Как выглядел хороший академический рынок труда для математиков и может ли он когда-нибудь вернуться?

Я собираюсь поступить в аспирантуру по математике в неплохом учебном заведении, но рынок труда для профессоров исследовательских университетов, насколько я помню, ужасен (со времен рецессии в конце 2000-х). Я слышал много историй о сотнях отличных кандидатов, претендовавших на одну или две вакансии.

Профессора постарше говорят мне, что так было не всегда. Как выглядел рынок, когда он считался «хорошим», и сможет ли он когда-нибудь вернуться к тому времени, когда я закончу через 5-6 лет? Или в научных кругах произошел фундаментальный сдвиг, препятствующий тому, чтобы хорошие времена, какими мы их знали, когда-либо вернулись?

Одним из факторов в вашу пользу является то, что поколение «бэби-бума» приближается/вступает в пенсионный возраст. Но может пройти 10 лет, прежде чем это окажет заметное влияние на рынки труда.
Да, сейчас рынок труда уже не тот, что раньше. С другой стороны, если вы любите проводить дни за математикой и не заботитесь о том, чтобы разбогатеть, академическая математика — не самая глупая авантюра в том смысле, что в худшем случае вы должны получить «настоящую работа, как у всех». Но, да, «академическая математика» — это не «выбор карьеры», а скорее способ превратить хобби/одержимость во что-то, что немного оплачивается, обычно с медицинской страховкой.
И если у вас есть докторская степень по математике, вам должно быть легче найти довольно интересную «настоящую работу», чем искать работу только со степенью бакалавра.
@PeterShor - Это, очевидно, зависит от вашей степени бакалавра и того, что вы узнали, и от того, что вы подразумеваете под «интересным». Я могу сказать, что моя преддипломная зарплата была, с точностью до ошибки округления, такой же, как моя текущая зарплата, и это без учета 15+ лет (по общему признанию низкой) инфляции. Я рад, что принял те решения, которые принял, но с чисто финансовой точки зрения...
Интересно, насколько тесно это связано с рынком труда в компьютерной индустрии. Чистая спекуляция, но может ли быть так, что люди переходят в разработку программного обеспечения и тому подобное из «чистой математики», которая почти по определению негодна для продажи? (То есть, если вы определяете «чистый» как «не применимый к реальным или бизнес-задачам».) Насколько я могу судить, рынок труда в компьютерной индустрии не пострадал.
Возможно, в прошлом, когда не было математиков, они могли следовать своей страсти и найти работу. Теперь вам нужно найти то, что будет востребовано в будущем (большие данные, искусственный интеллект, ...) и найти в этом свою страсть. Вам нужно быть немного умнее в том типе исследования, которое вы будете проводить.
@Wildcard: я думаю, что многие компьютерные инженеры (внутри США) могут с вами не согласиться. Я постоянно вижу истории о людях, обучающих владельцев визы H1-B, чтобы заменить их, о невозможности трудоустройства после 45 лет или около того и т. д.
@DanielR.Collins - Есть много «инженеров-программистов», которые, несмотря на многолетний опыт, к сожалению, до сих пор не имеют возможности читать (прилично написанный) код и абстрактно рассуждать о том, что код делает без фактического тестирование и пошаговое выполнение каждой переменной. Это люди, которые не могут найти работу в возрасте 45 лет. Я надеюсь, что у большинства людей, даже подумывающих о поступлении в аспирантуру по математике, не возникнет этой проблемы.
@AlexanderWoo: Наоборот, эйджизм — довольно хорошо задокументированная точка предвзятости в сфере разработки программного обеспечения, даже для талантливых людей: newrepublic.com/article/117088/silicons-valleys-brutal-ageism
Я думаю, вы имеете в виду "космическую гонку" или "момент спутника".
@djechlin Моя первая мысль, когда я прочитал вопрос, была: Вторая мировая война? Но третья мировая война, вероятно, не продлится достаточно долго, чтобы математики могли быть полезны.
@nocomprende близко, это была холодная война.
@paulgarrett Я, наверное, упустил суть твоего последнего предложения. Вы имеете в виду, что «что-то, что платит немного, обычно с медицинской страховкой», не является карьерой?
@JiK, конечно, это зависит от того, что понимать под «карьерой». На мой взгляд, все еще жизнеспособная версия академической математики (именно так многие из нас всегда думали) больше похожа на хобби/навязчивую идею, которая почти чудесным образом оплачивает скромные счета и т. д. работа», поскольку для этого нужно было бы приложить больше усилий, чем вознаграждается каким-либо очевидным образом, и т. д. Во многих отношениях не «рациональный» выбор, даже во время холодной войны. Например, если человек ужасно не любил математику и нуждался в большом количестве денег, математика всегда была довольно сомнительным выбором.

