很多时候，大家就是在一个圈子（比如学术圈）里面呆太久了，非常恐惧跳出自己的舒适圈。很多呆久了的人会说自己喜欢科研，其实并不是因为自己真的热爱科研，而是对于陌生行业的恐惧。套用肖生克的救赎一句话“First you hate 'em, then you get used to 'em. Enough time passes, you get so you depend on them. That's institutionalized”。 其实外面世界很大，可以谋生的职业很多，一辈子可 以干的事情也很多。很多都不是像生物科研这么竞争激烈，回报率极低。
大家好，一直潜伏在本版看大家的各种讨论，收益颇多，现在对自己的未来有点困惑，希望各位前辈能够指点一二，让我拨云见雾。
###########
关键词： 第二轮博后，生物信息/基因组学，文章不足, 前途未知
###########
先列一下我的背景：
教育背景：国内本科生物，中科院博士，留所两年
目前美国中西部大学博后第二轮
研究方向：基因组学和人类遗传学（纯分析）
文章情况：两篇共同一作（非第一位），IF 大约10分。
个人意愿：未来优先教职，其次工业界/转行，其次学校staff
家庭情况：已婚一娃，有绿卡，媳妇支持我做科研。
###########
想详细说一下近况：
来美第一站是中国老板，八字不和，蹉跎了三年，换到了第二任老板这。 现实验室主
要做一个小众疾病，拿下了该疾病的两个R01经费，经费充足。和老板的合作模式是：
老板为MD，出主意，我分析数据，大家一起写文章。目前手头正在准备的一作文章有2-3篇，
较大可能性未来两年可以发表，分数介于 5-10 分。老板知道拿绿卡后，画饼说以后一起写R01，一起co-PI.
###########
对于自己的前途，由于我众多同门或者青千，或者美国拿到AP，自己还是想跃跃欲试的。目前有这几条路，想请教一下大家。
1. 在现在老板这继续发2-3篇一作文章，和老板 co-PI 申请 funding， 拿到AP职位
Q:大家觉得这条出路的可能性有多大，以及未来可以申请到什么级别的学校呢?
2. 如果上面的出路不大，有想过转工业界。本人除了生物信息/基因组相关知识，还在努力学习CS 知识，希望用在自己科研上，目前Gatech的 OMSCS 已经上了一半。
Q:本人对industry 了解不是很多，这样的文章和背景可以去什么样的公司，以及拿到
什么样的职位呢。
3. 如果求稳定，也可能会做实验室的senior的scientist 或者去学校facility 找一个 bioinformatician 的职位。
Q：如果走上这条路，以后的职业发展会是什么样子的呢。
感谢大家不吝赐教，我一定认真拜读。
生物信息找industry的工作现在应该不难。如果你再学一些CS，可以编程，那就更没问题了。
去学校的话，如果文章都发出来了，不是没有可能。看运气和其他方面了。
我觉得值得试试AP教职，取决于你是否愿意去中等或中等偏下的学校 （R1 or R2）。
文章应该够了，一定要自己拿个funding。Co-PI不是最佳方案，因为难度比较大。可以先从training grants 开始，比如K99, K01
我一般是劝退的，不过你和纯千老不同
如果你的研究和临床联系紧密加上MD老板支持，建议专注科研争取第一条出路，即使不能成功还有第三条出路保底
认识几位在facility做bioinformatician的，工作轻松待遇也不错
不要去实验室做scientist, 给人打下手待遇还低
【 在 o123456 (www) 的大作中提到: 】
: 大家好，一直潜伏在本版看大家的各种讨论，收益颇多，现在对自己的未来有点困惑，
: 希望各位前辈能够指点一二，让我拨云见雾。
: ###########
: 关键词： 第二轮博后，生物信息/基因组学，文章不足, 前途未知
: ###########
: 先列一下我的背景：
: 教育背景：国内本科生物，中科院博士，留所两年
: 目前美国中西部大学博后第二轮
: 研究方向：基因组学和人类遗传学（纯分析）
: 文章情况：两篇共同一作（非第一位），IF 大约10分。
: ...................
感谢回复，如果industry 的工作，请问周围有一些好的例子可以参考一下么。
对自己的能力其实有担忧，感觉就是个跑pipeline 的data scientist，感觉没有特别
硬核的技术傍身。学校的话，文章感觉还是大概率会发，那就是看未来发展状况了。
【 在 biokde (BioKDE) 的大作中提到: 】
: 生物信息找industry的工作现在应该不难。如果你再学一些CS，可以编程，那就更没问
: 题了。
: 去学校的话，如果文章都发出来了，不是没有可能。看运气和其他方面了。
谢谢具体的建议，我个人愿意接受去中等偏下的R1 或者较好的R2. 希望的区间是50-
150 的学校，并且区域没有限制。因为是做干实验的，并且和临床结合的较多，只要去的学校能找到好的合作者，我觉得就可以出文章。
Funding 的话，好的因素是有绿卡，坏的因素是过了五年博后，并且 publication
record 不好。目前考虑的几个：
K99申请不了
T32: 老板已经用了一个名额了，希望不大
F32: 准备中，但是老板evaluate 给的feedback不好，正在积极改进。
K01 没有研究过，我去看看。
【 在 junegt (六月的寄托) 的大作中提到: 】
: 我觉得值得试试AP教职，取决于你是否愿意去中等或中等偏下的学校 （R1 or R2）。
: 文章应该够了，一定要自己拿个funding。Co-PI不是最佳方案，因为难度比较大。可以
: 先从training grants 开始，比如K99, K01
去工业界收入很容易超过PI，过了兴奋期后工作有点无聊
如果去工业界， SDE 》 Data scientist
【 在 o123456 (www) 的大作中提到: 】
: 感谢回复，如果industry 的工作，请问周围有一些好的例子可以参考一下么。
: 对自己的能力其实有担忧，感觉就是个跑pipeline 的data scientist，感觉没有特别
: 硬核的技术傍身。学校的话，文章感觉还是大概率会发，那就是看未来发展状况了。
谢谢肯定，感觉能走到现在，都对自己很没有信心了，全靠着家人的支持还有同门的激励。
确实如你所说，和临床联系紧密，MD老板属于非常social，也很supportive的人，目前正在努力学习中。
如果走了第三条路，的确是觉得实验室scientist 比较累，属于事多且杂，工资还不高，个人倾向去medical school 相关的 facility。
【 在 howardx (howard) 的大作中提到: 】
: 我一般是劝退的，不过你和纯千老不同
: 如果你的研究和临床联系紧密加上MD老板支持，建议专注科研争取第一条出路，即使不
: 能成功还有第三条出路保底
: 认识几位在facility做bioinformatician的，工作轻松待遇也不错
: 不要去实验室做scientist, 给人打下手待遇还低
你的文章已经足够去50-150排名的学校了。拿一个funding 就好。最好是那种
transition to independent awards, like NIH K01. K01 比 F32钱多一点，也可以带到下一个学校。也可以去一些private foundation 去申请。
【 在 o123456 (www) 的大作中提到: 】
: 谢谢具体的建议，我个人愿意接受去中等偏下的R1 或者较好的R2. 希望的区间是50-: 150 的学校，并且区域没有限制。因为是做干实验的，并且和临床结合的较多，只要去
: 的学校能找到好的合作者，我觉得就可以出文章。
: Funding 的话，好的因素是有绿卡，坏的因素是过了五年博后，并且 publication
: record 不好。目前考虑的几个：
: K99申请不了
: T32: 老板已经用了一个名额了，希望不大
: F32: 准备中，但是老板evaluate 给的feedback不好，正在积极改进。
: K01 没有研究过，我去看看。
提title到本系的research AP。发个大文章可转Tenure track或跳槽.
