Сегодня ровно шесть месяцев как после двадцати лет в науке я ушел в стартап, разрабатывающий ПО для создания синтетических данных, в котором я занимаюсь интеграцией систем машинного обучения в конечный продукт. Поскольку здесь есть люди, которые еще только решаются на такой шаг, я опишу свой путь или, вернее, изменение направления своего пути.
Академия
Я профессиональный физик и получил степень к.ф.-м.н. на Физфаке МГУ. Работал как в теоретической физике, так и в экспериментальной. Статьи в Nature и PRL, более 700 цитирований и индекс Хирша 14. Эти подробности не для того, чтобы помериться с кем-то чем-то, а для понимания общей картины. Если брать контракты длительностью более года, то на таких длительных позициях проработал в четырех странах западной Европы. Все было бы хорошо, но в последнее время наука стала превращаться в бизнес. Люди в университетах только и думают о получении постоянной позиции. Постоянный поиск денег на исследования — написание заявок на гранты начало занимать больше времени, чем занятия непосредственно наукой. Если не имеешь ERC (European Research Council) проект, то ты не заинтересуешь ни один более менее нормальный европейский университет, даже если у тебя есть куча отличных публикаций и проектов. При этом все усилия в конечном итоге могут обернуться просто ничем. Каковы конечные шансы получить позицию? От 0.5 до 2% при попадании в нужное время в нужное место, т. е. это вопрос удачи (привет Даниэлу Канеману и Нассиму Талебу). Десять лет исследований могут оказаться никому не нужными, не «модными». Такая деятельность стала приносить все больше разочарований. А если работа перестает приносить удовольствие, то и все вокруг перестает радовать. Да и статистика указывает на то, что ситуация вряд ли улучшится. Итак, решение закончить академическую карьеру было принято. Вопрос о дальнейшей деятельности для меня был очевиден — программирование. Но быстро сказка сказывается, да не быстро дело делается...
Программирование
Почему программирование, а не датасайнс? Здесь все просто — в программировании и разработке ПО у меня был хоть какой-то опыт. Да, это был ограниченный опыт разработки для личного и внутри-академического пользования, но мой софт работает и им пользуются другие люди в лабораториях и при расчетах. Я разрабатывал системы для сбора данных и контроля больших экспериментальных установок (н-р, рефрижератор растворения с ядерной размагничивающей подсистемой), анализа и визуализации данных на Python. До этого очень много использовал Fortran и немного C++ для численных расчетов. В любом случае, этого опыта было не достаточно для перехода. Надо было «подтянуть» или освоить много нового как в программировании (в том числе, алгоритмы и структуры данных), так и в проектировании ПО. Поставил себе временное ограничение в один год, т. е. это был крайний срок для моего перехода, так как мой контракт тогда заканчивался, а продлевать его я был не намерен, хотя такая возможность у меня была. Также «набросал» небольшой план практического обучения, в который вошли, н-р, создание игр на Python с использованием сценариев из книги «Программирование игр и головоломок» (Jacques Arsac, 1985) и различных небольших программ из «The Programmers Idea» (Coders Lexicon). Кстати, первую книгу я еще использовал много лет назад, когда писал игры для Spectrum ZX. Параллельно начал изучать еще два языка программирования — JavaScript и Go. В принципе, все шло хорошо, благо обучающих ресурсов, книг, примеров в интернете сейчас хоть отбавляй. Однако через какое-то время я стал ощущать необходимость в личном общении с людьми непосредственно занимающихся разработкой ПО, а также в совместной работе над каким-нибудь проектом. Я стал искать такие возможности, учитывая, что я продолжал работать в университете и заниматься самообучением. И, конечно, выручили митапы...
