Смотрят ли ученые свысока на абитуриентов, которые покидают академию и пытаются вернуться?

Например, если я сделаю постдокторантуру, а затем уеду на год, а затем решу, что хочу вернуться в академию, возможно ли это, или исследователи посмотрят мое дело, скажут: «О, год не в академии» и бросить мою заявку? Мой опыт в аспирантуре показывает, что ученые очень ориентированы на социальный статус и считают любую неакадемическую работу «низкостатусной». Мой собственный советник однажды сказал: «Я не знаю, зачем кому-то идти в промышленность». Я знаю аспирантов, которые никогда не говорили своему консультанту, что рассматривают неакадемическую работу, потому что боялись, что консультант не воспримет их всерьез. Должен ли я делать все возможное, чтобы придерживаться очень линейной карьеры?

Изменить: я занимаюсь чистой математикой, но этот вопрос относится ко всем полям.

Хотя вопрос может относиться ко всем полям, ответы могут не применяться.
Это может варьироваться в зависимости от страны и во многом зависит от того, какие промышленные исследования проводятся там. Это также будет зависеть от того, что вы делаете в течение этого года. Если вы сделаете это, не теряйте связи с учеными как с потенциальными авторами писем.
Хотя я разделяю определенное академическое высокомерие, по моему честному мнению, год или два реальной полезной работы должны быть обязательными ... Наука ради науки сама по себе является философией.
Это зависит - в основном, это зависит от страны. (И может даже зависеть от учреждения.) В Великобритании это может быть более принято, чем в традиционном немецком или (возможно, также) французском университете. С другой стороны, в Германии есть «Fachhochschulen» (множественное число), где, я считаю, ценится отраслевой опыт. Так что я не думаю, что есть общий ответ. Дисциплина также может иметь значение: человек, возвращающийся из крупной инженерной фирмы, потенциально может принести с собой полезные связи.
Я бы, наверное, равнялся на них в своей области. Я в основном преподаю программирование, но никогда не работал в промышленности. Думаю, я лучше понял бы этот предмет, если бы поработал в промышленности год или два, а потом вернулся (но после 25 лет академической карьеры нужен ли мне бизнес? Я подозреваю, что отношение промышленности к академическим кругам может быть не совсем положительным ;о). Поэтому я думаю, что это также может зависеть от предмета.
Мой опыт в США (и в основном в CS) отрицательный, особенно если вы использовали те годы, которые не были в академических кругах, чтобы стать финансово независимыми. И я знаю несколько человек, у которых была параллельная карьера: мой MS PI также был практикующим врачом, руководителем проекта в промышленной лаборатории, также читал курсы для аспирантов в местном университете и т. д.
Считаете ли вы, что национальные лаборатории или отраслевые лаборатории, такие как IBM Research (или Bell Labs в прежние времена), отошли от академических кругов? Если да, то я знаю множество людей, которые прошли постдокторскую или раннюю карьеру, а затем вернулись в академические круги (часто с немедленным пребыванием в должности).
Несколько лет вне академических кругов, и вы, возможно, не захотите возвращаться...
Если вам удается преподавать 1 класс в семестр на неполный рабочий день или в течение летнего семестра, это хороший способ оставаться на связи. Если вы опубликуете блестящие статьи, вы, конечно, легко вернетесь.

Ответы (9)

Нет, на это не смотрели свысока. Это редко случается, но это потому, что переход с неакадемической работы на академическую обычно является плохим экономическим выбором.