K99 也申不了了。
博后一般也做不了啥co-PI。 看看一些F 和 K grant吧。 觉得你文章记录一般，看起
来也没太多激情，
不要为了科研而科研，学术这条路比较难。说错请见谅。
这个建议和我的一样。绿卡都有了，就别再被“万般惟有读书高”的猪油蒙心了。
【 在 B8 (大胖) 的大作中提到: 】
: K99 也申不了了。
: 博后一般也做不了啥co-PI。 看看一些F 和 K grant吧。 觉得你文章记录一般，看起
: 来也没太多激情，
: 不要为了科研而科研，学术这条路比较难。说错请见谅。
omscs读一半就该试试水了，大城市找个20万，小地方10几万的工作应该不难。特别是
做ds，mle你应该轻车熟路，直接拿senior position
谢谢回复，这个建议也很不错。
预计明年换title，变成 research investigator. 然后两年内升 RAP。目前的学校还
算比较top 的 R1，大文章也是可遇不可求，就不奢望能在本校track 了，大概率是跳
槽。
【 在 HarryAwesome (生气猫斗牛犬) 的大作中提到: 】
: 提title到本系的research AP。发个大文章可转Tenure track或跳槽.
谢谢老哥的建议，老哥确实好眼力，博后这么多年，激情确实不如以前强烈。
第一轮博后后，受挫严重，确实想过转行，后来细细想想，还是想给自己一个机会，再干两年。只能说目前的状况看着不错，可能有出头的一天。
【 在 B8 (大胖) 的大作中提到: 】
: K99 也申不了了。
: 博后一般也做不了啥co-PI。 看看一些F 和 K grant吧。 觉得你文章记录一般，看起
: 来也没太多激情，
: 不要为了科研而科研，学术这条路比较难。说错请见谅。
感谢提出来这么中肯的意见。
这个确实也有坐下来细细想过，觉得虽然辛苦，获得的满足感还是挺大的。博士老板和同门的熏陶也很大。感觉就想试一把，要是不行了也就死心了，虽然这种想法看起来挺幼稚的，有点太梗了。
【 在 FatSheep (Serta is my cousin) 的大作中提到: 】
: 这个建议和我的一样。绿卡都有了，就别再被“万般惟有读书高”的猪油蒙心了。
非常感谢，最近疫情原因 work home, 还要兼顾小孩子，觉得时间越来越不够用，
OMSCS每学期一门课也挺花时间的了，所以才有了请大家评估的想法，好有所侧重。
确实ds,ml的基本理论方法都知道了，实操方面自我评估还凑合，一直也没有试水，等
疫情结束后，确实会好好考虑这个选项。
【 在 Qingeer (Duoduo) 的大作中提到: 】
: omscs读一半就该试试水了，大城市找个20万，小地方10几万的工作应该不难。特别是
: 做ds，mle你应该轻车熟路，直接拿senior position
刚刚去搜了一下K01，感觉确实是挺符合的funding，感谢建议！
我博后中有换方向，并且中间有gap，感觉都还挺符合K01 的要求，并且七年之内都可
以，非常友好。
【 在 junegt (六月的寄托) 的大作中提到: 】
: 你的文章已经足够去50-150排名的学校了。拿一个funding 就好。最好是那种
: transition to independent awards, like NIH K01. K01 比 F32钱多一点，也可以带
: 到下一个学校。也可以去一些private foundation 去申请。
我觉得你想的太容易了。
这些funding包括博后fellowhip，k01 都有限制的。一般不会让博士毕业超过5年的人
申请的。你可以自己问一问，但是nih不喜欢大龄千老，过了5年什么都不能申请了。
【 在 o123456 (www) 的大作中提到: 】
: 刚刚去搜了一下K01，感觉确实是挺符合的funding，感谢建议！
: 我博后中有换方向，并且中间有gap，感觉都还挺符合K01 的要求，并且七年之内都可
: 以，非常友好。
呵呵，谢谢你信任。今天钓鱼去了，刚回来。我自己还是个千佬，哪里敢给你出主意呢。。。
鼓励一下，我知道好几个你的校友，中科院博士，在美国做到教授的。一个是工业界
spinoff后去大学Research AP，拿到grant后才tenure- track AP。。。后来经费多了
，现在是某著名大学的讲座教授。。。今天和我钓鱼的也是中科院博士，正教授了。。。加油！
我倒是提醒你注意一些个人家庭财经安排。有家有口，孩子上学自己退休，都需要仔细计划。而我们从中国来最缺乏这方面的知识。我花了大约十年时间搞明白，从拿到绿卡开始计划。我家领导工作晚，开始工作时工资也低，一直到近几年我家的收入才勉强进top 20%，标准的中产。两边父母我们都出点力，没有他们的帮助。。。现在我们的资
产也差不多进top10%了。。。我希望我的有生之年能进投票5%，也差不多在60之前能退休。。。这一切除了我们生活节省，更重要的是我们坚持投资，挤出每分钱来投资。。。作为中产，我没有赌的本钱，基本都是dollar- cost- average，index投资路线。。。
祝福校友和全家！
说实在， 第一轮博后没有独立出来吗， 第二轮博后之后能够独立出来的可能性就更小了。 你文章才2篇， 少得可怜。你还得看看你老板愿不愿意”扶“你。 如何他/她没
心。 走学术之路， 就算了吧。 当然， 每个人都有不甘心的时候， 给自己1-2年，
投投grants， 看看评审的反馈。 然后给自己一个抉择吧！
就算作RAP， 收入也是不合理的低。不值得。
先有选择，再做选择
几条路都试试，拿到offer再考虑，不然一切只是空想
既然你会想到去读网课，说明已经动了心思，不是那种一心只想做学术，只有做科研才开心的人
感谢提醒，确实大龄博后不好申请，之前查了很多funding，发现都是五年为限，这个
K01 好像不同institute 规定不太一样，最长的有七年。现在想到的是找1-2 个认真准备，看看效果怎么样。
【 在 labworm (labworm) 的大作中提到: 】
: 我觉得你想的太容易了。
: 这些funding包括博后fellowhip，k01 都有限制的。一般不会让博士毕业超过5年的人
: 申请的。你可以自己问一问，但是nih不喜欢大龄千老，过了5年什么都不能申请了。
多谢鼓励，一直在版上看前辈发的各种帖子，感受到许多正能量，也获益匪浅。
其他版友也都给了很多中肯的建议，我也在一一细读，从而客观认识自己。
财务方面一直有简单的计划，万幸家里双职工，经济压力因为也在中西部还好，拿到卡后确实会要好好规划一下。以后有其他的问题再向前辈多请教。
【 在 midwestPstD (中西部博士后) 的大作中提到: 】
: 呵呵，谢谢你信任。今天钓鱼去了，刚回来。我自己还是个千佬，哪里敢给你出主意呢
: 。。。
: 鼓励一下，我知道好几个你的校友，中科院博士，在美国做到教授的。一个是工业界: spinoff后去大学Research AP，拿到grant后才tenure- track AP。。。后来经费多了
: ，现在是某著名大学的讲座教授。。。今天和我钓鱼的也是中科院博士，正教授了。。
: 。加油！
: 我倒是提醒你注意一些个人家庭财经安排。有家有口，孩子上学自己退休，都需要仔细
: 计划。而我们从中国来最缺乏这方面的知识。我花了大约十年时间搞明白，从拿到绿卡
: 开始计划。我家领导工作晚，开始工作时工资也低，一直到近几年我家的收入才勉强进
: top 20%，标准的中产。两边父母我们都出点力，没有他们的帮助。。。现在我们的资
: ...................