Встречи, проекты
Одна из первых групп была FreeCodeCampVienna, которая в основном сфокусирована на веб-программировании, но это было нормально, так как мне важны были общение и контакты, а также получение опыта совместной работы. После третьей или четвертой встречи мы организовали маленькую группу из пяти человек (потом остались только трое) для работы над проектом WebTags, позволяющим оставлять сообщения друзьям или группам на любом вебсайте. Я занимался бэкэндом, так как с веб-дизайном я не очень дружу, мягко говоря. К сожалению, проект мы довели только до MVP и сделали пару презентаций на митапах, а дальше дело как-то не пошло, но необходимые знания я приобрел. Как в прочем и другой проект, «CarTalk — A community designed for car enthusiasts», начатый в Chingu Voyage-7 команде (свободная глобальная платформа для тех, кто хочет научится работать над совместными проектами) не был закончен. К тому времени я уже начал посещать и другие группы, в том числе и связанные с датасайнс — Vienna School of AI, Deep Learning Meetup in Vienna, Vienna Data Science. Мои интересы начали смещаться в сторону машинного обучения и ИИ, так как в них присутствовала некая «научность», что ни могло не заинтересовать меня...
Немного о науке о данных
Возможность не отдаляться от науки и в тоже время заниматься программированием меня заинтриговала. Я нашел и прошел несколько курсов по машинному обучению, ИИ, работе с большими данными. На митапах была практика, хотя и не столько, сколько хотелось бы. Однако основным приоритетом для меня оставалось общение и контакты. К тому времени уже прошло около восьми-девяти месяцев установленного мной переходного периода и я начал переделывать свое резюме. Кто работал в науке, тот знает, что в научной среде используется curriculum vitae, которое включает в себя практически все детали научной деятельности. Надо было ужать восьмистраничное CV в одностраничное резюме. С одной стороны, проблема небольшая, так как в научном CV много нерелевантной информации, которая никого, кроме университетов не интересует. С другой стороны, было не понятно какая информация может оказаться полезной. В конечном итоге включил почти все, что касалось разработок ПО и анализа данных, а также работа над сторонними проектами. На переработку резюме у меня ушло где-то две недели. Из отведенного мной срока оставалось около двух месяцев и я начал подавать на открытые позиции. Надо отметить, что это был декабрь — месяц, в котором много праздничных дней, да и вообще, все уже обычно в ожидании Рождества и новогодних праздником. Я также понимал, что моих навыков и знаний для работы непосредственно, н-р, инженером машинного обучения еще недостаточно, поэтому я сосредоточился на компаниях, занимающихся датасайнс, но имеющих открытые позиции разработчиков...
Поиск
И я начал рассылать свое резюме. В большинстве случаев отвечали достаточно быстро — за два-три дня. К моему удивлению, не все отвечали мгновенным отказом. Пригласили на пару интервью после телефонных собеседований и тестовых заданий. Однако потом получил отказы. Таких было около десяти. Все это время я продолжал самообразование и общение на митапах. Слушал, вникал, задавал много вопросов. Может быть кому-то надоедал, но в большинстве своем получал дружелюбные комментарии. Меня тогда поразило датасайнс сообщество своей открытостью, чего я уже давно не наблюдал в «обычной» научной среде или крайне редко. Заинтересовало несколько тем, в том числе генерация синтетических данных и защита частных данных. Это выглядело как магия, на самом деле. Создание человеческого лица или генерация вполне себе адекватного C кода с помощью систем машинного обучения. В детстве я прочитал в какой-то книге или журнале о программе, которая могла писать стихи. Потом я написал такую для Sinclair Spectrum ZX, но это был просто перебор в массивах и подстановка правильных слов в правильные места. А тут нет никакого жестко запрограммированного алгоритма создания чего-то нового, что не существовало, но имеющего при этом смысл! Одним словом — круто. Я начал чуть глубже вникать в эти темы, читать литературы и искать алгоритмы. Написал несколько писем людям, которые работали в этой теме в Австрии и где-то в январе я получил приглашение пройти телефонное интервью с тех. директором стартапа. В то же время я получил приглашение от одной из компаний, которая разрабатывала научное ПО, но мне хотелось в датасайнс...
