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CMU MSML

プログラム概要​

SCS の看板プログラムです。カリキュラムはほぼすべて ML 関連の科目で、ML 関連の必修科目が9つ決められています。RA になれば学費の最大75%が免除されますが、指導教員が費用を出してくれるか、いくら出すかによります。同じ学科で PhD に移る場合は、あと1科目履修するだけでよく、とても楽です。私の周りでも PhD に移った友人がたくさんいます。また、ML はつながりが非常に密な学科で、イベントやセミナーが頻繁にあり、皆お互いをよく知っています。

合格ラインとデータポイント​

  1. 留学生、GPA 3.9、GRE 333
  2. Math＋Physics 学部、GPA 3.96
  3. IIT CS 学部、GPA 3.92、FAANG で RS intern、論文2本
  4. IIT CS 学部、GPA 3.88、論文1本
  5. 留学生、GPA 3.97、MSML の PhD に出願して修士での合格に
  6. インドの学部、GPA 9.5/10、MITACS の research intern 経験あり
  7. UW CS＋統計学の学部、GPA 3.9、米国での AI research intern 複数回
  8. WPI CS 学部、GPA 4.0、Harvard Medical School で2年3か月 RA を経験
  9. TAMU CS 学部、GPA 4.0、Facebook でのインターン
  10. インドの学部、GPA 9.47、学年1位、NUS、IIT、Harvard で長期の RA
  11. インドの学部、GPA 9.52、Intel を含む ML インターン複数回
  12. インドの学部、Walmart＋Microsoft で3年の正社員経験

就職実績とデータポイント​

主な進路は SDE と MLE で、ほぼ全員がトップの FAANG 系大手企業に決まっています。Apple 3人、Google 3人、Meta 3人、Microsoft 3人、Citadel 1人、LinkedIn 1人、OpenAI 1人です。

  1. Cambridge を3年で卒業、小規模企業でのインターン複数回、ByteDance に内定

  2. TAMU CS 学部、Facebook でのインターン、その後 Meta に戻り LLM の post-training を担当

  3. CMU CS 学部、修士入学前に Stripe で SWE の正社員。2025年に MSML 入学、2026年に TikTok で MLE intern。