非常同意你的观点。深知第一轮没做出来，后面会越来越难。第一轮没做出来，就想知道是什么原因，换一个老板是不是会变好。目前的老板是愿意扶手下的人的，也愿意我用ta的数据去申请funding。
我觉得你说的这个观点非常对，投投grant，看看反馈，如果1-2年内没有好的结果，确实会认真考虑自己在这方面的前途。
【 在 gzsumsdy (gzsumsdy) 的大作中提到: 】
: 说实在， 第一轮博后没有独立出来吗， 第二轮博后之后能够独立出来的可能性就更小
: 了。 你文章才2篇， 少得可怜。你还得看看你老板愿不愿意”扶“你。 如何他/她没
: 心。 走学术之路， 就算了吧。 当然， 每个人都有不甘心的时候， 给自己1-2年，
: 投投grants， 看看评审的反馈。 然后给自己一个抉择吧！
: 就算作RAP， 收入也是不合理的低。不值得。
同意你说的观点：“先有选择，再做选择”。
因为最近刚拿到卡，才开始认真地系统地评估各方面的可能性。现在有了家庭孩子，试错成本很大，确实很想听听过来人都是怎么想的。
第一轮的时候不太如意，说不动心思是不可能的，当时就想着怎么着也得给自己留条后路。不过申请过程比较有趣，我是陪跑我们家LD，结果LD没申请上，我上了，然后也就硬着头皮读下来了。
【 在 TellTheTruth (讲真话) 的大作中提到: 】
: 先有选择，再做选择
: 几条路都试试，拿到offer再考虑，不然一切只是空想
: 既然你会想到去读网课，说明已经动了心思，不是那种一心只想做学术，只有做科研才
: 开心的人
可以考虑去工业界做FIELD APPLICATIONS SCIENTIST或者TECHNICAL APPLICATION
SCIENTIST，一般不会再做实验了，是做产品的技术支持，培训，和问题解决，博士一
般比较有优势，因为技术能力要好过本科和硕士，同时很锻炼和客户交流和打交道的能力，这个经验很重要，属于可以任何工作的TRANSFERRABLE SKILL，因为这种职位是立
足于产品和CUSTOMER FACING以及很强的TECHNICAL SKILLS，所以CAREER PATH比较多元，比如如果对于商业比较感兴趣，可以考虑销售或者市场，因为这两个职位对于产品的理解和客户打交道有一定要求，如果想走技术路线，可以以后考虑产品经理，或者接着做TAS和FAS也行，缺点是出差和参加会议比较多
所以可以利用你的一些优势尝试一下FAS或者TAS职位，是很好的从BENCH转换到产品和
客户服务职位的一个机会，同时自己的技术能力也可以很好的得到利用
【 在 o123456 (www) 的大作中提到: 】
: 大家好，一直潜伏在本版看大家的各种讨论，收益颇多，现在对自己的未来有点困惑，
: 希望各位前辈能够指点一二，让我拨云见雾。
: ###########
: 关键词： 第二轮博后，生物信息/基因组学，文章不足, 前途未知
: ###########
: 先列一下我的背景：
: 教育背景：国内本科生物，中科院博士，留所两年
: 目前美国中西部大学博后第二轮
: 研究方向：基因组学和人类遗传学（纯分析）
: 文章情况：两篇共同一作（非第一位），IF 大约10分。
: ...................
前面有些id已经说了一些，话很难听，但是都是实话。我建议lz赶紧去工业界，不要有继续学术界的想法。
首先，美国的学术界竞争非常残酷。一个好的候选人是：美国博士毕业 + 美国大牛实
验室薄厚 + 薄厚时间不长 + 薄厚期间文章优秀 + 薄厚老板支持。不符合上面一条的
，就需要别的方面强很多: 比如不是美国博士毕业，但是文章超级厉害。做了很多年薄厚，但是文章超级厉害。
不然的话，在第一关很难脱颖而出 --- 我参加过好几次faculty search committee，
第一关是最难的。第一关就是说，广告登出来，几乎每个位置都有100多人申请，
这个时候search committee需要很快时间从100多人里面挑出来10个人左右决定
zoom interview。这个时候，大家完全就是看各种数字（你是什么学校毕业的？毕业几年了？文章多少篇？影响因子是啥？有经费没？），完全没有时间和精力去读什么
research plan, teaching plan, 你的科研到底做了啥（也许有人发了一片JBC解决了
大的科研问题，但是第一轮的时候，大家没有时间看你做了啥，就是数文章数和影响
因子数）。
LZ在这几条几乎都不占优势：不是美国博士毕业，薄厚做的时间长，文章还可以，但是也不是特别厉害。
最近这几年学术界会非常恶化：今年很多学校全部停止招人，会积压大批的人。过一两年，估计会恢复正常，但美国很多学校财政非常恶化，估计正常了也不是真的正常，招的人会减少很多。
然后，就是拿到了学术界位置，也只是新的困难生活的开始。 如果可以拿到美国顶级
名校的位置，非常值得；如果一般学校（比如我们学校），也就那么回事。根本不值的奋斗很多年为了这么一个鸡肋位置。而且美国学校现在对华人很不友好，这个就不多说了。
很多时候，大家就是在一个圈子（比如学术圈）里面呆太久了，非常恐惧跳出自己的舒适圈。很多呆久了的人会说自己喜欢科研，其实并不是因为自己真的热爱科研，而是对于陌生行业的恐惧。套用肖生克的救赎一句话“First you hate 'em, then you get
used to 'em. Enough time passes, you get so you depend on them.
