Как ученые-исследователи ориентируются на рынке труда в сфере технологий?

25 июля кажущаяся безобидной вакансия на должность исследователя в NVIDIA засветилась на платформе микроблогов X. Для этой должности соискатели должны были опубликовать не менее восьми исследовательских работ на известных конференциях, таких как Международная конференция по машинному обучению (ICML), компьютерному зрению и Распознавание образов (CVPR), помимо знания сред машинного обучения, таких как PyTorch и Tensorflow.

То, как компания по производству графических карт пришла к этому конкретному числу, сбило с толку нескольких ученых-исследователей. Общее неодобрение со стороны сообщества вынудило NVIDIA в конце концов извиниться, назвав этот пункт «ошибкой» и пояснив, что они не хотят жертвовать качеством ради количества. Этот инцидент является лишь одним из примеров того, насколько запутанными могут быть вещи для ученых-исследователей, ищущих работу.

Количество важнее качества

«Лаборатории передовых исследований обычно предъявляют высокие требования к найму кандидатов с исследовательскими способностями», — сказал Анкит Рай, специалист по искусственному интеллекту, работающий в лаборатории передовых вычислений. «Публикации гарантируют, что у кандидата есть хороший опыт и он способен проводить высококачественные исследования. Однако эти высокие требования к публикациям могут иногда упускать из виду другие наборы навыков, такие как практический опыт, командная работа, и иногда устанавливать нереалистичные ожидания».

Арвинд Нараянан, профессор компьютерных наук в Принстоне, сказал: «Требование NVIDIA о восьми публикациях, очевидно, глупо, особенно для неакадемической работы. Корреляция между бумажной публикацией и реальными навыками минимальна».

(Для главных технологических новостей дня, подписаться в нашу техническую рассылку Today’s Cache)

Людям, не работающим в академических кругах, трудно понять всю ерунду, связанную с публикацией статьи на всемирно признанной конференции.

«Отправка статьи на важную конференцию — это длительный и утомительный процесс: на большинстве конференций по глубокому обучению, таких как CVPR, подается около 10 000 заявок, — пояснил Абхинав Упадхьяй, руководитель отдела технологий Accenture Labs. «Исследователь работает над статьей 10–12 месяцев, а на ее рецензирование уходит 3 месяца. Так что нет, указывать число как минимальное требование — неправильный взгляд на вещи».

Выбор сети

Примерно в то же время, когда разыгралась проблема с вакансиями NVIDIA, в социальных сетях разгорелись еще одни спорные дебаты о том, насколько необходимо исследователю иметь личный веб-сайт. Некоторые исследователи отмечают, что были веские причины иметь личный сайт в качестве профиля LinkedIn недостаточно для демонстрации исследовательской работы.

«Наличие веб-сайта не должно быть отмечено как обязательное, но иметь его хорошо. Вы можете организовать весь свой профиль и всю свою работу на веб-сайте гораздо лучше, чем просто профиль LinkedIn», — отметил Упадхьяй.

Рай отметил, что это будет зависеть от того, куда вы хотите подать заявку: в технологическую компанию или академическое сообщество. «На академические должности очень разные процессы подачи заявок, и наличие веб-сайта для ведения портфолио может помочь вашему заявлению выделиться, в то время как отраслевые вакансии очень хорошо публикуются на сайтах карьерных сетей. Однако за последние несколько лет сайты карьерных сетей также демонстрируют рост числа вакансий в академических кругах», — сказал он.

Оптимизация маршрута?

Поиск работы может стать трудоемким процессом, поскольку каждый университет или компания ищет что-то уникальное в кандидате.

«В Соединенных Штатах некоторые дисциплины, такие как экономика, имеют упорядоченный академический процесс рынка труда. У него есть как преимущества, так и недостатки», — отметил Нараянан. «Одним недостатком является то, что более обтекаемый также означает более жесткий. Здесь меньше возможностей для экспериментов с форматом или гибкости в определении границ дисциплины. Оптимизированный процесс, вероятно, вообще не будет работать для неакадемических должностей, поскольку компании и роли очень отличаются друг от друга».

Упадхьяй считает, что об оптимизации не может быть и речи, учитывая, насколько аморфен сам процесс исследования.

«Это зависит от проекта, для которого вас наняли, например, в Индии стипендия иногда зависит от проекта, иногда финансируется государством. Есть много вариантов. Поэтому очень сложно определить конкретный набор правил», — заявил он.

Также необходимо более глубокое понимание, чтобы судить о заслугах исследователя. «В настоящее время компаниям нужен исследователь, который знает PyTorch, Tensorflow и все такое. Это очень корпоративный и устоявшийся способ, который не очень подходит для этой сферы», — отметил Упадхьяй.

«Есть исследователи, которые прошли несколько курсов в LinkedIn, но это не отражается, когда вы разговариваете с ними. Этот процесс превратился в маркетинговый трюк», — сказал он, объясняя диссонанс на рынке труда.

Упадхьяй продолжил: «Я также видел, как аспиранты, которые учатся в BTech, или студенты MTech получают помощь, когда дело доходит до их работы по программированию. В конечном итоге это вредит исследователю, потому что, как только вас нанимают, вы уже не просто как консультант для проектов глубокого обучения, вы должны внести в него основной вклад».

Изменение горизонта

Но, несмотря на склоки, большинство находит утешение в том, что налицо определенные перемены к лучшему.

«Сотрудничество между промышленностью и академическими кругами несколько лет назад было ограниченным, однако за последние несколько лет оно значительно расширилось и привело к более структурированному рабочему процессу, в котором аспиранты могут познакомиться с обеими сторонами мира и получить больше возможностей», — сказал Рай. .

«Вещи определенно изменились по сравнению с тем, что было 5-10 лет назад, в лучшую сторону. Я помню, когда в ИИТ-Канпуре было четыре или пять аспирантов. Сейчас аспирантов гораздо больше», — утверждает Упадхьяй.

И спрос только растет.

«В целом перспективы трудоустройства докторов наук в технологическом секторе в целом положительные. Значительно вырос спрос на междисциплинарные исследования, когда исследователям необходимо сотрудничать в нескольких областях, достаточно взглянуть на отрасль здравоохранения», — отметил Рай.

У технологических компаний, говорит Упадхьяй, есть деньги, и они жаждут талантов. «Я уверен, что как только ситуация на рынке улучшится, найма исследователей станет гораздо больше. В центре внимания находится искусственный интеллект, и компаниям нужны люди, которые понимают его основы», — сказал он.

Нараянан говорит, что помимо их собственных консультантов, есть много способов профориентации для аспирантов. «На некоторых конференциях также начинают проводиться мероприятия, такие как докторские коллоквиумы, которые представляют собой сетевые мероприятия для докторантов, чтобы получить отзывы и советы от старших ученых, а также от коллег», — добавил он.

Хотя поиск работы после получения докторской степени может варьироваться в зависимости от нескольких факторов, таких как область исследования, спрос на исследователей в определенной области или географическом местоположении, создание личной сети и посещение конференций могут помочь кандидатам принимать более обоснованные решения, отметил Рай.