Предложение
После телефонного интервью с директором стартапа меня пригласили на интервью в офис компании и прислали несколько практических заданий, одно из которых было просто на алгоритмы, а другое связано с анализом и трансформацией данных на Python. Задания не вызвали никаких трудностей, только названия некоторых функций мне показались странными. Как я потом узнал, эти задания были «вычленены» из реального кода, первоначально написанного на R. Интервью проходило в конце января, означая, что я вполне мог уложиться в запланированные сроки и не продлять свой контракт в университете. На интервью в основном говорили про программирование, обсуждали тестовые задания и общие вопросы на адекватность и психологическую устойчивость. Проговорили в общей сложности около двух часов. Все проходило так, как-будто мы были знакомы много лет — никакого напряжения. Через несколько дней я получил предложение на позицию Senior software engineer. И вот тут и стало страшно. Во-первых, я отказался от предложения в другой компании, разрабатывающей научное ПО, но это было без особых терзаний. Основная проблема состояла в том, что я сделал то, что задумал. И теперь необходимо было сделать последний (или первый?) шаг — уйти из науки, которой я занимался последние двадцать лет. На решение у меня было пять дней, самых длинных в моей жизни. Но, как говорится, сказал «А», говори и «Б». И, отработав положенный месяц в университете, я ушел в стартап...
Стартап
На сегодняшний день я могу сказать, что я рад, что начал свою новую жизнь не в большой компании, а в маленьком стартапе. Мне нравится, что я могу общаться с каждым членом компании. Все делают свою работу. И более того, мы знаем, что мы делаем и для чего. Первая неделя была не самая сложная, занимался в основном багфиксами. Но маленькие компании такую роскошь себе позволить не могут, так что через десять дней я уже занимался интеграцией алгоритма differential privacy в наш «движок», что потребовало более глубокого изучения и понимания Tensorflow и Keras, а также самого алгоритма. После этого разработка и имплементация кодировщика, который мог бы обрабатывать файлы, содержащие десятки миллионов строк и несколько тысяч колонок разного типа за разумное время. Для этого изучил Spark и облачные вычисления. Теперь SaaS внедрение и интеграция… Каждый день что-то новое. Десять-двенадцать часов в день, которые пролетают как один час…
Комментарии (43)
sbnur
03.09.2019 21:18… Ты молодой, поживи ещё. Может быть, что-нибудь переменится…
А вернуться назад в науку будет очень трудно
DaylightIsBurning
03.09.2019 21:33вернуться назад в науку будет очень трудно
Почему? После индустрии труднее найти постдока?ivlis
04.09.2019 03:05Я так понимаю топикстартеру проблемы найти постдока нет. Проблема в постоянной позиции. А постоянную позицию найти очень трудно, на несколько порядков сложнее чем постдока, поэтому топикстартер особо ничего не потерял.
DaylightIsBurning
04.09.2019 13:58топикстартер особо ничего не потерял
Мне тоже так показалось. Потому я и спрашиваю sbnur, что он имел ввиду.
sbnur
05.09.2019 10:29Почему трудно?
Я имел ввиду не организационные вопросы — устроится можно кем угодно и куда угодно — пример — глава Роскосмоса.
Трудно, потому что профессиональное занятие физикой требует большого объема знаний в области физики и математики на основе базового физического образования, расширенного в процессе занятия научной деятельностью, что включает помимо выполнения своих теоретических (и/или экспериментальных) исследований, постоянного отслеживания научной литературы по свой теме и по смежным областям, участие в различных научных мероприятий типа конференций или семинаров, публикации своих результатов в научных изданиях и так далее.
В результате прекращения такой научной деятельности полученные знания будут забываться, развитые навыки утрачиваться, а накопленные контакты потеряют актуальность.
Другими словами, ученый должен быть в теме, иначе он теряет ученость в широком смысле этого слова.
