本科毕业时，以为硕士学历能让简历脱颖而出

硕士答辩后，坚信博士头衔是叩开大厂的金砖

直到戴着博士帽走出校门

才发现同龄人早已在 Meta、Two Sigma、Jane Street

拿着七位数的薪资谈笑风生

回想那些年为实验室经费申请熬夜改 PPT 的日子

真的很难不怀疑自己读博到底是为了什么？

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学术 VS 工业界：关乎 PhD 未来的 " 灵魂拷问 "

俗话说，有人的地方就有江湖。在任何领域，越往上走资源越紧俏，在竞争资源这一块，学术界的丛林法则比想象中更为赤裸。

‍假设你是一位在美留学的 PhD，或许当你还沉浸在 " 知识乌托邦 " 的想象中时，有心思的人早已在看不见的战场上博弈——争取项目资金以及推荐信。什么样的人会在这方面抢得先机？——学二代？博二代？官二代？

但中国 PhD 留学生们面临的是什么？是除了为这些资源绞尽脑汁外，还要去面对一些基于肤色和国籍的不信任。国外如此，国内竞争资源的情况也大差不差。以至于很多 PhD 们，会在深夜肝 paper 时怀疑人生：学术这条路，真的值得吗？

学术界，熬到头的人有多少？

学术圈 " 神仙打架 "，卷是一方面，另一方面是没有多少人能顺利通过 " 学术马拉松 "，毕竟不是谁都能 5 年稳定产出顶刊，更别说熬到 tenure 的 " 终极 Boss 战 " 了。

根据《自然》杂志 2022 年的一项调查，全球范围内，仅有不到 20% 的博士毕业生能够获得终身教职。而在中国，这一比例更低。

更残酷的是，高校教职岗位的增长速度远低于博士毕业生的增长速度，拿国内数据来说，每年应届博士生数量涨幅都超过 10%，但高校任职人数的涨幅也不过 5.7%。

cr 中国教育在线

PhD 在工业界真的一路畅通吗？

LinkedIn 数据显示：

顶尖科技公司 PhD 岗位占比不足 3%；

学术界平均起薪仅为 MAANG 同等职位的 1/4；

80% 的博士遭遇过 " 过度 qualified 但不匹配 " 的尴尬……

工业界开给 PhD 的高薪是事实。以科技行业为例，AI 工程师、数据科学家等岗位的平均年薪可达 50 万 -100 万人民币，远超学术界的起薪。Meta PhD Software Engineer 的 base 就有 173k 美金（折合人民币≈ 125 万），还不包含 bonus、股权和其他福利。

cr Meta

无数 PhD 想摆脱那种 " 我在超算中心跑模型，当年 GPA 不如我的硕士同学已经在量化基金管理百万美元资产 " 的窘迫现实，纷纷选择 " 曲线救国 "，比如降级拿 Master 跑路，或毕业直接冲 Tech/Quant/Consulting 求职。我们调查也发现，近两年 PhD 学生对未来的规划出现了一个新现象：超过 60% 的博士学员，在毕业前 2 年就开始密谋 " 转型大计 "。

工业界的高薪岗位对 PhD 的吸引力越来越大，但事实真的可观吗？工业界的游戏规则与实验室完全不同，PhD 们往往面临 " 技能断层 " 和 " 行业认知不足 " 的双重挑战。

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PhD 求职的痛，很少有人懂

我们挑最热门的求职三大赛道，带大家看看 PhD 求职都有哪些 " 硬伤 "？

Tech 方向（SWE/AI Engineer）：学术技能≠工业需求

" 你能用 PyTorch 魔改模型，但会维护大型代码库吗？"

" 你懂 Agile 的开发流程吗？"