...хотя иногда и хорошая жизнь :)
Если переход с неакадемической работы на академическую является плохим экономическим выбором, то столь же плохим выбором будет вообще устроиться на академическую работу (вместо неакадемической работы), так что ваша логика, похоже, подсказывает, что только очень немногие люди должны предпочесть академическую работу работе в промышленности. И все же, вы сами не человек с академической работой? Хм…
@DanRomik Это не подразумевается; должности начального уровня, как правило, имеют одинаковую оплату, но разница становится значительной, когда у вас есть опыт и вы не претендуете на работу начального уровня. И как только у вас появится некоторый опыт работы, вы можете переключиться с научной работы на промышленность, если хотите («лектор» неплохо смотрится в резюме!). Кроме того, академическая работа начального уровня может дать вам больше возможностей для развития знаний и навыков, которые улучшат ваш потенциальный доход, чем работа начального уровня в промышленности. Так что получение академической работы в первую очередь не обязательно является плохим экономическим выбором.
@Dan Некоторые люди ценят экономический аспект больше, чем другие, поэтому некоторые решают остаться в академических кругах, а некоторые уходят, даже в аналогичных условиях. Смена карьеры означает, что у кого-то поменялись приоритеты и вдруг стали меньше ценить деньги. Иногда приоритеты смещаются (особенно когда заводится семья), но чаще в сторону производства, чем в обратную сторону.
@DanRomik Отмечу, что решения не всегда полностью рациональны и основаны на опыте. Люди привыкают к более высоким зарплатам. Одно дело изначально выбрать низкооплачиваемую работу; другое дело — перейти с более высокооплачиваемой работы на низкооплачиваемую.
@Stef: Кроме того, просмотрев доступные вакансии и поговорив с преподавателями о рынке труда и увидев, что отрасль не так плоха, как говорят некоторые ученые, я начинаю думать, что, может быть, просто может быть, мне следует узнать о науке о данных. .
Кто сказал, что профессионалы отрасли не ценят исследования? Единственное, что обычно не позволяет вам делать в индустрии, — это публично публиковать работу, за которую вам платят.
@DanRomik Да, я делаю плохой экономический выбор.
В некоторых областях также бывает так, что люди уходят и накапливают комфортные сбережения в промышленности, а затем возвращаются и преподают в качестве своего рода полупенсионера.
«начальные должности, как правило, имеют одинаковую оплату» — во многих областях это бесконечно неверно, например, в информатике. Я никогда не слышал о должности в области компьютерных наук в академических кругах (для свежих докторов наук), которая могла бы экономически конкурировать с теми, которые те же самые люди могли бы получить в промышленности (когда они были только что получившими степень бакалавра наук).
В качестве быстрого примера, средняя заработная плата для ассистента. Профессор компьютерных наук в Калифорнии получает 93 тысячи долларов, а начальная зарплата выпускника колледжа в Facebook составляет 114 тысяч долларов. Я предполагаю, что большинство людей, становящихся доцентами, могли бы получить аналогичные качественные предложения о работе. Люди, решившие пойти в науку, явно делают это, несмотря на экономические стимулы для альтернативы.
@AnonymousPhysicist точно. Моя точка зрения заключалась в том, что многие люди рады сделать «неправильный экономический выбор» (рассматривая их как на самом деле очень хорошие жизненные решения с точки зрения того, к какому образу жизни и уровню счастья и удовлетворенности жизнью они приводят). Следовательно, ваш ответ на самом деле не предлагает достоверного объяснения того, почему переход от промышленности к академии «редко случается».
@DanRomik Если вы утверждаете, что большинство людей принимают решения так же, как и я, то это неправдоподобно. Я анекдот, и плохо выбранный.

Сложность в том, что академические позиции определяются вашей недавней работой. Если вы покинули чистую математическую академию, то, если вы не публиковали чисто математические статьи на стороне, у вас нет никакой недавней работы, заслуживающей нового назначения.