Ответы (4)

Во-первых, немного исторической перспективы: Фрэнсис Соуэрби Маколей и Герман Шуберт, два математика конца 19-го века, имена которых вы все еще неоднократно слышите в наши дни, если вы приближаетесь к алгебраической геометрии, оба преподавали в средней школе.

Во-вторых, с точки зрения подсчета: профессора исследовательских университетов, вероятно, в среднем получают докторанта не реже одного раза в пять лет, а некоторые — более одного в год. Это означает, что каждый профессор производит от 6 до 40 замен в течение своей карьеры. Если предположить, что количество рабочих мест не изменится, только одна из этих замен получит должность профессора в исследовательском университете.

В-третьих, практическая перспектива. Трудно представить, чтобы исследования в области математики, особенно чистой математики, но не только, приносили прямую практическую пользу многим людям. Это означает, что сумма финансирования исключительно для исследований, как правило, довольно мала. Даже в исследовательских университетах преподавание является важным основанием для выплаты заработной платы профессору, а преимущества преподавания являются важным обоснованием для проведения исследований.

То, что произошло между 1950-ми и 1980-ми годами, особенно в США, было огромным расширением высшего образования наряду с огромным увеличением финансирования исследований. В США примерно 5% 20-летних ходят в колледжи примерно до 50%. При соответствующем увеличении числа профессоров это означало, что профессор мог консультировать 10 аспирантов и обеспечить каждому из них работу. По понятным причинам мы больше никогда не увидим 10-кратного увеличения. Кроме того, США были чрезвычайно богаты и имели ресурсы, которые можно было потратить на менее практические цели, такие как математические исследования и обеспечение высококачественного университетского образования. (США по-прежнему тратят примерно на 50% больше на одного студента университета, чем Германия. Большая часть этой суммы идет на меньшие классы, где больше внимания уделяется помощи студентам.)

Я хотел бы возразить вам; многие исследования в области прикладной математики имеют прямую практическую пользу, даже если большинство из них не имеет.
То, что произошло между 1950-ми и 1980-ми годами, особенно в США, было огромным расширением высшего образования. Другим важным событием, которое произошло в то время, было преобразование работы с полной занятостью в работу с частичной занятостью. Это изменение никогда не исчезнет.
«Трудно представить, чтобы исследования в области математики… приносили непосредственную практическую пользу многим людям». Как насчет RSA (который основан на теории чисел)? Или цифровые схемы (из булевой логики)? Или GPS (те, кто работал над неевклидовой геометрией, не думали, что пространство так работает)?
@PyRulez - я не думаю, что какой-либо из этих примеров считается «прямым».
@AlexanderWoo Упс, пропустил слово. Извини.
Большой объем работы, выполняемой людьми, имеет мало прямой практической пользы для людей. Это не относится к математике. Только не суммируйте положительные числа до $- {1 \over 12}$. [Что??? Матьякс здесь не работает?]
«Это означает, что сумма финансирования исключительно для исследований, как правило, довольно мала». Нет. Для нашего современного общества характерно то, что финансирование исследований зависит от «прямой практической выгоды». Существует много возможностей для финансирования вещей, приносящих лишь косвенную практическую пользу, или прямую философскую или духовную пользу, или туманную косвенную непрактичную пользу, но мы предпочитаем не принимать такого решения.
@PyRulez, проблема в восприятии, а не в реальности. Конечно, если вы задумаетесь об этом, теория чисел даст вам шифрование, статистика даст вам количественные финансы и страховую индустрию, различные отрасли исчисления дадут вам высокочастотную электронику и полупроводниковую промышленность и так далее, но суть в том, приложения не очевидны, в отличие от гидродинамики.
@PyRulez Я думаю, что нужно проводить различие в настоящем времени, а не оглядываться назад, оглядываясь назад. Нельзя утверждать, что работа над теорией чисел поддерживает RSA, пока не появится RSA (или не станет частью разработки самого алгоритма). До этого момента трудно оправдать расходование средств, используя RSA в качестве обоснования. После того, как RSA вышел, определенно была некоторая прямая практическая польза от решения проблемы и обеспечения безопасности. Одна из больших проблем, с которыми сталкиваются университеты и другие группы высшего образования...
... пытается убедить людей отдать им должное за создание основ ярких изобретений, которые люди узнают и ценят. Это бесконечная борьба. Я потерял речь, но была красивая речь на конгрессе Фенимана или Оппенехимера, в которой, по сути, говорилось, что они не могут назвать ни одного практического применения для исследования, которое они защищают, но этот конгресс все равно должен заплатить за это. Их спор был прекрасен.
@CortAmmon - и трудно представить, чтобы кто-то произносил ту же речь в наши дни или не высмеивался из комнаты.
Каковы «преимущества для обучения» исследований? Мне любопытно.
@RenéG 1. Люди, которые также занимаются исследованиями, имеют более прямое отношение к предмету и поэтому могут лучше его преподавать. 2. Плата людям за исследования, а также за преподавание позволяет вам привлечь лучший класс учителей.

