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p******0
发帖数: 1 | 1 PhD主要是计算生物/化学，建模
工作是data science和machine learning scientist（ride sharing， online
marketplace industry）。
感觉这两者虽然做的东西不一样，但是有很多共同点，不知道该怎么准备审稿方向。
另外大求特求相关的审稿，拜谢 | w*****t
发帖数: 190 | 2 之前看到一个帖子说可以按照phd的方向申niw（假设你在这个方向上有足够资质）,后
面再走perm recapture pd | e****i
发帖数: 104 | 3 你的背景和我的如出一辙。我也是计算化学phd现在做ds。PL和推荐信的策略是claim自
己是一个大的领域，然后phd和现在的工作只是同一种技能在不同问题上的应用。我
claim的是data and computational sciences。NIW的推荐信都是phd课题相关的人，主
要也是吹phd课题发的paper的贡献。不过都会加一段类似Dr. X is currently working
on XX company as a data scientist. He continues using his expertise in
machine learning acquired from his PhD research to study online marketplace
problems....的话。也没有太长，大概4，5行文字。后来又申了EB1B，加了两封公司组
里的头的推荐信，里面主要写对公司的贡献，不过明确的写了当时招我就是因为我phd
课题需要的专业知识直接和在公司里的研发项目有关。PL思路类似，PL更是你自说自话
了。我的审稿也全是计算化学的，也claim了。
其实这么写完全有道理，计算化学里拟合力场参数，DFT找泛函不就是ML的regression
吗，MD simulation就是time series analysis，蒙特卡洛模拟更是两个里面都要用。
所以放心写。
我申请的结果NIW，EB1B分别去年5月和今年1月直接过。我之前发的帖子：http://www.mitbbs.com/article_t/Immigration/34000149.html | r****w
发帖数: 20 | |
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