Это не имело бы большого значения, если бы разрыв составлял всего год.
Несколько лет назад я был в чистой математической академии. В год, когда я получил докторскую степень, было 2000 докторантов + вернувшиеся постдоки, которые боролись за 200 должностей постдоков в США. Так что, конечно, я не ставлю под сомнение квалификацию ОП из-за перерыва в год, но конкурентоспособность сомнительна в свете обстоятельств. Я рекомендую ОП устроиться на дневную работу и заниматься математикой по вечерам и выходным, это то, что я делаю, и я нахожу это гораздо более приятным.
@John_Krampf Хотя я согласен, что это довольно конкурентоспособно, я не думаю, что цифры настолько плохи, насколько я помню из данных AMS. Кроме того, не все пытаются получить постдока — есть и другие должности, и некоторые люди смотрят только на работу в отрасли.
@Kimball Мои цифры основаны на данных AMS. Это легко вычислить с помощью нескольких ключевых цифр: 1. Посмотрите, сколько докторов наук получает диплом каждый год. (За последние 15 лет в США этот показатель увеличился с 1000 до 2000). 2. AMS также опрашивает докторантов о том, каковы их намерения (промышленность, наука, преподавание). Студенты, настроенные на академические исследования, начинают с 50% (по крайней мере, до тех пор, пока реальность не ударит их позже). 3. Посмотрите на MathJobs, сколько доступно постдоков. Обязательно прочитайте их, потому что иногда они рекламируют сразу 1-3 позиции. (продолжение...)
@Kimball (продолжение) (Таким образом, консервативная оценка числа свежих докторов наук во всем мире, подающих заявки на получение постдоков, составляет 1500) 3. Посмотрите на MathJobs, чтобы узнать, сколько доступно постдоков. Обязательно прочитайте их, потому что иногда они рекламируют сразу 1-3 позиции. (продолжение...) 4. Кандидатам на получение статуса Tenure становится нормальным делать от 1 до 2 почтовых документов. 5. Это означает, что помимо примерно 1500 докторов наук, ищущих постдока, в этом пуле также есть как минимум 100 постдоков, которые будут намного более конкурентоспособны, чем доктора наук, поскольку у них уже есть 1 должность постдока.
@Kimball (продолжение) Таким образом, по оценкам, 1500 свежих докторов наук и 100 высококвалифицированных докторов наук борются за 200 постдокторских должностей.
@John_Krampf Прошлый год, возможно, был аномалией, но в прошлом году мне отказали в постдоке, и они сказали: «Извините. У нас было более 500 заявок на 6 мест». То есть 494 из 500 не получили там места.
@Mehta Это не аномалия, то же самое происходило в середине 2010-х, когда я и многие друзья были на одном рынке.
@John_Krampf Это сайт, где люди свободно делятся своими знаниями, накопленными за долгий опыт. Не расстраивайтесь из-за того, что ваши комментарии не набрали много голосов — это относится к большинству комментариев на этом сайте, независимо от того, полезны они или нет. Видимость/своевременность играет большую роль в том, сколько голосов получает комментарий или сообщение. Более того, комментарии обычно не получают много голосов, если они не короткие, содержательные и не «выше сгиба» популярных постов.
@John_Krampf Я не голосовал, в основном только потому, что полагаю, что это общеизвестно среди всех, кто получил докторскую степень меньше, чем 10-15 лет назад. Жаль, что вам пришлось приложить столько усилий, чтобы понять это.
@John_Krampf Если эти комментарии важны для вашего ответа, отредактируйте их в своем ответе, а не оставляйте в комментариях. Комментарии не для этого.
@John_Krampf +1 к комментарию F1Krazy. Если вы хотите, чтобы ваше исследование было видно всем, добавьте его в свой ответ. Обратите внимание, что большинство людей, просматривающих сайт, даже не увидят ваши комментарии из-за того, что программное обеспечение SE сворачивает длинные ветки комментариев. Посетители, однако, увидят ваш ответ (с большим количеством голосов).
@AnonymousPhysicist Степень «недавности» также не имела бы большого значения, если бы разрыв составлял всего год, так что этот ответ не так уж неверен.

В целом, у меня сложилось впечатление, что люди слишком преувеличивают идею о том, что неакадемическая работа несет на профессорах какое-то пятно. Профессорам нравится идея того, что их бывшие студенты остаются в академических кругах, но гораздо больше по практическим причинам (продолжение сотрудничества и т. д.), чем потому, что студент, идущий в промышленность, рассматривается как своего рода неудачник.

Объективно трудно переключиться с неакадемической роли на большинство академических ролей. Однако причины этого так же практические, а не идеологические:

  • Если вы не публиковались во время работы в отрасли, возможно, ваше резюме «отстало».
  • Вам может не хватать текущих рекомендаций или, в более общем смысле, связей в академических кругах.
  • Ваши ожидания по зарплате могут не совпадать с академическими реалиями.
  • Вам может не хватать актуальных «групповых знаний», например, как написать хорошее исследовательское или учебное заявление, что подчеркнуть (и что преуменьшить) во время собеседований или как интерпретировать конкретную вакансию, что усложняет поиск. написать сильную заявку.

Ничто из этого не станет серьезной проблемой после всего лишь одного года работы в промышленности, но вместе взятые эти факторы делают возвращение в академические круги все более маловероятным, чем дольше кто-то остается в промышленности. Вы быстро достигаете точки, когда обмен любой карьеры в промышленности на то, что вы реально можете получить в академических кругах, просто непривлекателен.

Как мне получить это «знание улья»?
@Mehta По моему опыту, разговоры о «кулере с водой» в академическом контексте хороши для этого. Разговоры за обедом, в пабе, простои на конференциях, в холлах, где вы работаете и т. д. Как разговоры других людей, так и те, которые вы начинаете сами. Вы слышите об опыте многих людей с разными академическими нормами в разное время со всех сторон. Вы получаете то же самое в отрасли, но эти отраслевые разговоры будут сосредоточены на эквивалентных отраслевых нормах.
@Mehta Как новый выпускник: поговорив со своим консультантом и коллегами. Как человек в отрасли, вы в основном не имеете доступа к этим ресурсам (отсюда и проблема).