Да и с годами мы лучше не становимся, как мне сказала однажды одна моя сотрудница.
ivlis
04.09.2019 03:09> Десять-двенадцать часов в день, которые пролетают как один час…
Звучит как-то не особо, честно говоря.
stalker1984
04.09.2019 07:01История отчасти печальная. Хотя за автора я рад. Сам просидел 10 в институте и это не считая универскую практику в течении четырех лет. К сожалению теперь в науке приходится выживать.
amartology
04.09.2019 09:43+5Меня последнее время на Фейсбуке прямо спамит рекламой компании, которая помогает учёным найти работу в индустрии.
А в целом автор все правильно сделал, удивительным образом во всем мире активные молодые исследователи — одна из самых социально незащищённых категорий работников, вынужденная постоянно мотаться с места на место и больше искать новую работу, чем заниматься текущей.
Хинт для переходящих в обе стороны: в прикладной науке обычно больше стабильности, из-за возможностей промышленного внедрения разработок в разумные сроки. Собственно, типовой хайтек стартап часто растет как спинофф по коммерциализации прикладных университетских разработок. И там часто можно продолжать в разумных (для собственного самочувствия) масштабах продолжать заниматься какими-то исследованиями.DaylightIsBurning
04.09.2019 14:30во всем мире активные молодые исследователи — одна из самых социально незащищённых категорий работников, вынужденная постоянно мотаться с места на место и больше искать новую работу
Это новая ситуация для Германии (ЕС?), на сколько я слышу от старших коллег. Более того, проблема признана и, вроде, даже есть какие-то попытки её решения. В Германии недавно приняли правило, что нельзя держать человека более 6 лет на временных котрактах в одном универе. Как я понимаю, подразумевалось, что универы будут после 6 лет давать постоянную позицию. На практике стало ещё хуже — универы перестали продлевать контракты и теперь пост-доки вынуждены переезжать, не имея возможности получить хотя бы временный контракт.ivlis
04.09.2019 15:15+1Это относительно новая ситуация для всего мира. Если ещё 20 лет назад путь PhD -> постдок -> профессор был абсолютно стандартным и проходимым при усердной работе, то сейчас количество открытых постоянных позиций существенно сократилось, а количество PhD выросло. Возник bottleneck из тех, кто не может получить постоянную позицию с одной стороны и огромная конкуренция на немногочисленные позиции с другой. Университеты даже средней руки начали требовать наличие статей в журналах уровня Nature от вчерашних студентов, что раньше считалось венцом карьеры. А всякие правила типа "не более 6 лет" приводят к ситуации пан-или-пропал. Всё это на фоне стагнации зарплатат в науке отпугивает талантливых студентов от участия PhD программах, так как дальнейшие перспективы очень туманны.
DaylightIsBurning
04.09.2019 15:3620 лет назад путь PhD -> постдок -> профессор был абсолютно стандартным и проходимым при усердной работе
А в чём причина? Профессорских позиций стало меньше? Или просто выросло количество PhD и оттого конкуренция? Я вот как раз молодой постдок и с моей точки зрения проблема в том, профессорских позиций мало, а никаких других постоянных почти нет. К тому же нет ощущения, что усердная работа гарантирует получение одной из позиций, большая доля везения. В результате выходит, что риск остаться пожизненным постдоком на временных контрактах большой (80-90%), а привлекательность профессорской должности не то что бы такая уж огромная. Профессор получает обычную (в лучшем случае) для своего уровня квалификации зарплату + творческую свободу, — необходимость кучу времени тратить на скучную работу по выбиванию грантов.
правила типа «не более 6 лет» приводят к ситуации пан-или-пропал
Скорее просто «пропал», т.к. никакого позитивного эффекта от этого правила не последовало.
