统计生统这几年找工作的一些经历感想
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本人2018年11月刚刚跳槽找到新工作搬到西雅图，感觉论坛上不少和我一样对统计生统专业硕士毕业之后的找工作以及职业规划很迷茫，想在这里分享一下这几年找工作的一些感悟。
个人的理解，统计给我的感觉就是挺万金油的一个专业，像linear regression，logistic regression，ANOVA等这些非常基本的知识，不管哪种类型的数据哪个行业都能用的上。而至于说生统的话，就更加专注于临床和生物一类的数据。正是由于很多entry level的统计的工作都比较基础，甚至于简单和无聊，也一定程度加大了找工作的难度。经典的统计职位像Statistician, Biostatistician, Statistical Analyst, Statistical Research Associate在统计软件基本只要是会R，SAS，Stata就足够应付了。不过现在很多research lab和制药公司也开始用ML的方法，偏重于医学图像的会用MATLAB，其余的Python也用的越来越多。
我的背景挺简单的，本科在国内读的数学，硕士就是在美国念的统计。来了美国之后因为硕士项目很小很理论，当时就一心想着要读PhD。硕士期间就跟着一个生统的教授做项目，也就是从那一刻开始接触到生统这个学科，觉得能把统计知识和临产试验结合在一起还蛮有意思的。硕士要毕业2015年3月那会儿，教授跟我说医学院要新开一个生统的项目，但是需要gap一年，当时一听给我高兴坏了，于是就打算工作一年然后等这个项目。因为一直在学校里都用的R, 压根没学过SAS。刚开始找工作的时候，恶补SAS, 记得当时面过一家本地的小药厂招statistician，onsite面试四个人轮流面完之后还有一个SAS的test。那会儿更是意识到SAS至于制药企业的重要性。
最后找到的工作是在本校Cancer Center的一个教授的lab里做statistician。这个教授人真的非常好，后面更是给了我极大的帮助，也帮我度过了一场危机，后面会说到。以至于现在我虽然已经换了城市依旧保持着很好的关系。当时找到这份工作是真很神奇，在一个很冷门的R的论坛上看到的招聘广告。去面试了才知道他就只是想找个人来写一个R package和做一下lab的statistics support, 差不多这个工作也就是一年。考虑到我正好要gap一年申请PhD, 虽然薪水不高，但我最后还是接受了。面试的过程真的是很随意，聊了聊简历，然后发现他居然还认识我之前跟着做项目那个生统i的教授，估计这也是他决定要我的原因吧。后来才摸清楚学校招人的套路，真的是关系户居多，一般都是确定好人选，薪资待遇都谈好之后才发正式的招聘广告，走个HR的流程把人招进去。这里真的要吐槽一下学校的办事效率，发个招聘广告足足能拖上个两个月。
在lab里面工作还是蛮轻松的，基本也就是一周一次lab meeting汇报一下进度，学到了蛮多clinical trial和oncology方面的知识，也学会了如何和非统计的medical researcher打交道，用最浅显的道理去解释一些model和test。这一阵子其实也还算挺顺利的，PhD也申请上了。入学前的暑假回国陪了女友两个多月才继续回来读博。不过讲真的，当时看着周围不少同学甚至学弟学妹都转行去做码工拿高薪水了，一度也很怀疑自己坚持走统计这条路到底对不对。
读博一直到后来quit然后找工作的这两年真的是五味杂陈。2016年9月，我怀揣着满腔热血开始了PhD生涯。因为是新开的生统项目，系里老师也没那么多，很多课都是和之前统计那边的课重复了，所以我第一年的时候压根就没什么课要上，想着说这下可以早点毕业了。第一年一进来就开始做research了，当时萌生了对医学图像的兴趣，就跟着一个教授做image segmentation和multivariate statistics，要用到一些Machine Learning方法。可能是一开始太顺利，当时想着说PhD就该多做点理论，争取发点质量高的文章。但是慢慢的发现好像很多事情并不是我想的那么美好，生统系的教授基本都只是想用一些现成的方法，稍加改变之后用在还没人用过的临床数据上，然后发一些比较冷门的期刊。结果就是复杂的东西都被绕开因为太耽误时间，简单的东西结果不好又发不了文章，足足耗了一年什么东西也没做出来。印象最深的就是当时要做bivariate linear regression 和 bivariate logistic regression的simulation和power analysis。但是因为bivariate logistic regression的MLE太复杂太耽误时间，我当时已经找到一篇相关的paper，但是教授还是直接劝我放弃只做linear regression。而且当时读博RA的工资还是来自于lab的老板的经费，等于说我有两个老板，但是研究方向还截然不同。我所有的合作paper也都是跟lab的老板发的，生统那边一篇文章都没发成。当时一度跟教授关系不是很好，系里老师也不是很待见我，觉得我想法太多什么的吧。当时也是挺迷茫的的，一方面其实自己还是很喜欢medical image的，一方面有感觉这么下去不是自己想要的。第一年受挫之后，当时和女友又到了谈婚论嫁的节骨眼上，一度很是怀疑当时读博这个决定到底对不对。反倒是女友一直很支持我读博，还特地从国内辞了工作过来和我一起。