Поскольку вопрос актуален во всех областях...

Есть много областей инженерии, где «современность» в академических кругах сильно отстает от промышленности. У промышленности есть контекст для практического использования технологии и, при необходимости, ресурсы для проведения экспериментальной работы, необходимой для расширения границ.

Ярким примером здесь является авиация. Если вы заинтересованы в каком-либо аспекте проектирования самолета, то академия — это место, где вы узнаете, как сделать основы, возможно, самое большее, получив докторскую степень, прежде чем вы присоединитесь к Boeing, Airbus или где-либо еще и начнете работать с современными технологиями. Дата технологии. Оставаться в академических кругах — это путь к стагнации.

Лично я тоже сейчас работаю в сфере нанопозиционирования. (К вашему сведению, основным приложением являются механизмы фокусировки, некоторые для микроскопов, а некоторые для ускорителей частиц. Также сканирование поверхности с разрешением, близким к атомному.) Мы видим множество академических статей, утверждающих как «факт», что системы нанопозиционирования могут использоваться только для закрытых... позиционирование контура (считывание измерения положения и управление приводом до тех пор, пока он не окажется там, где он должен быть) на скоростях до 1-2% от пропускной способности системы, и они все в восторге от увеличения скорости до 5% или может быть, даже 10% (обычно с ужасным влиянием на точность в качестве компромисса). На самом деле лидеры в этой области с 1990-х годов обычно достигают 10%, а сегодня мы продвигаемся к 40%.

+1. Я подозреваю, что это имеет место во многих академических областях, которые изучаются и исследуются, потому что они полезны в промышленности. Я читал лекции в течение шести лет в бывшем политехническом университете, где многие курсы были ориентированы на профессиональную деятельность, и местная культура считала хорошим делом для академика провести время в промышленности.
@ kaya3 Конечно, это был мой опыт, когда я пошел в университет, чтобы изучать инженерное дело. Курса еще очень не хватало, но не было ощущения, что промышленность как-то "меньше".
В прикладной математике все наоборот. Разрывные методы Галеркина все еще не очень распространены в промышленности, и потребовалось десятилетие, чтобы применить многосеточные методы хотя бы для некоторых приложений. Ученый-компьютерщик в промышленности обычно просто использует сложение и умножение и ничему не научился в университете — за исключением больших данных и приложений ИИ.
@usr1234567 usr1234567 Тогда словосочетание «применяется» является неправильным. ;) Я думаю, что это очень большая разница между теоретическими предметами, такими как математика, и более практическими предметами.
@ usr1234567 «Прерывистые методы Галеркина все еще не очень распространены в промышленности» - я не знаю, о какой части отрасли вы говорите, но слышали ли вы о методах конечных элементов и конечных объемов? (Но обратите внимание, что часто есть более проницательные способы сформулировать методы FE и FV, чем Галеркин, даже если формулировка идентична)
@alephzero FE и FV можно понимать как частные случаи целого семейства более общих методов DG. Так что нет, это не то, что я имел в виду.
Просто к вашему сведению, ваш последний абзац ничего не значит для меня, кроме 40 > 10.
@Graham Но ученые входят в число основных групп клиентов коммерческих атомно-силовых микроскопов и сканирующих туннельных микроскопов, верно? Как проходит разговор, когда ваши торговые представители появляются в университете и заявляют, что ваше устройство может искать позиции в двадцать раз быстрее, чем ученые считают максимально возможной скоростью?
@DanielHatton Пару месяцев назад я выступал на EUSPEN с докладом о работе, которую мы проделали с NPL. Мы получили изображение за 40 с, на которое типичная АСМ потратила бы час или около того. Модератор был специалистом по сканированию поверхностей, и он сказал, что чуть не упал со стула. :)
@AzorAhai-him- Да, я знаю. Может переписать, чтобы улучшить это. Дело в том, однако, что если академия учит, что любой «современный уровень техники» на порядок или более ниже фактического уровня техники, то академическая среда — это не то место, где вы найдете, как добиться большего.

Я знаю немало примеров людей, которые ушли в промышленность через несколько лет после получения докторской степени. в чистой математике или после одного или нескольких постдоков, нашел опыт душераздирающим (хотя и хорошо оплачиваемым) и успешно вернулся в академические круги, обычно с новым энтузиазмом и амбициями.

