안녕하세요.
저는 30대 초반인데…이제 막 박사과정 시작을 했습니다. 남들보다 엄청 늦은 감이 있어서
맨날 한숨이 나오기도 합니다.
분야는 뇌과학(neurosicence) 쪽이에요…

요즘 드는 생각이 이렇게 이렇게 박사과정 끝내고 나면 나중에 어떠한 진로가 있을지 그리고
제 분야의 전망은 어떤지 선배님들의 조언을 듣고 싶습니다.

포닥해봤자 연봉이 고작 4만불 정도인데 그걸로는 제 부모님과 아이들을 키우기가 버거울듯해요…
남편은 사고로 몇년전에 이 세상을 떠났기에 저 혼자서 가족들을 책임져야 하는데…

박사과정이 끝나고 나면 회사 취직이나 그런 것들이 여기 미국에서는 잘 되나요 ??
영주권자 입니다…

정보 부탁드립니다.

neurosicence 에서 회사에 취직한 사람들을 한번 찾아보세요. 박사 졸업한 랩 멤버들이 어디서 무슨 일을 하는 지 공개하는 교수들의 랩 싸이트들을 좀 찾아보시면 알 수 있을 듯 합니다.

교수직이외에 취직이 어렵다하면 그냥 석사정도만 하고 취직하는 게 나을 수 도 있습니다. 바이오쪽 포닥이 6년 이상 씩해야 교수직을 지원하는 추세긴 하지만 님이 하는 쪽도 그런지는 잘 모르겠네요.
정 아니다 싶으면 전공을 바꾸던지하는 것도 고려해보세요. 박사 마치고 갈 데 없어서 미국내 또는 유럽 중국까지도 떠도는 다양한 미국
박사들 미국 시민권자 포함 여러명압니다.

이건 본인만이 알아요.
연구실적 엄청 내서, 국립연구소나 교수 자신 있으신지요? 그럼 당연 해야죠.
안되더라도, 순수하게 배고파도 연구만 할 수 있는지,
남들 회사 5~10년 다니고 모은돈, 집 팔아 모은돈 가지고, 이자 수익 적어 불평할때,
박사 학위 가지고 자리 못 잡고, 포닥, 시간 강사 전전긍긍,
여기 저기 기웃거리면서 account, realtor 자격증 만지작, 박사인데 가오는 안서고…
회사는 수익만 바라보는 곳입니다. 하시는 일이 돈이 될것 같으신가요?
박사 학위 있다고 취업 시켜주고 돈주는 곳이 아닙니다. (한국은 국책과제가 있어 도움이 되기도 합니다만.)
회사든, 길거리에서 장사하시는 분들이든, 모두 그 분야에서 전문가 이고 박사입니다.
순수학문 하시고 회사 가시면 그 분들과 경쟁하기 쉽지 않아요.
박사 1년 과정은 뭘 공부할지 공부하는 기간 이라고 생각합니다.
박사 하시면서 전반적인 공부와 고민을 해 보세요. 회사 지원도 해 보시고요.
좋은 고민입니다. 자유로움이 느껴져서 부럽습니다.
scieng 에도 유사한 고민들이 많을 겁니다.

미안하지만 취업이 포커스라면 전공을 정말 잘못택하신거에요. 그쪽은 기업체는 거의 없고 교직 아니면 연구직인데 오프닝도 거의 없어요.

지금 시작 하시면 포닥까지 하셔야 최소 경쟁력이 있을 텐데 , 바이오쪽은 사람도 많아서 그런지 포닥 후에도 그리 쉽지 않아요.

뇌알못이지만 요즘뉴스보면 구글 페이스북같은 아이티기업에서 뇌과학에 관심이 많다던데..얼마전에 무슨 페이스북은 뇌로 생각한거를 컴퓨터에서 실행하는? 뭐 그런거 개발하겟다고 하던데.. 꼭 그렇게 비관적일필요가 있을까요..

솔직히 쉽지 않습니다.
얼른 씨에스로

취업을 고려한다면 바이오분야에서는 석사과정으로 regulatory affairs 분야가 괜찮을 듯 합니다.

재혼하세요. 혼자 능력으론 아주 버겁네요. 공부는 다음에하고 취직하세요. 영주권자라면 미국 정부 장학금주는 7만불 포적자라도 많아요. 그래도 애 혼자 키우며 박사 포닥까지 못해요. 그러니 재혼을 하시든가 석사로 회사 가서 빨리 돈 많이 버세요.

남들보다 늦은거같아서 한숨이나온다라… 한국도 아니고 남들이랑 왜 비교하면서 살아요? Live your own life dont give a damn

file higher deeeper 자신이 정말 저 시골학교에 가거나 아니면 연구 결과를도출 할수 잇다면 하지만
아니면 어서 장사를 시작하는것이 물론 돈이 있어야함 ….

과감하게 AI쪽하고 뇌과학쪽 연관된 분야로 도전하세요.

취직해서 가족들 서포트 하는게 목표면 생각할 수 있는 방법이 두가지 있네요. 일단은 석사이상 학위를 추천합니다. 한국에서 학위하셨으면요.
1. 석사 까지만 하시고 취직하세요. 중간에 석사학위는 어떻게 받는지도 알아보시구요.
졸업하기전에 인턴 꼭 하셔야 합니다.
엉주권자면 인턴하기 어렵지 않을거에요.
인턴이 힘들면 학교 일년 다닌다음에 임시직 (템프)자리라도 일년정도 해보세요. 그러고 나면 석사 학위받고 잡서칭하면 오라는데가 많을거에요.