стагнации зарплатат в науке отпугивает талантливых студентов от участия PhD программах
Не знал об этом. Вроде как в Германии зарплаты в науке растут синхронно с общим уровнем инфляции/зарплат. Как вы говорите, количество PhD выросло. Или качество упало?Matshishkapeu
04.09.2019 18:11>> А в чём причина?
В пирамиде. Профессор хочет что-то поизучать, фиксированных денег у него только своя зарплата, на остальное надо писать грант. В заявке на грант нужно пообещать много результатов иначе не дадут, дадут тем, кто пообещал. На данные деньги получить столько результатов возможно только если над ними будет работать максимально дешевая раб сила. На деньги одного постдока можно нанять 4-5 аспирантов. Если индустрия такая где количество ценнее качества (перебрать кучу веществ, параметров и прочее такое) — аспирант или постдок по выходу отличаются не критично. На выходе по окончании гранта — пара статей, и 4-5 дополнительных писателя заявок на гранты. В итоге результатов на до пообещать и выдать еще больше за еще меньшие деньги.
Про остаться пожизненным постдоком не бойтесь — после лет десяти вас по закону не смогут больше держать на временных контрактах и следующий вы просто не получите. Будете искать работу в новой сфере вынужденно, с непонятным непременимым опытом, с семьей и в сорокет. Или вынужденно, с неприменимым опытом и в сорокет, без семьи и шансов ее создать.
То есть вы либо имеете очень четкий и действенный план как получит хорошую позицию (типа у вас личный ERC грант/вы пишите на него заявку с объективно хорошим шансом), либо вы прикидываете где вне академии пригодятся ваши умения, или вы подкладываете себе большую свинью и довольно скоро об этом узнаете.DaylightIsBurning
04.09.2019 18:21после лет десяти вас по закону не смогут больше держать на временных контрактах
По какому закону? В Германии? У меня коллеги сидят более 20 лет на временных контрактах в одном и том же универе, даже правило 6 лет обходится грантами.у вас личный ERC грант
ERC грант — это временное решение. Проблема как раз в том, что нет уверенности, что не придётся искать новую работу по его истечению.
ivlis писал, что эта ситуация сформировалась в последние 20 лет. Что изменилось? Почему раньше карьера учёного была вполне предсказуема?Matshishkapeu
04.09.2019 18:33>> По какому закону? В Германии?
По Wissenschaftszeitvertragsgesetz, финансирование из сторонних источников там есть как исключение, но как-то мало случаев что на нем выезжают 14 лет подряд.
Matshishkapeu
04.09.2019 18:37> ERC грант — это временное решение.
Если он (или аналог) у вас есть — у вас есть неплохой шанс перейти к окончательному решению. А если вы попали в те 95% процентов подавших на него заявку но не получивших, ваши шансы асимптотически приближаются к нулю.
0xd34df00d
04.09.2019 23:51Будете искать работу в новой сфере вынужденно, с непонятным непременимым опытом, с семьей и в сорокет. Или вынужденно, с неприменимым опытом и в сорокет, без семьи и шансов ее создать.
То есть вы либо имеете очень четкий и действенный план как получит хорошую позицию (типа у вас личный ERC грант/вы пишите на него заявку с объективно хорошим шансом), либо вы прикидываете где вне академии пригодятся ваши умения, или вы подкладываете себе большую свинью и довольно скоро об этом узнаете.А так будете с работой, но без ощущения самореализации и осмысленности того, что вы делаете.
Один фиг свинья получается. Грустно это все.
Nadish
05.09.2019 08:25Примерно тоже самое хотела написать. Вот есть она, какая-то работа, но нет никакого особого интереса этим заниматься дальше, страшноватенько становится от мыслей типа: "Вот так день за днём проходит моя жизнь… А ведь мне уже почти 32, но я до сих пор не стала тем, кем я хочу.".
После прочтения статьи и обсуждения появилось ощущение, что от обычной, не научной, работы никуда не убежать. Как придётся совмещать учебу с работой, так и в дальнейшем, если захочу идти на phd, придётся это совмещать всегда с зарабатыванием денег где-то в другом месте. И в лучшем случае удастся найти работу более-менее по профилю.