That's institutionalized”。 其实外面世界很大，可以谋生的职业很多，一辈子可
以干的事情也很多。很多都不是像生物科研这么竞争激烈，回报率极低。
这些话很难听，但是我觉得是我自己真实的想法。人生选择很重要的，都需要根据自己的各种现实，作出对自己对家庭最有利的选择。不然到了最后，温水煮青蛙，一步一步到了后面没有任何改变可能的时候就晚了。
【 在 o123456 (www) 的大作中提到: 】
: 大家好，一直潜伏在本版看大家的各种讨论，收益颇多，现在对自己的未来有点困惑，
: 希望各位前辈能够指点一二，让我拨云见雾。
: ###########
: 关键词： 第二轮博后，生物信息/基因组学，文章不足, 前途未知
: ###########
: 先列一下我的背景：
: 教育背景：国内本科生物，中科院博士，留所两年
: 目前美国中西部大学博后第二轮
: 研究方向：基因组学和人类遗传学（纯分析）
: 文章情况：两篇共同一作（非第一位），IF 大约10分。
: ...................
LS其实有很多人给出了很中肯的建议，我说说我的2cents:
1. Bioinfo找faculty的candidate里面，你的背景不是很有竞争力，所以继续下去需要仔细考虑。但是这个方向有一定的随机性包括出文章和医院的关系，最后能否找到依附于医院的Faculty位置需要你衡量你和合作者以及各方面平台关系。
2. 去工业界一定要趁早, bioinfo在药厂我感觉已经不像前几年了，该填的坑和该开辟的方向都做的差不多了，偶尔能从学术界跳几个大拿去药厂，而且bioinfo这几年phd和生化环做的一样内卷了。
3. 你说的跑跑pipeline的问题，其实胆子要大一点(我觉得广大同胞都要胆子大一点)
，能跑跑pipeline，写个百来行的python，搭建model做个AI/ML，懂基本的Data
structure，能intepret统计model和生物结论，这样的人在healthcare analytics不管是RD还是commercial都属于能独当一面的。如果自己犯怵，这上面所有的skillset立马从黄金变垃圾。
祝好。
【 在 genetics123 (GFP) 的大作中提到: 】
: LS其实有很多人给出了很中肯的建议，我说说我的2cents:
: 1. Bioinfo找faculty的candidate里面，你的背景不是很有竞争力，所以继续下去需要
: 仔细考虑。但是这个方向有一定的随机性包括出文章和医院的关系，最后能否找到依附
: 于医院的Faculty位置需要你衡量你和合作者以及各方面平台关系。
: 2. 去工业界一定要趁早, bioinfo在药厂我感觉已经不像前几年了，该填的坑和该开辟
: 的方向都做的差不多了，偶尔能从学术界跳几个大拿去药厂，而且bioinfo这几年phd和
: 生化环做的一样内卷了。
: 3. 你说的跑跑pipeline的问题，其实胆子要大一点(我觉得广大同胞都要胆子大一点)
: ，能跑跑pipeline，写个百来行的python，搭建model做个AI/ML，懂基本的Data
: structure，能intepret统计model和生物结论，这样的人在healthcare analytics不管
: ...................
话说学过实分析 拓扑 图论 凸优化 写过OS 啃过CLRS 玩得了DL，Bayesian，GLM不是
应该是计算生物学的标配吗。还是我要求太高了。。。跑pipeline的不算是计算生物学吧。。。
楼主要是能弄个两篇nature genetics一作找教职应该也没什么问题。关键看paper。我们系今年新招了个教授，我感觉都快40多了，发了两篇Nature Genetics还有两篇7，8
分的都是排第一的一作，然后干干净净没有任何别的paper连挂名都没什么。BTW，我们学校是东海岸大藤校。
你这个背景，只能带着grant去找教职了。先换个research faculty的title，然后去申请grant。拿不到grant，你就不用再犹豫了。
感谢仁兄来自工业界的建议。
这两个职位没有听过，感觉确实能够发挥自己的优势，我本人也挺喜欢和人多交流的，我会多关注一下这个。
以前在国内接触过很多genomic company 的 tech support，感觉和这个非常像，可以
提供解决方案和技术细节，实验室的人都非常喜欢。
【 在 mixedcongee (mixedcongee) 的大作中提到: 】
: 可以考虑去工业界做FIELD APPLICATIONS SCIENTIST或者TECHNICAL APPLICATION
: SCIENTIST，一般不会再做实验了，是做产品的技术支持，培训，和问题解决，博士一
: 般比较有优势，因为技术能力要好过本科和硕士，同时很锻炼和客户交流和打交道的能
: 力，这个经验很重要，属于可以任何工作的TRANSFERRABLE SKILL，因为这种职位是立
: 足于产品和CUSTOMER FACING以及很强的TECHNICAL SKILLS，所以CAREER PATH比较多元
: ，比如如果对于商业比较感兴趣，可以考虑销售或者市场，因为这两个职位对于产品的
: 理解和客户打交道有一定要求，如果想走技术路线，可以以后考虑产品经理，或者接着
: 做TAS和FAS也行，缺点是出差和参加会议比较多
: 所以可以利用你的一些优势尝试一下FAS或者TAS职位，是很好的从BENCH转换到产品和
: 客户服务职位的一个机会，同时自己的技术能力也可以很好的得到利用
谢谢过来人现身说法。层主提到的两点之前确实没有特别想过。
第一个确实是个大问题，还没有进终面就已经被淘汰了，这种情况以后是不是只能老板refer，然后成功率会高一点呢。
第二个是关于疫情的影响，现在的老板最近一直在push 申funding，说这两年形式会非常差，必须得申几个。
看了层主肖生克的话还是挺有感触的，可能确实自己已经掉进了一个loop里出不来了吧。不过很庆幸能看到这么多不同角度的人给的建议，能让自己做决策更清楚一点。从自身条件来看，确实觉得自己能够拿到faculty的概率较低，现在想的是怎么做好一点能
增加这个概率，同时也要想好退出条件，一旦达不到，就要果断退出。
【 在 sulforaphane (sulforaphane) 的大作中提到: 】
: 前面有些id已经说了一些，话很难听，但是都是实话。我建议lz赶紧去工业界，不要有
: 继续学术界的想法。
: 首先，美国的学术界竞争非常残酷。一个好的候选人是：美国博士毕业 + 美国大牛实
: 验室薄厚 + 薄厚时间不长 + 薄厚期间文章优秀 + 薄厚老板支持。不符合上面一条的
: ，就需要别的方面强很多: 比如不是美国博士毕业，但是文章超级厉害。做了很多年薄
: 厚，但是文章超级厉害。
: 不然的话，在第一关很难脱颖而出 --- 我参加过好几次faculty search committee，
: 第一关是最难的。第一关就是说，广告登出来，几乎每个位置都有100多人申请，
: 这个时候search committee需要很快时间从100多人里面挑出来10个人左右决定
: zoom interview。这个时候，大家完全就是看各种数字（你是什么学校毕业的？毕业几
: ...................