2. 돈 조금 더 벌고 싶으시면 지금에라도 컴퓨터 사이언스로 전공을 바꾸는 방법도 있어요. 지금 학교 다니면서 일년정도 필요한 거 준비하시구요ㅡ 무료 온라인 강좌도 많으니 한번 들어보시고 적성이 맞는지도 보세요. 영주권자이시니, 학생론 가능할거에요. 이삼년 잡으시고 중간 중간에 인턴하시면 생활비는 커버 가능할겁니다. 인턴 좋은데 잡으시면 여름에 3ㅡ4만불도 가능하니까요.

뉴로사이언스쪽은 포닥정말 오래하더라구요.
사십넘어 정규직 잡는것도 이제는 힘들구요.

추가로 여려 펩 공장에 보면 거의가 기사(엔지니어)부터 모두 박사인데…..장사를 시작하지 못한것 후회 합니다
영어또한 그것도 영어이가 싶은 수준이지요 가진것은 컴가지고 엑셀 치는 기술에 박사 학위뿐인데 매니저 트랙에도 기사 트랙에도
다들 좋은 퍼포먼스를 보여주지도 못하고 나이드니 돈에 부치는것 같습니다 …

인생은 로또가 아닙니다. 과학자가 되신다니 삶도 과학적으로 분석하고 계획하세요.
돈과 사랑하는 가족들을 편하게 해줄지, 순수 연구를 하면서 자기 만족할지 (돈이 안된다는건 세상이 필요없다는 겁니다. ),
박사 학위 자체가 목적인지, 교수를 하고 싶은건지.
가장 중요한 목표를 하나로 나머지는 포기하셔야 합니다.
참고로, 교수는 “교수 되는 방법을 연구한 사람들”입니다.
순수 연구는 안철* 처럼 돈벌면서 해도 되고, Meetup, Conference, 온라인을 통해 시간도 더 절약하고 필요한 공부만 할 수도 있습니다.
전공수학보다 연봉 수학이 더 중요하듯, 정보들을 모으고 잘 판단하세요.

제가 아는 분은 40 넘어서 폭력남편이랑 이혼하고 한국서 석사까지 했지만 미국서 다시 학부부터 시작해서 지금 석사에서 막 박사로 옮겨갈려는 사람들도 있어요. 딸린 애들도 님보다 훨씬 많구요. 그래도 꾿꾿이 합니다.
현재 바이오 포닥이 워낙 적체라서요. 한 10년전부터 바이오포닥은 워낙 적체였습니다. 바이오포닥이 갈수 있는곳은 학교 밖에 없습니다. 제약회사는 아주 들어가기 힘들고요. 약대 출신들을 많이 뽑고요. 바이오포닥은 만연포닥합니다. 대형병원 연구소 가보세요. 온갖 나라에서 온 포닥들….그리고 미국애들도 수학이 너무 안되어서 바이오 하죠. 하기사, 물리, 화학, 화공, 머티리얼 등 모든 분야에 적체가 엄청 심해요. 이젠 NIW도 좀 조절을 많이 해야 할 시기인것 같아요. 중국 인도애들은 이젠 좀 공부끝나고 자기나라로 돌아갔으면 해요. 지금 60가까이 되거나 60넘은 아시아 출신 교수들은 끝까지 버틸려고 해요. 이들을 65세 이상되면 바로 은퇴시켜야 자리라도 날터인데. 미국 대기업들도 50세 넘는 사람들 좀 짜르세요. 이들은 월급만 많을 뿐 젊은 사람들이랑 하등 차이가 없잖아요.

박사 하시면서 부모님, 본인, 아이, 생활비는 어떻게 마련하시는지요?
물려받거나 모아 두신 돈이 있으시면, 상관 없지만..

생활비가 박사 보다 더 절실 하다면, 씨에스로 가세요.

씨에스는 가난하지만 머리 좋은 사람들에게 부자로 가는 지름길입니다.

쉬운 예로, 머리 좋은 사람이, 공대에서 기본 프로그램 과목 이수했다는 가정,
다시 컴언어 책 한두달 들여다 보고, 아는 사람들 홈피, 고객 관리, 노래방 관리,
네일샵 관리, 같은거 하나 만들어 주면, 두달 안에 5천불 이상을 벌 수 있는게
바로 씨에스입니다.

운 좋으면, 3개월 프로젝트로 2만불, 혹은 그이상도 혼자 벌 수 있는게 바로 씨에스입니다.

돈 많으시면 패스하시구 가던 길 계속 가시구요 ^^

인공지능 쉽게 이야기 하지만, 지금 처음 나온 이야기가 아닙니다.
이미 60년대 이론이 정립되고, 90년대 컴퓨팅 발달로 약간의 발전을 이룬 정도이고,
요즘은 cell phone과 IoT발전과 함께, 포장해서 돈벌려는 패러다임으로 사용될뿐,
2020년 정도 되면 90년대처럼 거품이 줄어들고 조정시기가 오지않을까 생각됩니다.
IoT 다음 패러다임은 바이오쪽에서 나오지 않을까 싶습니다만…
그 많은 돈과 장비를 쏟아 붙고도, 아직도 뇌가 어떻게 동작하는지 정확한 메카니즘도 밝혀내질 못하고 있습니다.
요즘 인공지능… 빨라진 컴퓨팅 파워로 “if문” 더 추가한다고 (모두가 생각하는) 인공지능 되지 않습니다.
여전히 먼 이야기이고, 인생 30~45세, 15년동안에 해결될 문제가 아닙니다.