做出quit这个决定讲实话对于我来说挺难的，但是又好像一下轻松了很多。难的是在master结束的时候opt已经用完了，如果直接quit的话立刻就会失去身份被迫回国了。好在幸运的是lab的老板愿意帮助我，在我和他聊了我的想法之后，他帮我分析了很多，并且叫我不要担心。如果我真的选择quit的话，他可以给我提供一个新职位并且办理H1B, 只是他不能保证他后面一直有funding，我肯定得尽快找一个稳定的工作。他也是在本校为数不多的老板愿意给lab里的post doc办理H1B的。后来我又找了系主任谈，一开始只同意我延缓一学期quit，后来还是lab的老板出面帮我说情最后同意给我一个生统的master然后延缓两学期到18年的3月毕业。
做出这个决定之后，我就开始马不停蹄的找起工作，也是通过这次找工作我发现很多学校的lab和制药企业都在应用ML的方法分析临床数据。可能是因为我做的medical image的项目用的方法听着比较fancy，陆陆续续收到不少phone interview和onsite。当时有几个startup的biotech的公司skype interview，很关心地一类面试问题就是分析medical cost。印象比较深的就是会问distribution of medical cost，然后告诉你大概的数据是什么样子的，问你会选择哪种model。很多这种企业一开始都聊的挺好，最终都是卡在身份问题了。这一刻我更是感受到在美国找工作没有身份是有多难。
因为当时受困于身份，于是我把开始更多关注高校和非营利机构的职位上。很多人会问怎样才能找到高校或者non profit的工作，在这点上我还真有蛮多体会的。想要找高校的工作我觉得最重要的是主动出击和不能被招聘广告迷惑。主动出击的意思就是，如果看到心仪的research lab或者research center，不妨尝试一下主动联系他们的director或者dean。很多职位都是dierctor定下来之后才会发招聘广告，一味的海投未必有用。我就是当时用这种方法拿到的USC statistician 和 UCI statistician的面试，但是考虑到工资的原因，最后没去。高校其实并不一定有你想的那么多人申请，毕竟高校的staff钱还是比较少。高校是个讲究人际关系的地方，如果有关系好的教授通过他的人脉帮你推荐一下，那真的会容易太多。我大多数职位还是通过LinkedIn和Indeed找来的，这就要说到我刚提到的第二点不要被招聘广告迷惑。本来最有可能去的一个地方是UCSF的一个lab，当时看到招聘广告的时候他们放的是part-time。还是在我女朋友的建议下让我不要管这些，先都申请，毕竟只为本来这种职位就少。之后lab的一个statistician发来邮件邀请面试时还特地解释了一下，因为它们的funding一半在UCSF一半在VA Medical Canter，他们只能两边都放广告并且都是Part Time，其实他们就是想要招全职的。这里就要说到高校里一个非常的缺点了，因为高校是个很看重学历的地方，硕士就会有很多限制，就算老板想给你多钱，但学校的政策不允许也是一点办法都没有的。之前一个在UCLA做statistician的学长也跟我说过这个问题。他在企业干了一年Data Scientist之后放着高薪不要辞职去做statistician，后来又去读博，我真的非常佩服他的勇气。
当时还面过一些cancer center，Children's Hospital Los Angeles，要么是因为工资低，要么是因为他们只想找个短工最后都没去成。都没意识到写了这么多了，最后想说说我现在这份工作，是在西雅图一家很像企业的非营利研究机构。之前因为UCSF的缘故拒绝了这里的另一个职位的skype interview，后来我又主动找到那个HR，跟她说明情况。她也算是挺帮忙的，最后又帮我推了另一个senior statistician职位，两轮Skype Interview外加一个SAS Code Test之后给我发了offer。薪资待遇比不了广大CS，但是养家糊口勉强够了哈哈。non profit的遗憾就是没有bonus，没有股票。有点欣慰的就是绿卡政策还比较好，能发paper能申请NIW。我自己就是找到律所申请的NIW。
简单总结一下就是找工作真的不容易，尤其是没身份，薪资待遇好的就更是不容易了。尤其是高校和非营利，有人refer真的很重要！很重要！很重要！也不用像我这样耽误太多时间。高校在我看来不是象牙塔，更像是一个小江湖。
