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[就业出路] OM PhD Job Market 经验+碎碎念

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发表于 2022-8-2 02:11:36 | 显示全部楼层 |阅读模式
在今年4月结束了我90%不顺利+最后10%峰回路转的job market,很久没有冒泡了,今年找回账号,上来继续写写信息,希望对大家有帮助。不是什么结构化的写作,想到哪里写到哪里,也欢迎大家提问。

先说一下背景:Ross的TO PhD,中国男生,方向是behavioral operations,具体内容是通过做laboratory experiment来研究human behavior&decision-making in OM context。

今年Job market上我几乎只申请了美国,因为家庭原因(我太太在DC工作)。现在看来,这是一个非常risky的decision,美国市场对于亚男非常不友好,更不用说我的方向是在被开除出empirical的边缘lol。说到这里可以顺带提一下,如果有同学要选方向,并且想留在北美,请直接绕开game theoretical OM modeling。这个方向,不管你发了多少paper,留在美国decent school的概率接近于0。不少亚洲学校倒是喜欢招这个方向的,如果想回亚洲的同学可以考虑。那什么方向热门呢?empirical,和data/machine learning直接相关的方向。总的来说,如果你做的是learning,或者是econometrics那种的empirical,都是不错的。今年有大约一半以上的学校,说明了只考虑招data相关方向的人,主要考虑是教课,很多学校的新的faculty position都明确是要教business analytics/AI方向的课程的人。

再说说我自己申请,我大概申请了50+学校,拿了20个左右的面试,最后是4个flyout,但是没有offer。现在回顾起来,原因很多,其中一个重要原因还是我的地点选择,像我面某中部学校的时候,被系主任几乎查了户口,问出了我太太在DC并且不太可能会move到中部这个情况,最后这个信息或多或少都会影响结果。另外不可否认的,就是我的研究方向和进展。我的方向behavioral ops中规中矩,不加分但也算和data相关。拖后腿的主要是paper的进度。我的进度是2篇pubs(POMS+一个econ journal)+2个major(MS+MSOM),在以往来看或许不算差,但是今年市场上几乎人手一篇MS/MSOM/OR的paper,我就显得弱了。说实话,如果不是因为我是Ross的+我的老板给力,我可能面试都拿不到。最后还能有不少flyout已经是感觉很好了。

不顺的部分就是上面的学界,从21年9月开始一直找到22年3月,最后都没有找到assistant prof的岗位,整个人可以说是压力山大。那么最最后怎么样呢?感谢我太太的支持,她鼓励我积极寻找其他出路,所以我最后准备并且面试进了Amazon,今年9月会以economist的身份加入他们的Grocery Science team。或许这就是柳暗花明吧。这个业界的岗位可以让我直接留在DC,新办公室就在我和我太太租住公寓走路5分钟的地方(我直到拿到offer之后才发现这个)。hours据里面刚进去的小伙伴说是朝九晚五,周末不工作,不pip,自由度高,感觉挺理想的。我拿到这个offer之后,和我系里的PhD coordinator聊,她开玩笑道,恭喜你,你的pay比我们大部分教授都高了😂 好玩的是,我们的coordinator刚刚在ross tenured之后,马上也要来Amazon访问一年。而她要加入的team的带头人,正是Ross TO系的一个前教授,在16年quit tenure去了Amazon,现在已经身居高位了。这也算是一种循环吧。

Anyway扯远了,有人对业界感兴趣的话,我可以在下面继续写写。不知道大家对于job market的信息更加想了解,还是对学界转业界找工更感兴趣?可以留言一下,我决定怎么往下写。
发表于 2022-8-2 02:41:25 | 显示全部楼层
Congrats! Google, Microsoft, Apple, and the like may be the best, but Amazon is not so bad. By the way, I am also interested in ML.
 楼主| 发表于 2022-8-2 03:01:28 | 显示全部楼层
Tripleg 发表于 2022-8-2 02:41
Congrats! Google, Microsoft, Apple, and the like may be the best, but Amazon is not so bad. By the w ...

