我的教职之路(七)转行去公司
文章来源: 深度思考2021-05-31 21:43:18

如上节所说,我面试了一大圈,一个offer都没有。连着两个月都在飞机上度过,一想起机场就要吐。有人跟我说应该办个会员卡,攒点积分。我在各种沮丧中,是完全没有心情搞这些事情。收到第八个on-site的拒信之后,我开始严肃的思考自己的前途。研究生命科学虽然是我的梦想,但是生活还是要过,饭还是要吃。痛定思痛,我决定放弃诺贝尔奖的梦想,去公司找一碗饭吃。网上总是有很多关于学术界如何转行公司的帖子。我这里也加two cents。

首先我觉得自己三十多岁了,不想跟小年轻们一起熬夜写代码了。这么多年没发计算机的文章,大公司的研究院(比方说我出国前的位置)可能回不去了。所以我没有投IT公司。我投了三个有名的生物医药的公司的搞计算的位置。这些公司里面很多博士后转行的,所以我你年龄也不算大,专业也勉强算对口。三个公司都给了电面。公司的电面比学校容易多了,问的都是“什么条件下可以用t-test” 这个级别的小儿科和简单的对他们公司的了解。电面以后有一个公司就此不回信了。另外两个公司给了on site。其中有一个公司经理面完了后,HR又来电面,问的都是些摸不着头脑的问题,我答得也是糊里糊涂的;当时估计挂了。不过完事之后他们还是请我去on site。

第一个面试的公司是一家传统的大生物医药公司。面试前,跟学校一样,发来one-on-one 的名单。跟学校不一样的是,他们居然发来一篇Nature Biotech的文章,让我讲一个小时的seminar。我靠,公司里也搞journal club啊!我看了看,是一篇计算方法的文章。研究一下发现它头重脚轻,很有些问题。Introduction里面一大堆忽悠,结果其实不支持它声称的东西,算法从直觉上也是不靠谱的。于是我要求换一篇文章。HR回信说不能换。我只好在面试的时候硬着头皮讲这篇文章是不靠谱的,为什么是不靠谱的;大约是什么人背景的审稿,NBT才被忽悠了。大家哗然,也不知道信不信我。但是从过程中,大家可能会至少觉得我对本领域还是懂一点的。

然后是one-on-one,有一个是讲vision的,一个给我介绍他们干啥,我来了干啥。其他都是实实在在的具体问题。主要的问题都是统计分析和神经科学的基本问题,很轻松的。有个人还问了我GitHub上的工具能不能扩展某个功能给她用。最有意思的是有个老印,自称是后台程序员,先考了一些面向对象的基本常识和几个小学水平的算法。我轻松写完了后,还有大一半的时间;他居然出了一个很奇怪的,在常用的数据分析中不可能用到的问题。仔细想想,发现他的问题等价于写一个语法树的实现。我大吃一惊:药厂也有人搞编译原理?我可是多年没摸理论计算机科学的东西了。然后我好不容易凭记忆勉勉强强写了一些,时间到了,下一个面我的人敲门了。写到一半的东西也没法运行,只好就这样了。他说你的设计可能是对的。然后就“祝你好运”,再见了。回去之后,我十分担心那个老印的问题。计算机本来是我的专业,没想到死在这上面了。

不过过了几天,offer居然来了。可能这个老印看我是学计算机的非要显摆一下,不一定非要我做的出来。各种待遇加起来,算上bonus,大约18万。其实我申请的时候是不知道公司大概工资多少的,面试的时候也没有问。心里预期是比学校教职稍微高一点。一看这么高,心里挺高兴的。

第二个面试的公司是一个市场上的新贵,本来不是很有名,但是最近新药上市,急速扩张。(顺便提一句,治疗川普新冠的抗体疗法就是他们搞出来的呢。)这个公司的面试让我做一个research talk,讲讲我博后期间的工作。然后就是一堆one-on-one。基本上就是问一些如何处理生物大数据,如何做统计分析,如何规划项目等等。问题都挺简单的。感觉上这个公司的跟我谈的人技术水平都不很高,经历都很浅,问我问题的时候他们自己也不清楚标准答案应该是什么,就听我介绍一下。他们下载过我的GitHub的代码,问了我一些实现的问题。跟HR谈的时候很不舒服,那个人非常强势,对我一通洗脑。后来面我的人都对我表示同情,说他们进来的时候也被此人轰炸,让我不要放在心上。总体上来看,第一个公司的面试中,我见到的人级别高一些,对人也很友好;第二个公司,除了两个director外,面我的人都比我年轻,有个人居然都没有具体的计划要跟我说什么,就随便聊聊完事。整个面试安排对申请人的尊重也差很多。我申请的位置似乎也比上一个公司低一级。感觉上这是个暴发户公司,就像当年的Facebook,一下子有了很多钱,扩张的厉害,但缺乏高素质的人员。上一个公司可能穷一些;但是有点像当年的IBM,虽然过气了,但是任然保持着高端的格调和贵族的气质。后来第二个公司也offer我了,待遇比第一个高一点,但是我更喜欢第一个公司。

于是我就准备去第一个公司了。不过想想要告别我热爱的科研事业,又很依依不舍。这么多年,总觉得自己很有才华,但是却无处施展;只能在孤芳自赏中任岁月流逝。真是“晓镜但愁云鬓改,夜吟应觉月光寒”。出国折腾一大圈搞了六七年,一路行色匆匆,年华似流水;到头来还是命运弄人,千辛万苦回到原地:找个公司继续做。哎,有饭吃总比没有强;很多人N年博后,被人戏称为什么“千老”,都想去公司。我有个工作能养家应该知足了。

如果总结一下所谓的生物“千老”怎么转工业界的话,我觉得只要基本的统计,算法学好了,对各种流行的实验技术稍微有些了解,能熟练分析数据,应该在生物技术和制药公司找生物统计的工作就不是很难的事情。工资比专门的码工或统计可能低一点,但是对硬核的代码和统计要求并不需要很高;比方说计算机学过基本编程和数据结构,或者统计到达一般本科的水平,就绰绰有余了。不过对自己的定位要清楚,最好是statistician或programmer,而不是两边都不沾的Bioinformatician或Data Scientist。如果谁特别喜欢Data scientist这个词,在简历上这么写,也要让雇主看清楚你到底是会做统计分析还是会码程序(还是both),千万不能给人家一种做实验为主,只会跑点别人写的pipeline的印象:这样的人太多了。

生物博后如果希望转行去公司,完全不需要上什么培训班,在家把统计系或计算机系的本科课本稍微看看,做点题,基本功就够了;再把网上的生物大数据下载下来自己分析一下,然后建一个自己的GitHub,把代码放在里面作为自己的项目经验的evidence,就可以了。招聘经理看了你的代码,就知道你的项目经验;不需要专门去不知名的小公司做“实习”写在简历上。(放在简历上可能人家也不相信,多年的代码在网上实实在在的。)其实不管是做什么研究方向的,做计算的总是比做实验的在公司好找工作些。做实验的行业,各种族裔的人都特别多;做计算太烧脑,在大家都没有正规训练的情况下,华人占优势非常大的。想做教授的生物博后可能应该一边追求科研理想,一边顺便注重一下统计和计算机的基本技能,做点大数据的分析,精心维护好自己的GitHub。这样万一科研的路走不通,转行的时候就从容一些了。