Я аспирант по физике, мне осталось полтора года. Мой проект находится на стыке физики и информатики (разрабатываю новый метод анализа материалов). Я увлечен компьютерными науками и предпочел бы не работать в исследовательском центре, что кажется естественным продолжением того, чем я занимаюсь. Я проводил исследования в различных областях (биофизика, рентген, нейтроны, алгоритмы), обнаружив, что я не очень талантлив, но я быстро учусь и обладаю некоторой интеллектуальной выносливостью. У меня также есть некоторый опыт работы репортером/журналистом.
Мне нравится заниматься исследованиями, хотя иногда я нахожу академическую среду немного скучной и отчуждающей. У меня нет большого опыта работы за пределами академии, но я не исключаю возможности неакадемической работы. Я начал изучать книги по машинному обучению, чтобы расширить свои компьютерные навыки и возможности трудоустройства.
Есть ли что-нибудь, что вы предлагаете сделать, чтобы максимизировать мои шансы получить хороший постдок (в идеале по физике/информатике, что должно быть способом сохранить открытой возможность работать в отрасли, а в идеале в США) или работу в качестве специалист по данным?
В отношении к:
Я провел исследования в различных областях (...), обнаружив, что я не очень талантлив , но я быстро учусь и обладаю некоторой интеллектуальной выносливостью .
Я постараюсь сосредоточиться на «таланте» и «выносливости», двух упомянутых вами критериях самооценки, которые до сих пор не обсуждались напрямую в комментариях. Вы устанавливаете контраст между выносливостью (которую я интерпретирую как сочетание любознательности и настойчивости) и талантом (который я интерпретирую как способность выполнять более оригинальную/творческую работу с меньшими очевидными трудностями). Вы также упоминаете несколько конкретных дисциплинарных подобластей исследований: рентген и т. д.
Мне интересно, может ли ваше восприятие вашего «таланта» быть скорее следствием того, что вы переключились между различными областями исследований, чем вашей врожденной способностью к оригинальным исследованиям в одной или нескольких из этих областей.
Исследования в области обучения и повышения квалификации показывают, что требуется около 10 лет сосредоточенной работы в определенной дисциплине (будь то шахматы, автомобильные гонки или академическая область) для развития компетентности. Однажды развитый, такой опыт может быть ошибочно принят за талант менее тренированным глазом. Ваши слова предполагают суждение, сформированное путем сравнения себя с другими. Если эти другие оказались более опытными в данной области исследований, то разница во «времени на задачу» может частично объяснять ваше восприятие меньшей способности к оригинальному исследованию в некоторых отношениях.
Пара моментов кажется заслуживающей внимания:
Вы, вероятно, хотите в конечном итоге выявить, развить и применить свой талант в какой-то области. Будь то CS, физика или что-то еще, это должно быть чем-то, чем вы должны быть готовы заниматься в течение длительного периода времени.
Принимая решение о своем пути после получения докторской степени, подумайте о дисциплинарной области , которая, по вашему мнению, могла бы какое-то время удерживать вас в интеллектуальном плане. Если ваш интерес к исследованиям таков, что CS — это средство для ответа на вопросы в других областях, тогда CS — это средство, а не цель для вас. Это приведет вас к одной конкретной карьерной траектории. Однако, если вас интересуют вопросы собственно CS, это может подразумевать другую траекторию (например, ученый-исследователь/программист в физической лаборатории или ученый-исследователь в исследовательском центре, который фокусируется на вычислительных вопросах, таких как алгоритмы и т. д. (извините). , CS не моя область).
Наконец, заявление о том, что вам «нравится заниматься исследованиями», является отправной точкой для более глубоких размышлений. Подумайте о том, КАКвам нравится заниматься "исследованиями" - другими словами, каковы характеристики исследовательского проекта, которые делают его интересным и полезным для вас. Большая часть этого связана с уровнем «агентства», с которым вам комфортно. Некоторые люди находят удовлетворение в тщательной разработке собственных исследовательских программ. Они делают это, работая в очень конкретной нише в течение очень долгого времени, возглавляя (в качестве PI) свои собственные гранты и создавая партнерства и сообщества вокруг определенной теории и / или методологии. Другим не так комфортно руководить, и они предпочитают следовать – вместо того, чтобы ломать голову над тем, на какой грант подать заявку, они счастливы поддерживать текущую работу, в которой решения о направлении исследования в основном принимались за них. Хотя оба типа людей могут (небезосновательно) считать себя «исследователями»,
Удачи!
Постдок обычно полезен для двух типов вещей:
Например, я знаю кого-то, работающего в области робототехники, чья диссертация работала, полностью в моделировании из-за обстоятельств в аспирантуре, и он использовал возможность «сдвига фокуса» постдока, чтобы заняться аппаратным обеспечением. Таким образом, постдок стоит рассмотреть, если вы чувствуете, что ваша текущая работа слишком узка, чтобы быть замеченной типом организаций, к которым вы хотели бы присоединиться.
Что касается того, куда двигаться дальше: если у вас нет абсолютного желания работать на факультете, не пытайтесь. Существует огромный мир нетрадиционных научных возможностей, о которых часто трудно узнать из традиционной академии. Некоторые вещи, которые следует учитывать, с множеством странных экологических ниш, о которых вы даже не можете знать, пока не начнете разговаривать с людьми в них. Обратите внимание, однако, что если вы не являетесь гражданином или постоянным жителем США, то многие из этих возможностей могут быть затруднены для вас из-за проблем с визой.
Однако для решения всех этих вопросов самое главное, что вам нужно начать делать, — это налаживание связей. Познакомьтесь с большим количеством профессоров на вашем факультете, чем с вашим научным руководителем, особенно с теми, у кого был нетрадиционный карьерный путь. Ходите на конференции и знакомьтесь с людьми. Ищите мероприятия в вашей области, в которых также принимают участие неакадемические исследователи (скорее всего, это будет больше информатика или материаловедение, чем физика), и ищите более неформальные и ориентированные на обсуждение сопутствующие мероприятия, такие как Ph.D. симпозиумы и семинары. Если ваш консультант может помочь вам представиться, это лучшая помощь, которую вы можете получить, но, поскольку вы заинтересованы в нестандартном пути, они могут быть не в состоянии.
Встречаясь с людьми, честно рассказывайте о своей ситуации. Всегда есть много людей, ищущих хороших кандидатов на внефакультетские должности, как в академических кругах, так и за их пределами, и есть сеть сарафанного радио. Если у вас есть хорошие базовые навыки в области компьютерных наук и вы не выглядите нуждающимся или отчаявшимся, существует гораздо больше возможных совпадений, чем вы можете себе представить.
Из того, что я могу сказать из вашего вопроса, отрасль кажется логичным выбором. В оставшееся время я бы посоветовал вам изучить ветки, которые могут вас заинтересовать, а затем сосредоточить свое развитие на требуемых там навыках. Существует множество различных возможностей для вашего типа опыта, будь то в исследовательском секторе или в инженерии.
При этом, если вы не планируете оставаться в академических кругах, получение постдока кажется не лучшим вложением. Люди обычно делают постдок, чтобы улучшить свои шансы на профессорскую должность (или в качестве своего рода заполнителя, пока они ее не получат).
Гейзенберг
Джейкбил
Гейзенберг
Джейкбил