谢谢!既然说到业界了,可以稍微讲一下我知道的。

OM/OR的phd去业界,大体上三类岗位。最主流的其实应该是data scientist和machine learning scientist/engineer,不同公司叫法不同,有些公司甚至把这两种岗位混在一起,这里是我自己做一个区分。这两个岗位不是我自己的方向,我就粗浅的说说的了解,有更了解的同学欢迎留言指正。前者偏向对数据本身的retrieval和cleaning,也包括部分的分析,而machine learning engineer则偏向算法开发。其实OM/OR里面,做learning的人,最合适是machine learning engineer,我知道的几个去业界的人,都是去了这个岗位。其中以FB/Google为大厂中最好。Microsoft太养老了pay也最低,Apple其实应该也有,但我还没听过身边OM/OR的人去了Apple的这个岗位。

然后就是我自己要去的岗位,economist。这个岗位同样在不同公司被划分到不同的下面,比如在Facebook(现在叫Meta),就是data scientist下面的一个分支方向。纯粹招Economist并且人最多的,就是Amazon。Microsoft和Google也招,但他们规模小的多得多。总的来说,这个岗位做的是Econ里面的微观计量方向,用不同的微观计量工具来估计/预测不同managerial policies的影响,以及一些对于business很重要的variable(例如demand/supply)。Amazon自己招Economist的时候,就分为三个细方向:reduced form causal model, structural, and forecasting. 面试者自己选一个方向,然后方向会影响你去的哪个具体的产品team。

最后Pay的话,Amazon最近涨了工资后,接近第一梯队。所以现在工资基本以Meta/Google/Amazon为第一梯队。还有一些(相对)中小型企业在t0的,例如Netflix和一些startup。这些t0企业招的都是machine learning enginner而不是economist,所以我没有具体了解过那些企业了。t1 pay的话,phd进去以200k-300k USD cash第一年为标准,配合不定量的股票(额外200K左右,分多年发放)。economist的工资比machine learning enginner要低一些,但似乎竞争小一些?毕竟machine learning engineer那边有大量CS/statistics等数据方向的phd来竞争。
 楼主| 发表于 2022-8-2 03:10:07 | 显示全部楼层
有同学私信问到我为什么不去做machine learning engineer,很简单,我没有编程和ML相关的background😂

我申请的时候有稍微了解过那一类岗位的要求,大体上是Leet Code normal熟练为最基本要求,然后各大ML基础算法非常熟练。Amazon的economist full time申请不考programming (intern貌似要考),然后因为岗位的定义,自然不考ML,全都是econometrics的东西,所以就是我的首选了。
另外说一下,我share这些信息的目的不是劝退学界,相反,是告诉大家商学院的phd,只要做的是quant/data相关的方向的,学界和业界都有很好的出路。大家积极申请,申请上了努力读完,都会有好的结果的。

发表于 2022-8-2 03:31:21 | 显示全部楼层
做theory的market确实不好,quant marketing可能略好一点,但是每年做theory并且能够留在北美R1的可能也就一两个人。恭喜lz去Amazon!我觉得这是econ/bschool phd最好的出路之一了。
 楼主| 发表于 2022-8-2 03:35:45 | 显示全部楼层
zzmypster 发表于 2022-8-2 03:31
做theory的market确实不好,quant marketing可能略好一点,但是每年做theory并且能够留在北美R1的可能也就 ...

谢谢!我申请之前也对这个岗位/方向完全不了解,等拿了offer之后才发现真香了,希望可以对后来人有一个参考。


发表于 2022-8-2 04:12:50 | 显示全部楼层
If one ends up in industry and wants to continue with scholarly (versus applied) research, then Microsoft and Google are the best places to go. But these two do not favour business school PhDs.

Most ML engineers have CS, applied math, or physics background; some also have OR background but often lean toward optimization in the broad field of ML/DL.

By the way, Patrick Banaji has joined Amazon as chief economist.  

Game theoretical modeling is not for everyone; it's tough and usually for top school guys. Most OR candidates focusing on such work go on to be faculty at join top schools.




 楼主| 发表于 2022-8-2 04:33:52 | 显示全部楼层
Tripleg 发表于 2022-8-2 04:12
Most ML engineers have CS, applied math, or physics background; some also have OR background but oft ...

Game theory market 今年真的特别差了。MIT有一个做这个方向的白人小哥(还是D. Acemoglu co-supervise的学生),毕业发了4篇MS(没错是发了出来),然后木有找到工作。
发表于 2022-8-2 04:44:25 | 显示全部楼层
唉,现在亚男处境太难了,压力山大。如果回国的话研究方向应该相对没那么重要?不过现在回国的人也挺多竞争也不小的样子
 楼主| 发表于 2022-8-2 04:47:56 | 显示全部楼层
juanhu96 发表于 2022-8-2 04:44
唉,现在亚男处境太难了,压力山大。如果回国的话研究方向应该相对没那么重要?不过现在回国的人也挺多竞争 ...

由于我个人没有怎么申请亚洲的学校,所以也不敢下定论。我的感觉是申请亚洲,出身于好学校和有publication,二者得有一个。至于方向,重要性比不上有paper。
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