Сравните страницу 3 ежегодного опроса AMS за 1999 год со страницей 4 издания 2008 года и страницей 4 издания 2014 года , с точки зрения трудоустройства новых сотрудников сейчас ситуация намного лучше, чем в начале 90-х годов.

В зависимости от возраста человека, с которым вы разговаривали: старые добрые времена могут быть чем угодно вплоть до конца 80-х, когда уровень безработицы остается в основном ниже 2%, а новых выпускников часто сразу нанимают на должности с постоянным сроком пребывания. Мы почти наверняка не вернемся к тому уровню занятости: в послевоенную эпоху, во время холодной войны, произошло (по тем или иным причинам, например, закон о правах военнослужащих) увеличение финансирования научных кругов. Этот рост никогда не был устойчивым. В качестве точки отсчета на будущее вы, вероятно, захотите рассмотреть данные с 1990 года.

Если вы посмотрите на данные за 1999 г., из тех, кто получил работу в Соединенных Штатах, чуть менее 30% (новых получателей докторской степени) были наняты на постдокторские должности и чуть более 50% на постоянные должности (30% в академических кругах и других организациях). 20% в промышленности/государстве). Данные 2008 года аналогичны. Процент постдоков выше в 2014 году (38%), но это не критично.

Вы можете потратить еще немного времени на поиск данных самостоятельно; результаты ежегодных опросов доступны в Интернете за последние 15 лет , и, предположительно, у AMS есть где-то старые данные, относящиеся к 50-м годам.

Если вы хотите быть более дальновидным и рассматривать статистику найма в целом, а не только для новых докторов наук, после экономического кризиса AMS ежегодно проводит опросы по трудоустройству . Беглый взгляд на опрос 2014 года показывает, что ситуация немного улучшилась.

В качестве побочного замечания: большое количество заявок на математические должности отчасти связано с доступностью MathJobs.org. Веб-сайт позволяет относительно легко подать заявку на 50-100 должностей за один цикл найма по математике по сравнению с другими академическими областями без аналогичной централизованной базы данных о вакансиях. Таким образом, рост количества заявок, полученных на одно открытие, по сравнению со «старыми временами» не на 100% коррелирует со здоровьем рынка труда.

Точно. Увеличение количества студентов в колледжах, вызванное законопроектом о военнослужащих, и расширение федерального финансирования исследований (и рационализация преподавательской нагрузки), вызванное «холодной войной», не продолжались и не имели смысла продолжаться. Но общая структура и мифология были и остаются основанными на том экспансионистском времени... С другой стороны, в какой сфере деятельности всегда все просто? (Ложно) «Золотой век» (который был неустойчивым и в значительной степени иллюзорным) закончился. Должен сказать, что мне повезло, что я немного поймал эту волну, но даже в лучшие времена академическая математика требовала... [продолжение]
[продолжение] ... личные жертвы, очень важное место среди них занимает географическое положение. Особенно до «интернета», оставив позади семью, друзей и, возможно, работающих супругов/партнеров… и не раз?
Не забывайте, какой мощной силой должен был стать спутник для оживления государственного финансирования физических наук и техники в США. Я разговаривал с людьми, нанятыми в тот рывок. Фраза вроде «достаточно пульса и доктора философии или даже ABD, чтобы меня взяли на работу» всплывала не раз. Мне нравится утверждать, что все остальные физические строения в кампусе США были построены впоследствии, хотя эта оценка имеет очень широкие полосы погрешностей.
@dmckee, ах, да, действительно! «Спутник» надолго, по крайней мере, до 1960-х годов, создал своего рода «карт-бланш» для физических наук.
Итак, сколько заявлений обычно подается на математические должности в академических кругах? Мне любопытно, потому что я сам только что подал заявку.
@Significance Это значительно различается между университетами (ранг / популярность и то, ориентированы ли они на исследования или обучение). Некоторые получают более сотни заявлений на одно место, а некоторые (особенно небольшие гуманитарные и/или небольшие государственные школы) терпят неудачу в поиске, потому что не набралось достаточного количества претендентов или никто не принял их предложение.
@Significance: я работаю в крупном государственном исследовательском университете. В прошлом году мы рекламировали одну вакансию и получили более 400 заявок. И я слышал о местах с еще худшими отношениями.
@Significance: я работаю на математическом факультете, входящем в топ-5, и последнее, что я слышал, я думаю, что мы получили около 600 заявок на постдок. Но, как вы понимаете, серьезных кандидатов гораздо меньше, так что эта статистика хоть и поразительна, но в конечном счете малоинформативна. Большинство этих абитуриентов просто отмечают все лучшие университеты на MathJobs, потому что, в конце концов, почему бы и нет? (Однако мы по-прежнему читаем каждое приложение!)

