Отсутствие математической работы во время докторантуры и соответствие требованиям должностей постдоков

Я недавно закончил 31-летний доктор философии в области STEM. Я подавал заявки на должности постдоков в течение последних нескольких месяцев и получил отказ почти от всех из них, и лишь немногие из них еще не ответили. Поскольку учебный год подходит к концу, у меня нет никакой надежды получить должность, и я продолжу работу в качестве постдока или научного сотрудника в своей группе PhD.

Однако во всех ответах на мои заявки упоминалась одна общая причина: я не обладаю необходимыми математическими навыками и навыками программирования для работы в исследовательской сфере. Мое исследование PhD включало использование программного обеспечения Fluent CFD для моделирования потока в сопле. Я не разрабатывал никакого кода для этого. Я использовал программирование на Python для разработки различных геометрий сопла и использовал его для изучения потока.

Я не изучал ни метод конечных объемов, ни курс метода конечных элементов, ни курс гидродинамики в бакалавриате или аспирантуре, поскольку мой руководитель сказал мне самостоятельно изучить концепции. Я опубликовал 4 статьи в приличных журналах.

Тем не менее, все постдокторские должности, на которые я претендую, требуют разработки кода для CFD и наличия академического опыта работы с численными методами. И поскольку у меня нет опыта разработки кода, я не знаю, смогу ли я выполнять эту работу, учитывая отсутствие у меня формального обучения.

Ожидается ли эта дилемма после получения докторской степени? Что я должен сделать, чтобы повысить свои шансы на получение должности?

Ну, вы сами выучили эти понятия?
Да. Под обучением я подразумеваю, что знаю, как работают эти численные методы. Упражнений много не делал. Но в процессе обучения работал над некоторыми простыми 1d-2d задачами. Я думаю, что это то, что делается во время курсовых для этих курсов. Но исследования в этой области требуют распространения основ на сложные системы, такие как 3D, или со сложными граничными условиями. Я использовал коммерческое программное обеспечение, поэтому в своих исследованиях я не разрабатывал коды. Должности постдока требуют вещественных доказательств, свидетельствующих об опыте разработки такого кода.
Но тогда их мнение о вашем приложении оправдано: если они ищут кого-то, у кого есть реальный опыт разработки кода и 3D-моделирования, то вы не подходите для этой работы.

Ответы (2)

Если у вас есть знания, но нет «квалификации» в этих областях, убедитесь, что это указано в ваших рекомендательных письмах. Если у вас нет знаний, может быть немного проще улучшить навыки Python, чем математические навыки.

В качестве альтернативы вы можете попросить кого-нибудь обучить вас математике и убедиться, что ваш консультант и другие рекомендатели знают об этом в будущем.

Третий вариант заключается в том, чтобы сосредоточить свое заявление о цели и другие материалы приложения на ваших знаниях этих вещей, а не просто перечислять курсы.

Я думаю, что у меня есть необходимые знания для выполнения этой работы, но мне никогда раньше не приходилось заниматься теоретическими разработками. Так что я не знаю точно, смогу ли я это сделать. Но я подумал, что как только я получу постдокторскую должность с описанием работы, у меня будет определенная цель применить все свои теоретические навыки, которыми я обладаю. Разве постдок не должен узнавать что-то новое во время работы?
Этот. Звучит так, как будто у вас действительно есть навыки, которые им нужны (вы понимаете численные методы и умеете программировать), но у вас нет способа доказать это. Это неловко, но, возможно, лучше, чем ничего не знать.

Чтобы повысить свои шансы на получение должности постдока, вам следует подавать заявки на должности, для которых у вас есть необходимые технические навыки. Похоже, вы подали заявку только на должности, для которых это не так. В таких случаях трудно (но не невозможно) получить позицию.

Отсутствие математической работы во время докторантуры и соответствие требованиям должностей постдоков
СпросиСетьПолитика конфиденциальности1y, 0v