数学博士未来职业发展（非学术方向）求建议

如果决定转码的话，好好学，认真转，延迟毕业。一毕业OPT就要开始了，那就没有回头路了。PhD毕业的时间是按照你提交论文的日子算，你不提交，通过答辩也不算毕业。要转码的话，你要学的东西还多着呢。

多准备一下多面面quant吧，感觉math phd做quant比较对口，面试也不难拿

satibt2520 发表于 2023-07-16 06:11:51
Signal和image processing感觉和PDE还是有点关系的啊。

CV如果不提research，我好像没有任何project可以放上去。求问是怎么直接找到药企R&D的。是之前有相关经验吗

在药企实习过

学数学的去搞计算机模型简直就是降维打击。
1.先搞一个NIW/EB1排队，把绿卡拿到手，以后干什么都会容易很多，也不会被专业、身份等掣肘。引用超过10就可以NIW,超过100就可以EB1。
2.学校排名高去投行、咨询有优势，数学出身是加分项。
3.数学是工具，和代码一样，根据地里反馈，接下来行情会好一些，可以试着面试起来，谷歌meta大厂主要考刷题的问题不大，也偏好PhD。
4.还没毕业，可以先试着找找实习转一下。

1. 如果学校牌子不错，建议直接准备quant
2. 如果学校牌子不行，建议在毕业之前说服导师水几篇ml论文

矿大男神 发表于 2023-7-16 18:41
学数学的去搞计算机模型简直就是降维打击。
1.先搞一个NIW/EB1排队，把绿卡拿到手，以后干什么都会容易很 ...

第一点是数学的痛啊。数学没有会议论文只有期刊论文。数学期刊审稿最快也要几个月，平均一两年，发出来之后引用数也就个位数。可能TOP校的AP一般也只有2、300引用，更不用说刚毕业的PhD了。
所以我在想是不是可以转战生统，那边发文章快。

yyds1995 发表于 2023-7-17 01:58
私信您了 同求discord群

回私信居然要什么积分然后我好像没有

好吧，既然这么多人需要
你们搜一下Stability AI下面的那些组比如LAION，OpenBIO，Carper什么的。然后曾经Eleuther AI也是他们的一部分。每个组有各自的Discord现在都很活跃。杂音也非常非常多要注意过滤信息。还有比如Cohere的discord也有很多信息。
盯住一两个觉得可能是high impact的project一直帮忙就行了，否则什么信息都follow最后会受不了

satibt2520 发表于 2023-7-16 18:48
第一点是数学的痛啊。数学没有会议论文只有期刊论文。数学期刊审稿最快也要几个月，平均一两年，发出来之 ...

律师会给你包装，让你做横向对比，不能光看文章引用的数量。。。够用就行。

感兴趣偏机器学习或者经济的applied scientist私我可推