Есть разные уровни "хорошо". В 1969 году, когда я учился на последнем курсе в аспирантуре, старший преподаватель сказал мне о поиске работы: «Ну, ты должен решить, куда ты хочешь пойти, и предположить, что мы сможем тебя там найти». Я бы назвал это хорошим рынком труда. Но в моем случае это не сработало; по-видимому, самые большие последствия пост-спутникового бума в математике только что исчезли. Итак, я столкнулся с плохим рынком труда? Если сравнивать с предыдущими годами, то да. Но я отправил в общей сложности три заявки и получил два предложения. По сравнению с недавними временами, это все еще был чрезвычайно хороший рынок труда. Я не вижу реальной надежды на то, что все снова станет так хорошо.

Когда кто-то изобретет FTL, телепортацию или Ansible, дела пойдут снова, не беспокойтесь.

На мой взгляд, есть два фактора, которые определяют «хороший» рынок труда. Одним из них НЕ является количество людей, которые претендуют на ту или иную должность. Количество людей, претендующих на должность, зависит от количества выпускников, количества людей, которые хотят сменить университет, и количества людей, которые хотят сменить профессию. Я верю, что даже на хорошем рынке труда вы все равно можете найти сотни людей, желающих претендовать на вакансию. Я не верю, что «хороший» рынок труда означает, что каждый, кто хочет получить должность TT с преподавательской нагрузкой 1-1 (т. е. 1 занятие осенью и 1 весной), получает R1. Я думаю, что хороший рынок труда означает, что «лучшие люди» (я не хочу давать определение «лучшим людям») в конечном итоге получают работу.

Первый фактор, который, как мне кажется, определяет «хороший» рынок труда, — это количество рекламируемых «хороших» вакансий. Я думаю о "хорошей" должности в США как о должности TT с учебной нагрузкой менее 3-3 (т.е. 3 занятия осенью и 3 весной). Моя область деятельности невелика, поэтому в плохой год по моей специальности будет меньше 5 вакансий, а в хороший год — 10+. В хороший год также может быть еще 10+ открытых звонков и еще 10 или около того звонков, где, если вы достаточно прищурились, вы можете утверждать, что подходите. Таким образом, в хороший год может быть около 30 «хороших» вакансий, на которые можно подать заявку, а в плохой год — меньше 10.

Второй фактор — это количество позиций, которые помогут вам прогрессировать. Это могут быть должности исследователей с легкими деньгами или низкооплачиваемые должности в течение одного года с посещением коллег с разумной преподавательской нагрузкой, которые помогут вам стать лучшим исследователем. Я не считаю, что 5-5 дополнительных должностей помогут вам прогрессировать. Большинство этих прогрессивных должностей, по крайней мере, в моей области, являются прямым результатом грантового финансирования. Они могут исходить от кого-то на рынке труда, который сам получает грант, или от нынешнего преподавателя, получающего грант, чтобы выкупить его преподавание. На хорошем рынке труда их должно быть достаточно, чтобы «лучшие» люди могли избежать безработицы и стагнации в течение года.

Я думаю, что это хороший ответ, но некоторые моменты, похоже, не применимы к математике. Я, например, никогда не слышал об исследовательской должности в области математики, связанной с мягкими деньгами.
@TomChurch, когда я писал ответ, вопрос был более общим, чем сейчас.
Как выглядел хороший академический рынок труда для математиков и может ли он когда-нибудь вернуться?
СпросиСетьПолитика конфиденциальности1y, 0v