PS: 我们组后面应该还要招一个statistician，有兴趣的可以联系我，sponsor H1B和绿卡都不是问题。
希望自己的一些经历对大家有用吧，祝大家都能找到一份满意的工作！
个人的理解，统计给我的感觉就是挺万金油的一个专业，像linear regression，logistic regression，ANOVA等这些非常基本的知识，不管哪种类型的数据哪个行业都能用的上。而至于说生统的话，就更加专注于临床和生物一类的数据。正是由于很多entry level的统计的工作都比较基础，甚至于简单和无聊，也一定程度加大了找工作的难度。经典的统计职位像Statistician, Biostatistician, Statistical Analyst, Statistical Research Associate在统计软件基本只要是会R，SAS，Stata就足够应付了。不过现在很多research lab和制药公司也开始用ML的方法，偏重于医学图像的会用MATLAB，其余的Python也用的越来越多。
我的背景挺简单的，本科在国内读的数学，硕士就是在美国念的统计。来了美国之后因为硕士项目很小很理论，当时就一心想着要读PhD。硕士期间就跟着一个生统的教授做项目，也就是从那一刻开始接触到生统这个学科，觉得能把统计知识和临产试验结合在一起还蛮有意思的。硕士要毕业2015年3月那会儿，教授跟我说医学院要新开一个生统的项目，但是需要gap一年，当时一听给我高兴坏了，于是就打算工作一年然后等这个项目。因为一直在学校里都用的R, 压根没学过SAS。刚开始找工作的时候，恶补SAS, 记得当时面过一家本地的小药厂招statistician，onsite面试四个人轮流面完之后还有一个SAS的test。那会儿更是意识到SAS至于制药企业的重要性。
最后找到的工作是在本校Cancer Center的一个教授的lab里做statistician。这个教授人真的非常好，后面更是给了我极大的帮助，也帮我度过了一场危机，后面会说到。以至于现在我虽然已经换了城市依旧保持着很好的关系。当时找到这份工作是真很神奇，在一个很冷门的R的论坛上看到的招聘广告。去面试了才知道他就只是想找个人来写一个R package和做一下lab的statistics support, 差不多这个工作也就是一年。考虑到我正好要gap一年申请PhD, 虽然薪水不高，但我最后还是接受了。面试的过程真的是很随意，聊了聊简历，然后发现他居然还认识我之前跟着做项目那个生统i的教授，估计这也是他决定要我的原因吧。后来才摸清楚学校招人的套路，真的是关系户居多，一般都是确定好人选，薪资待遇都谈好之后才发正式的招聘广告，走个HR的流程把人招进去。这里真的要吐槽一下学校的办事效率，发个招聘广告足足能拖上个两个月。
在lab里面工作还是蛮轻松的，基本也就是一周一次lab meeting汇报一下进度，学到了蛮多clinical trial和oncology方面的知识，也学会了如何和非统计的medical researcher打交道，用最浅显的道理去解释一些model和test。这一阵子其实也还算挺顺利的，PhD也申请上了。入学前的暑假回国陪了女友两个多月才继续回来读博。不过讲真的，当时看着周围不少同学甚至学弟学妹都转行去做码工拿高薪水了，一度也很怀疑自己坚持走统计这条路到底对不对。
读博一直到后来quit然后找工作的这两年真的是五味杂陈。2016年9月，我怀揣着满腔热血开始了PhD生涯。因为是新开的生统项目，系里老师也没那么多，很多课都是和之前统计那边的课重复了，所以我第一年的时候压根就没什么课要上，想着说这下可以早点毕业了。第一年一进来就开始做research了，当时萌生了对医学图像的兴趣，就跟着一个教授做image segmentation和multivariate statistics，要用到一些Machine Learning方法。可能是一开始太顺利，当时想着说PhD就该多做点理论，争取发点质量高的文章。但是慢慢的发现好像很多事情并不是我想的那么美好，生统系的教授基本都只是想用一些现成的方法，稍加改变之后用在还没人用过的临床数据上，然后发一些比较冷门的期刊。结果就是复杂的东西都被绕开因为太耽误时间，简单的东西结果不好又发不了文章，足足耗了一年什么东西也没做出来。印象最深的就是当时要做bivariate linear regression 和 bivariate logistic regression的simulation和power analysis。但是因为bivariate logistic regression的MLE太复杂太耽误时间，我当时已经找到一篇相关的paper，但是教授还是直接劝我放弃只做linear regression。而且当时读博RA的工资还是来自于lab的老板的经费，等于说我有两个老板，但是研究方向还截然不同。我所有的合作paper也都是跟lab的老板发的，生统那边一篇文章都没发成。当时一度跟教授关系不是很好，系里老师也不是很待见我，觉得我想法太多什么的吧。当时也是挺迷茫的的，一方面其实自己还是很喜欢medical image的，一方面有感觉这么下去不是自己想要的。第一年受挫之后，当时和女友又到了谈婚论嫁的节骨眼上，一度很是怀疑当时读博这个决定到底对不对。反倒是女友一直很支持我读博，还特地从国内辞了工作过来和我一起。