Matshishkapeu
04.09.2019 18:22>> Университеты даже средней руки начали требовать наличие статей в журналах уровня Nature от вчерашних студентов, что раньше считалось венцом карьеры.
Знал одного аспиранта, который написал статью первым автором в Nature еще в аспирантуре. Очень был умный человек, сразу после защиты бросил все это нахер и пошел доучиваться на специалиста по интеллектуальной собственности и патентному праву. В шоколаде и не жужжуит.
vladshulkevich
04.09.2019 14:24Давно подозревал, что финансисты побеждают и в науке. А Вы — молодец!
DaylightIsBurning
04.09.2019 14:33В науке побеждают не финансисты, а KPI. Publish or perish и т.п. Проблема в том, что финансирование выдают очень маленькими порциями, за каждую из которых нужно исписать кучу бумаг. В результате, на написание этих бумаг уходит слишком много времени.
vladshulkevich
04.09.2019 16:25+1KPI — это фигура речи. Просто они хотят знать, как эффективно расходуются их финансы. Вот и выходит — финансисты. Делают они это по-своему, о настоящей эффективности ничего не знают и Голдрата не читали. Таким образом только создается лишнее трение, особенно в областях, с трудом поддающихся измерению. Какие, например, могут быть KPI в школьном образовании? Попытка измерить качество работы учителя исключительно порождает горы бумаги для учителей и катастрофическое снижение качества. А где хороший учитель родители и так знают. Это просто как пример похожего паттерна.
darkAlert
04.09.2019 15:30А у меня наоборот — последнии 3 года я в стартапе, до этого 5 лет в разных коммерческих компаниях. Тоже занимаюсь ML/DL/CV, но для интертеймента. Платят естественно много, даже по меркам отечественного IT. Но чувствую что занимаюсь херней и несерьезными вещами, которые помогают пользователям убивать своё время в смартфонах, бизнесу зарабатывать на них. А когда то я занимался серьезной наукой, защитил дисер. Вот сейчас пытаюсь уйти в более научную специфику, не фундаментальную науку конечно, но в какое-то RnD, где нет продакшина. Но тут выбора только один — корпорации аля сасмсунг, хуавей, нвидиа. Хотя по началу тоже не хотел и не работал в корпорациях.
photino
04.09.2019 15:36Работаю в теоретической физике где-то 15 лет (если считать после получения степени). К сожалению, ситуация в академической науке в Европе и США действительно такая, как ее описал автор. Многие мои толковые знакомые так и не нашли постоянных позиций в науке и вынуждены были уйти в финансы или индустрию.
В России тоже перешли на использовании различных KPI для оценки результативности работы научных сотрудников. Как обычно бывает у нас с заимствованием чего-либо из-за рубежа, часто эти заимствования принимают довольно гротескную форму. Конечно, у нас серьезных проблем с получением по факту постоянной позиции нет, но это только по причине ее малой привлекательности, в том числе и с точки зрения размера зарплаты. И да, без грантов у нас не прожить.
Автору удачи в новом деле.JediPhilosopher
04.09.2019 16:40С постоянными позициями и у нас проблемы есть, ставок мало, их режут на минимально возможные кусочки, взять еще одного человека на постоянку мы уже не можем, только контракты. Выбить новые ставки очень сложно, при том что непонятно даже в чем дело, точно не в деньгах — я от универа получаю копейки в 2к в месяц (рублей, рублей), остальное — наши лабораторные дела, контракты и коммерческие заказы.
photino
04.09.2019 17:22Да, Вы правы, поэтому я и написал «по факту постоянная». У нас уже всех перевели на контракты, но вот чтобы не продлили контракт — это реально нужно ничего не делать.