Однако это непросто! Эти люди вынуждены конкурировать с теми, кто тем временем штампует статьи, изучает новую математику, развивает новое сотрудничество... Те, кто успешно возвращается, обычно довольно умны.

Я лично был свидетелем того, как мой научный руководитель разгромил другого профессора за то, что тот перешел на государственную/государственную должность, а затем вернулся на факультет университета.

Мой научный руководитель — маленький, мелочный человек, который в любое время и по любой причине (конечно, никогда не в лицо). Это не относится к академическим кругам. Некоторые люди именно такие.

Лучший способ смягчить худшее в человечестве — в любой отрасли — это в первую очередь беспокоиться о своих исследованиях/ценности и надеяться, что вы окружаете себя людьми, которые вам подходят. Лично я бы ни разу не извинился за то, что преследую свои интересы, но и в академических кругах я тоже плохо вписываюсь :)

Ваш пример с постдоком, уехавшим на год, будет гораздо меньше вызывать у вас озабоченность, поскольку это, как правило, переходный период, а не постоянный преподавательский состав. Устоявшиеся ученые наверняка столкнутся с этим чаще, чем недавний постдок.

редактировать: Вот реальный вопрос. Ваше отсутствие приведет к большему или меньшему финансированию? это то, что на самом деле имеет значение.

Из любопытства, в какой области это было?

Это история из США, доктора электротехники . Это может случится. Я подал заявку на звание профессора после нескольких лет работы в «промышленности», и мне нужно было в первую очередь оправдать переход в промышленность. В то время, когда я заканчивал обучение, на одно место вакантной должности приходилось около 800 претендентов, так что я не смог найти ни одного. [Возможно, 800 – это многовато, но на одно место претендовали десятки]. Я пошел в промышленность, чтобы зарабатывать на жизнь. В какой-то степени такой промышленный опыт «ценится», но они также хотят знать, что человек хочет быть в академии. Это может быть трудный круг к квадрату. В моем случае я вернулся к промышленности и аналогичной организационной работе.

В самом деле: если ваш постдокторский контракт подходит к концу или уже подходит к концу, он не обязательно может позволить себе быть разборчивым в том, будет ли его следующая работа в академических кругах или в промышленности, или отдавать приоритет гладкой долгосрочной карьере. продвижение по поиску способа удовлетворить платеж по ипотеке в следующем месяце. К сожалению, не каждый интервьюер может понять эти вещи.
800 претендентов на вакансию — это многовато, особенно для электротехники.
Я отредактировал сообщение, чтобы отразить, что 800 не является точным числом, просто в то время было очень трудно получить академическую должность.

Одни из лучших математических расчетов последнего времени были сделаны Мандельбротом на фракталах, когда он работал в промышленности.

Так что это примерно соответствует моей текущей миссии и траектории:

  • В академических кругах существует раздутый рынок труда, который недооценивает таланты.
  • Промышленность слаба в долгосрочном мышлении

Решение: оставить науку ради промышленности, чтобы сделать и то, и другое лучше

Должен сказать, что это одна точка данных, и ничего не доказывает.

Некоторые ученые смотрят свысока на других ученых , которые свысока смотрят на абитуриентов, покидающих академию и пытающихся вернуться.

Во-первых, смотреть на кого-то свысока, даже по несвязанным с этим причинам, само по себе не академично, поскольку это искажает меритократию . Смотреть свысока на кого-то из-за того, что он покинул академию, можно рассматривать как человека, покидающего меритократию. Но это означает, что вернуться означает снова войти в эту меритократию. Дело в поступках, а не в человеке.

В этой ситуации есть вполне реальная причина смотреть на человека свысока, потому что у него есть опыт вне академических кругов.
Это ценно почти по определению.

В лучшем случае это реальный мировой опыт применения родственных наук.

Я видел в этом естественную причину для искреннего восхищения.

Независимо от этого, человек демонстрирует сильный долгосрочный интерес к теме.

Есть одна проблема в отношении иерархии между учеными. Как и в случае с любым другим занятием, вам нужно время, чтобы освоиться по многим причинам.
Это очевидно для ваших сверстников и ожидаемо. Технически говоря, ваш уровень компетентности упал, и вы в меритократии.

Так что, в конце концов, ученые действительно могут смотреть на человека свысока. Но по разным причинам по-разному вы, возможно, беспокоились.

Смотрят ли ученые свысока на абитуриентов, которые покидают академию и пытаются вернуться?
СпросиСетьПолитика конфиденциальности1y, 0v