感谢提的非常具体的建议。
第一点，因为自己在医学院和一群MD 合作，觉得确实有这个computational/genomics 的需求。具体到我们老板，想找一个high level的相关背景的人合作，要不就是人家太忙，不关心我们这种小case，要不就是不是很对口的人。 我的感觉是还是有可能性找
到。文章的随机性也非常同意，这几年的经历就给自己很好的上了一课，不多展开了。
第二点，看了这么多楼上前辈的建议，最近会好好考虑下这个方向，哪些公司的
opening，能拿到什么样的offer。如果层主有合适的建议，欢迎私信联系。
第三点，觉得自己好像都能达到层主描述的，feature engineer，ML模型搭出来，出个图，解释结果，然后继续优化，好像还都可以，说的时候还是心虚，可能真是胆子太小？
【 在 genetics123 (GFP) 的大作中提到: 】
: LS其实有很多人给出了很中肯的建议，我说说我的2cents:
: 1. Bioinfo找faculty的candidate里面，你的背景不是很有竞争力，所以继续下去需要
: 仔细考虑。但是这个方向有一定的随机性包括出文章和医院的关系，最后能否找到依附
: 于医院的Faculty位置需要你衡量你和合作者以及各方面平台关系。
: 2. 去工业界一定要趁早, bioinfo在药厂我感觉已经不像前几年了，该填的坑和该开辟
: 的方向都做的差不多了，偶尔能从学术界跳几个大拿去药厂，而且bioinfo这几年phd和
: 生化环做的一样内卷了。
: 3. 你说的跑跑pipeline的问题，其实胆子要大一点(我觉得广大同胞都要胆子大一点)
: ，能跑跑pipeline，写个百来行的python，搭建model做个AI/ML，懂基本的Data
: structure，能intepret统计model和生物结论，这样的人在healthcare analytics不管
: ...................
感谢提供了具体的细节还有案例。
层主说的很多学科，自己确实没有学过。例如前面的 实分析 拓扑 图论 这些并不出现在国内生物本科教育中，以及生物类科研院校的研究生教育里。工科类大学的生物信息专业可能会涉及到到这些。很不幸，本人就是数学背景不厚的生物专业出身。我见过很多做生物信息的人，有来自于物理，数学，计算机，生物，医学背景的。层主提到的似乎物理背景的人学过更多。自己后来自学过某些内容，但是也就是个二把刀。
关于对自己学科的定位，不太确定是否属于计算生物学范畴，更精确的是基因组学，博士学位也是这个。对于自己的定位是data scientist，跑流程，优化各种统计/ML 模型，解释结果。
最后，确实同意文章的重要性。对于大文章比如CNS，或者高分的子刊，年轻的时候还
有过奢望，也曾经有可能发，现在也不怎么想了，就想老老实实把手头这几个5-10 分
的文章整出来。
【 在 higness (higness) 的大作中提到: 】
: 话说学过实分析 拓扑 图论 凸优化 写过OS 啃过CLRS 玩得了DL，Bayesian，GLM不是
: 应该是计算生物学的标配吗。还是我要求太高了。。。跑pipeline的不算是计算生物学
: 吧。。。
: 楼主要是能弄个两篇nature genetics一作找教职应该也没什么问题。关键看paper。我
: 们系今年新招了个教授，我感觉都快40多了，发了两篇Nature Genetics还有两篇7，
8
: 分的都是排第一的一作，然后干干净净没有任何别的paper连挂名都没什么。BTW，我们
: 学校是东海岸大藤校。
非常感谢这个建议，我觉得这是我读完所有回复后的感觉。先沿着现在的路走下去，然后划好明确的退出机制，再设个时间线。达不到就退出。
【 在 forjoy (三分华盖) 的大作中提到: 】
: 你这个背景，只能带着grant去找教职了。先换个research faculty的title，然后去申
: 请grant。拿不到grant，你就不用再犹豫了。
我对BIOINFORMATIC前程不看好。生物是试验科学，计算机目前就只能是生物的辅助手
段，只能是分析数据，大多依附于大公司和大老板，难以独立做出好结果。干脆要么纯生物搞科研，满足个人兴趣；要么计算机工业界把钱赚到手，实现个人财务自由，把研究当做业余爱好。
具体请参考ILLUMINA和THERMO FISHER的TAS和FAS
基本是仪器硬件工程方面的话是FSE(FIELD SERVICE ENGINEER)来进行仪器的现场安装
或者维修
科学方面（WET-LAB和DRY LAB）方面的话，一般就是FAS和TAS的活了
FAS提供现场的解答，培训，指导，排除疑难杂症
如果解决不了的话，会拿回公司内部坐镇的TAS最最终解决
FAS的话一般出差较多，也要参会，TAS一般在公司，不出差和参会
FAS的话本科和硕士可以干，也有博士，因为要出差，直面客户，所以补助较多，有些
公司的话固定工资外也会算上一定的销售提成，因为对销售业绩做了贡献，可以看成市场和销售部门的技术骨干
TAS的话基本都要博士或者一定经验的博士后，具体请参考ILLUMINA和THERMO FISHER的相关职位，我是生物硕士，拿到过这两家公司的TAS ONSITE面试，但都没有拿到OFFER
，很可能和我不是博士学位有关系，工资的话TAS有点低，ILLUMINA和THERMO FISHER在加州圣地亚哥这边的话TAS THERMO FISHER起始的话是70000-75000 ILLUMINA可能是
75000到80000,不算太高， FAS的话不太清楚
前一段时间ILLUMINA还在招NGS BIOINFORMATICS方面的TAS，在加州圣地亚哥这边，需
要会LINUX COMMAND LINE
根据前一段找工作的情况看，东西海岸（加州湾区，圣地亚哥，纽约新泽西和波士顿）较多，德州的职位也多起来了，这些地方可以试一试
NGS未来的话各方面的应用会大规模出钱，尤其是临床应用方面，比如肿瘤，生殖，等等
所以NGS临床方面应用相关的职位（例如FAS,TAS，产品经理，项目经理，甚至研发）的会有较大的增长和需求，而您的话DRY和WET LAB都很厉害，又有博士学位，优势其实是很大的，可能欠缺的还是工业界的经验，不妨现入工业界，然后再往这些职位看，建议往生命科学产业带走，比如加州圣地亚哥，气候会好很多，同时工业界和学术界完全不同，会给您的思维带来质的提升
【 在 o123456 (www) 的大作中提到: 】
: 感谢仁兄来自工业界的建议。
: 这两个职位没有听过，感觉确实能够发挥自己的优势，我本人也挺喜欢和人多交流的，
: 我会多关注一下这个。
: 以前在国内接触过很多genomic company 的 tech support，感觉和这个非常像，可以
: 提供解决方案和技术细节，实验室的人都非常喜欢。
如果工资是个很大的因素，建议赶紧趁着bioinformatics还火的时候去公司。在学校，图的是做science的自由和开心，哪怕你independent了，也多不了几个钱，还有无数的操心。
【 在 o123456 (www) 的大作中提到: 】
: 大家好，一直潜伏在本版看大家的各种讨论，收益颇多，现在对自己的未来有点困惑，
: 希望各位前辈能够指点一二，让我拨云见雾。
: ###########
: 关键词： 第二轮博后，生物信息/基因组学，文章不足, 前途未知
: ###########
: 先列一下我的背景：
: 教育背景：国内本科生物，中科院博士，留所两年
: 目前美国中西部大学博后第二轮
: 研究方向：基因组学和人类遗传学（纯分析）
: 文章情况：两篇共同一作（非第一位），IF 大约10分。
: ...................
