报告重做的过程越高级越好，这样反而会让一些初级的员工产生怀疑，是不是自己的工作能力有问题才会导致结果不正确。所以最终我们还是没有按领导的想法重新来做，而是按照原来的方法写了final report。不出我们所料，我们最终的report被老板以邮件的方式推送给了所有员工，大家看到最终的结果都是“基于XXX方法和模型，通过XXX步骤，最后得到了YYY% 的提升”。 从这两件事情上我可以总结出两点经历：一是名校PhD并不代表着可以无缝接入工业界的项目，除非有特别的机缘；二是只要有能力，从名校出来的人也是可以被培养出来的。