У нас ставки пока не делят, но коллег из одного из институтов Академии наук поголовно перевели на доли ставок (без изменения получаемой зарплаты). Это делается для выполнения майских указов, известная вещь.
У нас взять свежеиспеченного кандидата на научную ставку очень тяжело, так как он обычно еще не обладает нужным рейтингом. На инженерную — без проблем.
Новых ставок действительно не дают.
0xd34df00d
Молодец, что решились! Надеюсь, вам и дальше будет нравиться.
Интересно, как можно перейти в обратном направлении — из более-менее промышленного программирования в фундаментальную науку? Особенно если всякие там GPA так себе, да и интересующая тема довольно далеко от того, что я изучал в вузе и по чему у меня диплом, публикации и несостоявшийся диссер.
DaylightIsBurning
Можно попробовать найти место постдока без PhD, но опираясь на опыт и навыки. Для начала надо найти PI (group leader/prof.), который занимается интересующей темой, предложить ему свою кандидатуру как квази-постдока. Дальше либо у него уже есть деньги и он Вас наймёт на ставку постдока, либо подавать проект на финансирование, проф. подскажет куда и посодействует. Дальше 1-3 года делается проект и оформляется в дисер. В Германии у меня есть знакомая, которая так сделала. В США не знаю, на сколько сработает.
0xd34df00d
А имеет смысл на постдока-то, если раньше я машины обучал, а теперь вот хочу всякий околоматлог?
Но идея просто делать проект мне в голову не приходила, всё пока только книжки читаю и перманентно чувствую себя глупым. Спасибо!
DaylightIsBurning
А какой у вас возраст? Просто в аспирантуре мало платят. Постдок отличается от аспиранта тем, что от него ожидают способность самостоятельно работать, какие-то из необходимых навыков и, главное, способность их самостоятельно приобретать.
А научная работа — это в любом случае проект(ы), и в случае аспиранта и в случае пост-дока. Только в случае постдока результат оформляется в статью, а в случае аспиранта — в диссертацию + статью.
А на счет «чувствую себя глупым», не знаю, как в Вашей области, но в моей это чаще вызвано низким литературным качеством статей. Понятно написать статью очень непросто, времени и таланта на это мало кому из учёных хватает. Ну и плюс наука очень узкоспециализирована сейчас, нужен опыт, что бы знать все нюансы, человек со стороны может их не знать, а автор мог их подразумевать, но забыть написать.
0xd34df00d
28 мне. Деньги — ну, главное, чтоб на еду хватало, и на жильё ещё желательно. А так какая-то подушка у меня есть, и позволить себе жить год или два вообще без оплаты я бы, в принципе, мог (хотя и не хотелось бы).
Что до глупости — ну, для меня этаким бенчмарком является вот эта книга. Я её периодически открываю, убеждаюсь, что нихрена не понимаю (хотя уже теперь знаю, что такое фибрированные категории и понимаю все слова из определения декартово замкнутых категорий!), закрываю и иду изучать что-то более простое дальше. Есть впечатление, что нечего в области делать, пока не будет хоть какого-то понимания.
ivlis
Найдите нормальную PhD программу. В математике и CS вполне реально (пока) найти профессорскую позицию через год-два после PhD. Попадёте в университет, будет вам науки сколько сможете съесть.
0xd34df00d
О, коли зашла об этом речь. Как правильно искать эту самую программу в США, если с момента получения своего российского M.S. прошло уже 5 лет? К чему быть готовым, какие могут быть подводные камни?
DaylightIsBurning
соглашусь с ivlis, вполне возможно, PhD программа вам подойдёт. Такие программы ведь как раз и предназначены в т. ч. для того, что бы человек мог разобраться с тем, с чем разобраться трудно. Вы ведь к этому стремитесь?