做出quit这个决定讲实话对于我来说挺难的，但是又好像一下轻松了很多。难的是在master结束的时候opt已经用完了，如果直接quit的话立刻就会失去身份被迫回国了。好在幸运的是lab的老板愿意帮助我，在我和他聊了我的想法之后，他帮我分析了很多，并且叫我不要担心。如果我真的选择quit的话，他可以给我提供一个新职位并且办理H1B, 只是他不能保证他后面一直有funding，我肯定得尽快找一个稳定的工作。他也是在本校为数不多的老板愿意给lab里的post doc办理H1B的。后来我又找了系主任谈，一开始只同意我延缓一学期quit，后来还是lab的老板出面帮我说情最后同意给我一个生统的master然后延缓两学期到18年的3月毕业。
做出这个决定之后，我就开始马不停蹄的找起工作，也是通过这次找工作我发现很多学校的lab和制药企业都在应用ML的方法分析临床数据。可能是因为我做的medical image的项目用的方法听着比较fancy，陆陆续续收到不少phone interview和onsite。当时有几个startup的biotech的公司skype interview，很关心地一类面试问题就是分析medical cost。印象比较深的就是会问distribution of medical cost，然后告诉你大概的数据是什么样子的，问你会选择哪种model。很多这种企业一开始都聊的挺好，最终都是卡在身份问题了。这一刻我更是感受到在美国找工作没有身份是有多难。
因为当时受困于身份，于是我把开始更多关注高校和非营利机构的职位上。很多人会问怎样才能找到高校或者non profit的工作，在这点上我还真有蛮多体会的。想要找高校的工作我觉得最重要的是主动出击和不能被招聘广告迷惑。主动出击的意思就是，如果看到心仪的research lab或者research center，不妨尝试一下主动联系他们的director或者dean。很多职位都是dierctor定下来之后才会发招聘广告，一味的海投未必有用。我就是当时用这种方法拿到的USC statistician 和 UCI statistician的面试，但是考虑到工资的原因，最后没去。高校其实并不一定有你想的那么多人申请，毕竟高校的staff钱还是比较少。高校是个讲究人际关系的地方，如果有关系好的教授通过他的人脉帮你推荐一下，那真的会容易太多。我大多数职位还是通过LinkedIn和Indeed找来的，这就要说到我刚提到的第二点不要被招聘广告迷惑。本来最有可能去的一个地方是UCSF的一个lab，当时看到招聘广告的时候他们放的是part-time。还是在我女朋友的建议下让我不要管这些，先都申请，毕竟只为本来这种职位就少。之后lab的一个statistician发来邮件邀请面试时还特地解释了一下，因为它们的funding一半在UCSF一半在VA Medical Canter，他们只能两边都放广告并且都是Part Time，其实他们就是想要招全职的。这里就要说到高校里一个非常的缺点了，因为高校是个很看重学历的地方，硕士就会有很多限制，就算老板想给你多钱，但学校的政策不允许也是一点办法都没有的。之前一个在UCLA做statistician的学长也跟我说过这个问题。他在企业干了一年Data Scientist之后放着高薪不要辞职去做statistician，后来又去读博，我真的非常佩服他的勇气。
当时还面过一些cancer center，Children's Hospital Los Angeles，要么是因为工资低，要么是因为他们只想找个短工最后都没去成。都没意识到写了这么多了，最后想说说我现在这份工作，是在西雅图一家很像企业的非营利研究机构。之前因为UCSF的缘故拒绝了这里的另一个职位的skype interview，后来我又主动找到那个HR，跟她说明情况。她也算是挺帮忙的，最后又帮我推了另一个senior statistician职位，两轮Skype Interview外加一个SAS Code Test之后给我发了offer。薪资待遇比不了广大CS，但是养家糊口勉强够了哈哈。non profit的遗憾就是没有bonus，没有股票。有点欣慰的就是绿卡政策还比较好，能发paper能申请NIW。我自己就是找到律所申请的NIW。
简单总结一下就是找工作真的不容易，尤其是没身份，薪资待遇好的就更是不容易了。尤其是高校和非营利，有人refer真的很重要！很重要！很重要！也不用像我这样耽误太多时间。高校在我看来不是象牙塔，更像是一个小江湖。
PS: 我们组后面应该还要招一个statistician，有兴趣的可以联系我，sponsor H1B和绿卡都不是问题。
希望自己的一些经历对大家有用吧，祝大家都能找到一份满意的工作！