谢谢回复，这个确实如你所说，在科研界很难做出独立的东西，可能只能多做方法类的东西。不过也见过很多faculty 单纯靠合作已经做出很多工作。由于多年的培养，纯生物对我现在来说太难了，计算机的还有点可能，非常感谢建议。
【 在 Noahgen (Noahgen) 的大作中提到: 】
: 我对BIOINFORMATIC前程不看好。生物是试验科学，计算机目前就只能是生物的辅助手
: 段，只能是分析数据，大多依附于大公司和大老板，难以独立做出好结果。干脆要么纯
: 生物搞科研，满足个人兴趣；要么计算机工业界把钱赚到手，实现个人财务自由，把研
: 究当做业余爱好。
感谢非常详细的followup。
听了你的介绍，我觉得我明白了FAS和TAS 的工作性质了。我本身做NGS，常年跟
ilumina/Thermo fisher (applied biology)的人打交道，感觉你说的就是我经常接触
到的那些人。当然还有Roche/BGI/Novogene 的人。身边的好多同学，同事也都去了相
关公司和领域。非常感谢这个建议，又把我拉到了我熟悉的领域。
【 在 mixedcongee (mixedcongee) 的大作中提到: 】
: 具体请参考ILLUMINA和THERMO FISHER的TAS和FAS
: 基本是仪器硬件工程方面的话是FSE(FIELD SERVICE ENGINEER)来进行仪器的现场安装
: 或者维修
: 科学方面（WET-LAB和DRY LAB）方面的话，一般就是FAS和TAS的活了
: FAS提供现场的解答，培训，指导，排除疑难杂症
: 如果解决不了的话，会拿回公司内部坐镇的TAS最最终解决
: FAS的话一般出差较多，也要参会，TAS一般在公司，不出差和参会
: FAS的话本科和硕士可以干，也有博士，因为要出差，直面客户，所以补助较多，有些
: 公司的话固定工资外也会算上一定的销售提成，因为对销售业绩做了贡献，可以看成市
: 场和销售部门的技术骨干
: ...................
谢谢建议，目前工资不是一个很大的因素，但是随着家庭开支增加，孩子长大，这个比重确实会改变。
【 在 straybirds (秋枫) 的大作中提到: 】
: 如果工资是个很大的因素，建议赶紧趁着bioinformatics还火的时候去公司。在学校，
: 图的是做science的自由和开心，哪怕你independent了，也多不了几个钱，还有无数的
: 操心。
个人觉得，你还是各条出路都经营着吧。
申请教职硬伤比较多。
你的文章不太硬，一是数量少，二是影响因子也不太高，三是非独立一作。另外，没有经费,非美国博士，博后时间长，华人， 男性（？）。
如果真要找教职的话，除非你能马上拿到cns一作，最大的砝码应该是经费。k01是个不错的选项，先联系下program officer，看看有没有机会。如果机会不大，对方应该会
直接告诉你的。既然是做小众疾病的，应该有相关疾病的private foundation。别管多少钱，即使是20k，也是一个重要经历。跟老板沟通下，让他同意你做为pi申请，最好
他能通过自己的影响力帮你拿到。
如果你有两到三个小的grant。你的处境会比现在好很多，绝对比几篇5-10分的文章管
用。不过，这几年形势不好，拿到教职的希望也不会太高。
实际情况没有LS说的那么糟糕也没我说的那么乐观。在industry里非一线互联网大厂ML scientist track， 真正学过那些很底层的数学进ML的不是很多，大部分也就是
mathematical stats，matrix的计算会一点，numpy能做一些计算。学过bishop
optimization的绝对不多，大部分都是名词党吹一吹作为谈资。这是业务需求决定的，但是问题是满足我列的这些条件candidate太多了，属于你行我也行谁上谁都行的role
，那最终谁能找到满意的岗位门道就多了。
【 在 o123456 (www) 的大作中提到: 】
: 感谢提的非常具体的建议。
: 第一点，因为自己在医学院和一群MD 合作，觉得确实有这个computational/
genomics
: 的需求。具体到我们老板，想找一个high level的相关背景的人合作，要不就是人家太
: 忙，不关心我们这种小case，要不就是不是很对口的人。 我的感觉是还是有可能性找
: 到。文章的随机性也非常同意，这几年的经历就给自己很好的上了一课，不多展开了。
: 第二点，看了这么多楼上前辈的建议，最近会好好考虑下这个方向，哪些公司的
: opening，能拿到什么样的offer。如果层主有合适的建议，欢迎私信联系。
: 第三点，觉得自己好像都能达到层主描述的，feature engineer，ML模型搭出来，出个
: 图，解释结果，然后继续优化，好像还都可以，说的时候还是心虚，可能真是胆子太小？
我就是走上道路3的前辈了
在一个全是做计算的center做director, 工资和福利在academia来说是非常
好了。主要问题是感觉除非专门做管理，往上是没啥空间了；当然专门做管理也
不是我的兴趣。老板也是鼓励去转tenure track，不过本校太强，老板给我转
tenure track问题不大，以后能搞到tenure的可能性我看不大，所以也纠结。
【 在 o123456 (www) 的大作中提到: 】
: 大家好，一直潜伏在本版看大家的各种讨论，收益颇多，现在对自己的未来有点困惑，
: 希望各位前辈能够指点一二，让我拨云见雾。
: ###########
: 关键词： 第二轮博后，生物信息/基因组学，文章不足, 前途未知
: ###########
: 先列一下我的背景：
: 教育背景：国内本科生物，中科院博士，留所两年
: 目前美国中西部大学博后第二轮
: 研究方向：基因组学和人类遗传学（纯分析）
: 文章情况：两篇共同一作（非第一位），IF 大约10分。
: ...................
