這些年常看到有人說滑大學生找工作容易，不過是因為實習次數多，項目做得多，技術比較“手熟”，因此企業更願意要他們；至於學術能力嘛，其實並沒有什麽特別的優勢。
這種說法聽起來似乎很“理性”，但本質上更像是一種自我安慰式的解釋——隻要把別人的成功歸結為某種製度優勢，就可以順理成章地忽略掉能力上的差距。
問題在於，這種說法稍微用事實對照一下，就很難站得住。
滑鐵盧畢業生進入普通軟件崗位的人當然不少，但真正值得注意的，是他們在頂級技術公司和量化金融公司中的比例。這些崗位的技術門檻之高，在整個行業裏幾乎是共識，而滑鐵盧學生在這些地方的就業人數，多年來都顯著領先於其他加拿大大學。
如果隻是“手熟”，這種現象根本解釋不通。
因為這些公司從來不是隻在加拿大招聘。它們每年都會在美國最頂尖的大學裏大規模招人，比如MIT， CMU， UCB, 斯坦福等學校的學生，同樣有大量實習經曆、項目經曆、競賽經曆。
換句話說，滑鐵盧學生並不是在一個“低強度”的環境裏占了製度便宜，而是在與這些頂級名校學生的直接競爭中脫穎而出。
在這樣的競爭場上，如果一個人隻是因為寫代碼更熟練一些，就能穩定地贏過這些學校的學生，那未免也太低估這些公司的篩選能力了。頂級技術公司和量化公司最看重的，從來不是誰寫代碼更快，而是誰更能理解複雜問題、構建抽象模型、設計真正有效的算法結構。
說得讓大家更能明白，手熟解決的是效率問題，而頂級崗位考驗的是理解力。而理解力，本質上是學術能力。
很多人沒有真正看過滑鐵盧的課程體係，卻輕易下結論，說什麽學術不強。事實上，無論是數學還是計算機科學，滑鐵盧的課程難度和理論要求都相當高。很多核心課程的作業、考試和項目，本身就對學生的抽象能力、證明能力和算法能力提出了非常嚴苛的要求。學生如果沒有相當紮實的基礎，很難在這樣的課程體係裏長期站住腳。滑大的課程，足以和美國任意一所頂尖大學媲美。
也正因為如此，滑鐵盧學生在實習中往往表現得非常突出——並不是因為他們多寫過幾次代碼，而是因為他們在數學、算法和係統理解上的底子更厚。
換句話說，coop製度隻是一個放大器，而不是發動機。
真正的發動機，是學校本身對理論訓練的重視，是學生群體整體較高的能力水平，也是那種在高難度課程體係中被不斷篩選和鍛煉出來的技術素養。正是有了這樣的基礎，再加上多次實習的實踐機會，才形成了滑鐵盧學生在技術行業中那種既有理論深度、又有實踐能力的優勢。滑大眾多學生拿到頂級工作，非唯手熟爾。
因此，每當有人輕描淡寫地說一句“滑鐵盧學生不過是coop多一點而已”，其實恰恰說明了他既沒有認真觀察頂級公司的招聘結構，也沒有真正了解滑鐵盧的課程體係。 因為沒有這種機會。