0xd34df00d
Вы хороший вопрос задали, я благодаря нему, наконец, сформулировал довольно краткий критерий для оптимизации. В общем, стремлюсь я к тому, чтобы максимизировать время, которое я могу этому всему уделять (в режиме «вечером после основной работы» всё же получается не очень), ну и чтобы поддерживать какую-то связь с сообществом, чтобы понимать, что релевантно, и получать какой-то фидбек о своих результатах. Второй пункт пока релевантен чуть меньше, так как до своих результатов пока не доходит.
В принципе, одним из вариантов может быть ненапряжная работа в (большой?) компании, которая при этом не имела бы воспалённый отдел интеллектуальной собственности, запрещающий всё подряд, включая забавы во внеурочное время.
DaylightIsBurning
У аспирантуры есть ещё один плюс: доступ к людям, которые знают тему и пребывание в среде, где эта тема обсуждается. Можно спросить, если что-то непонятно, узнать, куда копать и услышать то, что полезно, но о чем даже не задумывался. Обычно в научных группах проходят регулярные (еженедельные) семинары, когда кто-то рассказывает, чего он делал последние пару месяцев, что вышло, что не вышло, почему. После доклада идёт обсуждение, которое бывает очень интересное и полезное, особенно для начинающего аспиранта. Каждую неделю докладчик меняется. Плюс к этому обычно бывают просто митинги и обсуждения «на кухне», в офисах, когда люди друг к другу ходят что-то обсудить, особенно когда работают на совместными проектами. Ну короче как в любой профильной среде.
ivlis
В США не возьмут постдоком без PhD. (post _doctoral_)
Можно пойти research assistant, но зарплаты очень сильно разочаруют.
DaylightIsBurning
Да, для Германии это тоже, скорее, редкость. Но формально в Германии такое не исключено и зависит от желания профессора платить ставку постдока человеку без степени. Профессор вполне может на такое согласиться, если посчитает, что человек по квалификации тянет на постдока.
JediPhilosopher
Ну я вот перешел из энтерпрайза в науку, хоть и прикладную. Энтерпрайз откровенно задолбал — быть мелким винтиком в машине, делающей какую-то скучную хрень, пусть и за хорошие бабки, стало скучно и стрессово. В качестве хобби сделал один проект, совершенно случайно он попался на глаза чувакам из института дизайна и урбанистики ИТМО, они меня к себе и позвали на работу.
Теперь сижу в университете, пилю всякие штуки в свое удовольствие. Как наука может и так себе, не сильно серьезная, если сравнивать со всякими коллайдерами, но скопусовские статьи у меня уже есть, и на конференции за границу уже мотался. Мне нравится.
И да, степени у меня нет, получать не планирую, в гробу я это видел. Писать код и статейки оно никак не помогает. Хотя пару раз встречал недоумение от иностранцев на конференции, мол, как так — работать в универе без степени. А вот.
Так что, как говорится, трава всегда зеленее с другой стороны забора. Миграция идет в обе стороны.
Terras
Кстати, как вам живется в Балтийской Жемчужине — сколько примерно тратите времени, чтобы добраться до центра?
JediPhilosopher
Если на машине, то до корпуса ИТМО на стрелке Васильевского мне 40-50 минут если без пробок. Я езжу обычно поздно, к часу туда, к десяти обратно, пробок почти нет. А если с пробками, то 40 минут можно ехать до ближайшей станции метро. Ибо весь юго-запад города и области ломится в центр по трем улицам и двум путепроводам над железной дорогой в районе автово.
Если на машине ехать только до метро, а потом на метро, то час с четвертью.
Если до метро ехать на трамвае то полтора часа, зато это стабильно — трамваи по Петергофскому ходят часто и по выделенке без пробок.
Сейчас введут все дома в конце ленинского плюс еще сама БЖ вырастет в полтора раза по населению, и будет полный транспортный пц, надеюсь к тому времени отсюда уже свалить.
Terras
Да, что-то не очень радужно, особенно если тебе надо в час-пик ехать на работу (вариант со старыми девятками уже не так плохо смотрится).
Wolches
Ещё Горелово начали от души отстраивать…