感谢这么细致的解答．
看了诸位前辈的这么多解答，感觉短期内还是没有任何变化，要多线经营，就怕犯了大忌讳，最后什么也没做好．
列举的硬伤确实都存在，且为华人男性．
下一步和老板商量的结果也是主攻grant,未来一年手头文章会好点，拿到funding 机会会大些．之前交过一个grant,第一次准备经验不太足，两个reviewer 一个还可以，另
一个和大家观点一样，时间长，文章少，早早就给grant 定性了．小的funding 确实是个好建议，我可以去搜搜那些private 的看看．
【 在 yaoyedanche (步行街jr) 的大作中提到: 】
: 个人觉得，你还是各条出路都经营着吧。
: 申请教职硬伤比较多。
: 你的文章不太硬，一是数量少，二是影响因子也不太高，三是非独立一作。另外，没有
: 经费,非美国博士，博后时间长，华人， 男性（？）。
: 如果真要找教职的话，除非你能马上拿到cns一作，最大的砝码应该是经费。k01是个不
: 错的选项，先联系下program officer，看看有没有机会。如果机会不大，对方应该会
: 直接告诉你的。既然是做小众疾病的，应该有相关疾病的private foundation。别管多
: 少钱，即使是20k，也是一个重要经历。跟老板沟通下，让他同意你做为pi申请，最好
: 他能通过自己的影响力帮你拿到。
: 如果你有两到三个小的grant。你的处境会比现在好很多，绝对比几篇5-10分的文章管
: ...................
给你发信了，请查收
【 在 o123456 (www) 的大作中提到: 】
: 大家好，一直潜伏在本版看大家的各种讨论，收益颇多，现在对自己的未来有点困惑，
: 希望各位前辈能够指点一二，让我拨云见雾。
: ###########
: 关键词： 第二轮博后，生物信息/基因组学，文章不足, 前途未知
: ###########
: 先列一下我的背景：
: 教育背景：国内本科生物，中科院博士，留所两年
: 目前美国中西部大学博后第二轮
: 研究方向：基因组学和人类遗传学（纯分析）
: 文章情况：两篇共同一作（非第一位），IF 大约10分。
: ...................
谢谢回复，这个非常同意。
因为自己差不多也是层主说的半瓶醋水平，都是自学或者online学习，也就能懂一点基本原理，做不到常见的公式算法手推过去。以前还有执念想搞明白，现在也就释然了，哪个领域都是top的人搞开发，后面的人跟着用好也就可以了。
另外请教一下bishop 的 optimization 是什么呢，是指的他的那本PRML 的书么？
【 在 genetics123 (GFP) 的大作中提到: 】
: 实际情况没有LS说的那么糟糕也没我说的那么乐观。在industry里非一线互联网大厂ML
: scientist track， 真正学过那些很底层的数学进ML的不是很多，大部分也就是
: mathematical stats，matrix的计算会一点，numpy能做一些计算。学过bishop
: optimization的绝对不多，大部分都是名词党吹一吹作为谈资。这是业务需求决定的，
: 但是问题是满足我列的这些条件candidate太多了，属于你行我也行谁上谁都行的
role
: ，那最终谁能找到满意的岗位门道就多了。
: genomics
: 。
: 小？
感谢前辈现身说法，能聊聊在center 做director 的心得体会是什么呢，以及平时日常工作状态是什么样子的呢？
谢谢，
【 在 shakuras (doskey) 的大作中提到: 】
: 我就是走上道路3的前辈了
: 在一个全是做计算的center做director, 工资和福利在academia来说是非常
: 好了。主要问题是感觉除非专门做管理，往上是没啥空间了；当然专门做管理也
: 不是我的兴趣。老板也是鼓励去转tenure track，不过本校太强，老板给我转
: tenure track问题不大，以后能搞到tenure的可能性我看不大，所以也纠结。
公司要个屁的硬核技术。。。把infrastructure搭起来给别人出结果，比在那shooting moon有用多了。
【 在 o123456 (www) 的大作中提到: 】
: 感谢回复，如果industry 的工作，请问周围有一些好的例子可以参考一下么。
: 对自己的能力其实有担忧，感觉就是个跑pipeline 的data scientist，感觉没有特别
: 硬核的技术傍身。学校的话，文章感觉还是大概率会发，那就是看未来发展状况了。
就是每天打算想干啥，如果slack开着的话，到了下班也啥也干不成的状态。
基本上每天的时间都是在处理各种突发，技术讨论交代任务，答疑，proposal，
和各种sponsor开会。如果就是喜欢到处和人开会的话，挺好的，事情都交给
底下做就行了。如果喜欢做点hands-on的，喜欢再学点东西的话，完全没时间。
【 在 o123456 (www) 的大作中提到: 】
: 感谢前辈现身说法，能聊聊在center 做director 的心得体会是什么呢，以及平时日常
: 工作状态是什么样子的呢？
: 谢谢，
谢谢前辈回复，了解了这个工作过程。
我觉得之前的老板在升到教授后，也没怎么有时间和我讨论技术细节了，而且每天就和你说的状态是一样一样的。 所以觉得，不管哪个track上去了都是要更多和人打交道，技术就只能supervise 手下去做了。
【 在 shakuras (doskey) 的大作中提到: 】
: 就是每天打算想干啥，如果slack开着的话，到了下班也啥也干不成的状态。
: 基本上每天的时间都是在处理各种突发，技术讨论交代任务，答疑，proposal，
: 和各种sponsor开会。如果就是喜欢到处和人开会的话，挺好的，事情都交给
: 底下做就行了。如果喜欢做点hands-on的，喜欢再学点东西的话，完全没时间。
话糙理不糙，同意。
【 在 goretex (GORE-TEX) 的大作中提到: 】
: 公司要个屁的硬核技术。。。把infrastructure搭起来给别人出结果，比在那
shooting
: moon有用多了。
Bishop是那本PRML
optimization应该是Nocedel的numerical optimization或者yinyu ye的nonlinear
programming或者Boyd的convex optimization或者Rockafellar的Convex Analysis
前2本 我能手推基本全部 Boyd能手推70~80% 最后一本难……
但我感觉要不是我graduate school跟着数学系和计算机系上这些课 有考试作业压力的话 我根本没那闲功夫和毅力去细扣这些书 反正我坚持不下来 也许大牛人可以
PRML写的是我觉得最好的ML教科书了 比murphy那本好太多了
【 在 o123456(www) 的大作中提到: 】
: 谢谢回复，这个非常同意。
: 因为自己差不多也是层主说的半瓶醋水平，都是自学或者online学习，也就能懂一点基
: 本原理，做不到常见的公式算法手推过去。以前还有执念想搞明白，现在也就释然了，
: 哪个领域都是top的人搞开发，后面的人跟着用好也就可以了。
: 另外请教一下bishop 的 optimization 是什么呢，是指的他的那本PRML 的书么？
: ML
: role
赞。
Bishop的那本书知道，但是没有看过，听了介绍，看来要好好回去看看了。
因为上OMSCS 的 ML课程，读的比较详细的是 Mitchell 的 Machine Learning，还有周志华的西瓜书，和你的感觉一样，如果不上课，肯定读不下来。不过基础不太好，不像你能够手推这么多，很厉害了。
【 在 higness (higness) 的大作中提到: 】
: Bishop是那本PRML
: optimization应该是Nocedel的numerical optimization或者yinyu ye的nonlinear
: programming或者Boyd的convex optimization或者Rockafellar的Convex Analysis
: 前2本 我能手推基本全部 Boyd能手推70~80% 最后一本难……
: 但我感觉要不是我graduate school跟着数学系和计算机系上这些课 有考试作业压力的
: 话 我根本没那闲功夫和毅力去细扣这些书 反正我坚持不下来 也许大牛人可以
: PRML写的是我觉得最好的ML教科书了 比murphy那本好太多了
:
: 谢谢回复，这个非常同意。
:
: 因为自己差不多也是层主说的半瓶醋水平，都是自学或者online学习，也就能懂
: 一点基
: ...................
LZ和我情况很类似，不过我已经完全放弃学术了，主要原因是不喜欢写funding/经济回报太低。拖家带口就不要理想主义了。
有个问题楼上好像都没提到，就是LZ愿意搬家吗？LD现在工作是否稳定轻松，如果搬家LD好找工作吗？如果留在中西部，那industry机少，那大可继续学术或者去core lab当staff scientist。如果愿意relocate到NY/Boston或者南加（北加机会也多但生活上不推荐），楼主的背景完全胜任公司的bioinformatics scientist工资大概是12-15万。
我有好几个朋友走了这条路。
LZ虽然很快要有CS的master学位，但个人认为转纯IT或者非生物相关的data scientist(比如银行)比较难，主要问题在于没有直接相关的project experience。如果想走这条路，需要先去非生物公司做1-2个intern projects，最后估计也进不了FAANG这样的大
公司拿20万+的package，也只能去小公司做entry level的SDE或者 data scientist，
工资和药厂生信差不多，压力还会大点，周围同事还估计普遍小个5-8岁。。。你可以
去一亩三分地了解下行情：https://www.1point3acres.com/bbs/，上面大部分是CS相
关专业本科研究生的求职分享,比如面经、包裹...
最后强烈同意midwestPstD的建议，早点开始投资退休计划。美国是资本主义社会，各
种税收优惠都是严重倾向于投资收入的。LZ估计已经有403b了，好好经营下，再去开个IRA/Roth IRA长线投资股票吧。
真诚求教您能把您十年时间搞明白的总结一下给我指明一下怎么学习投资吗？
【 在 midwestPstD (中西部博士后) 的大作中提到: 】
: 呵呵，谢谢你信任。今天钓鱼去了，刚回来。我自己还是个千佬，哪里敢给你出主意呢
: 。。。
: 鼓励一下，我知道好几个你的校友，中科院博士，在美国做到教授的。一个是工业界: spinoff后去大学Research AP，拿到grant后才tenure- track AP。。。后来经费多了
: ，现在是某著名大学的讲座教授。。。今天和我钓鱼的也是中科院博士，正教授了。。
: 。加油！
: 我倒是提醒你注意一些个人家庭财经安排。有家有口，孩子上学自己退休，都需要仔细
: 计划。而我们从中国来最缺乏这方面的知识。我花了大约十年时间搞明白，从拿到绿卡
: 开始计划。我家领导工作晚，开始工作时工资也低，一直到近几年我家的收入才勉强进
: top 20%，标准的中产。两边父母我们都出点力，没有他们的帮助。。。现在我们的资
: ...................
非常同意你说的观点。
我是愿意搬家的，LD 目前工作稳定但是不轻松，俩人工资在中西部可以过日子养孩子
。LD也是生物，算是转码成功，relocate 到东海岸／南加应该可以找到相关工作。 目前是希望我找到一个long term的工作，然后relocate。
对于你说的SDE，我确实有在一亩三分地上关注过，大厂是不指望，小厂的工资大约开
始也是12-15万，类似于你说的 bioinformatics scients 的工资。如果只有这两个工
作，肯定优先选后者，一来能够学有所用， 二来不能跟别人拼短处。
最后的投资部分，确实是有长期计划的打算。
【 在 p3238462 (朱晓礼) 的大作中提到: 】
: LZ和我情况很类似，不过我已经完全放弃学术了，主要原因是不喜欢写funding/经济回
: 报太低。拖家带口就不要理想主义了。
: 有个问题楼上好像都没提到，就是LZ愿意搬家吗？LD现在工作是否稳定轻松，如果搬家
: LD好找工作吗？如果留在中西部，那industry机少，那大可继续学术或者去core lab当
: staff scientist。如果愿意relocate到NY/Boston或者南加（北加机会也多但生活上不
: 推荐），楼主的背景完全胜任公司的bioinformatics scientist工资大概是12-15万。
: 我有好几个朋友走了这条路。
: LZ虽然很快要有CS的master学位，但个人认为转纯IT或者非生物相关的data
scientist
: (比如银行)比较难，主要问题在于没有直接相关的project experience。如果想走这条
: 路，需要先去非生物公司做1-2个intern projects，最后估计也进不了FAANG这样的大
: ...................
bless，生物信息学的好处就是刷绿卡，既然有了绿卡了，这个坑基本上就鸡肋了
鉴于你的都是co一座，而且分数也一般，回国就忘了吧，除非你愿意回去给人当小弟，准确的说是当枪使唤，用到废那样用。
去小学校找faculty，或者转行算了。
跑pipeline的 工业界工作工钱低的很，没意思的。就这么说把，就是马工，沾上生物
相关的公司工钱都要打折。
【 在 o123456 (www) 的大作中提到: 】
: 感谢回复，如果industry 的工作，请问周围有一些好的例子可以参考一下么。
: 对自己的能力其实有担忧，感觉就是个跑pipeline 的data scientist，感觉没有特别
: 硬核的技术傍身。学校的话，文章感觉还是大概率会发，那就是看未来发展状况了。