……

在脑子里过一遍上面问题的答案，你得出的结果是什么？

是的，现实就是科技公司的面试官不会问 " 你的 paper 创新点在哪 "，而是会直接甩 LeetCode Hard+System Design 连环杀。而且在人工智能大环境下，科技领域需要的技能三天一迭代，LLM、AutoML 你真的可以玩的得心应手吗？科技公司特别是大型的硅谷巨头，需要的是你拿得出能落地的算法，而不是 arXiv 上的理论。

另外，PhD 常年的学术研究通常面向专业同行，但工业界需要的是与非技术背景的同事或客户沟通，PhD 们可能缺乏将复杂技术简化为通俗语言的能力。

基于以上几点，会有一些科技公司在招聘中带着一些偏见，认为 PhD 毕业生过于理论化，缺乏实际操作能力，或者担心他们缺乏团队合作精神。

所以 PhD 求职科技真的无解了吗？Nono ‍，成立 11 年来，WST 就有不少 PhD 学员，在来自 Google、Meta 等头部科技公司专业导师的带领下，参加开源项目提升影响力。同时，针对学员的目标岗位，WST 开设了 Tech Project 实战训练营，帮助学员恶补全栈技能，系统学习前端、后端、数据库等知识。

这些学员们在 WST 导师的带领下，进行项目实操，全面提升竞争力，以便更好地契合科技岗位需求 。最后斩获来自华为、美团等科技公司的 Offer：

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Quant 方向：数学 PhD ≠金融圈天选之子

2023 年全美量化基金整体规模已经增长至 3.3 万亿美元，但量化岗位的竞争激烈程度也创下历史新高。据可搜集到的信息可知，头部基金公司量化岗位的录取率皆低于 1%，远低于常春藤大学的本科录取率。

尽管 PhD 学位的候选人们，在其专业领域有深入研究，但问题是Quant 工作注重结果的实用性和可操作性，需要将理论应用于实际，更需要刚我候选人能熟练地使用编程来实现模型和算法。

但 PhD 们缺乏在金融市场实际操作、处理真实数据和应对复杂市场情况的经验，很难快速适应这种思维方式的转变。

说句不好听的，可能很多 PhD 连什么是 Desk Quant，什么是 Research Quant 都不知道……

对金融知识、金融市场、产品、交易策略等缺乏系统了解，编程技能仅停留在学术研究层面，对于金融领域常用的编程语言和工具，如 Python、C++、MATLAB 等应用不够熟练……种种痛点都能让 PhD 们和高薪的 Quant Offer 失之交臂。

所以，该怎么办？Quant 求职不外乎几大重点：

1、优化简历：删减过于学术的部分，提炼更多利于 Quant 求职的部分，并学会如何讲好简历故事；

2、强化相关知识：找业内导师 1v1 填坑金融量化知识，同时模拟交易实战，在实操中掌握岗位所需的技能；

3、搭建人脉网：求职也讲究 " 资源利用 "，特别是美国地区，专业权威人士的 referral 远远比你海投网申来的效果更快。

而以上这些，在 WST 有一套非常完整的操作指南，一步一步带你搞定 Quant 求职。成果展示如下：

Consulting 方向：从实验室到 Boardroom 的 " 文化休克 "

咨询对 PhD 的需求在业内也算有目共睹，像 McKinsey 每年都会单独开出招聘专场欢迎 PhD 的学生们踊跃参加：

cr McKinsey

但随着越来越多 PhD 毕业生进入咨询行业，申请人数剧增，但岗位 hc 不变甚至是缩减的情况下，录取率一定会下降。

再者，咨询行业的核心业务还是商业策略、管理咨询，对大部分基础咨询岗位来说，解决问题是一方面，把问题的解决方案提交给客户是另一方面，两者缺一不可。像理科 PhD 对前者可能轻车熟路，但是跟客户打交道需要极强的情商和社交能力，光是干巴巴地做 ppt 是远远不够的。

你能用 LaTeX 写 30 页证明，但你能用一页 PPT 说清市场进入策略吗？当 MBB 的面试官问 " 给你 5 分钟帮 xx 奶茶店拓客 "，你真的回答得上来吗？

说直白一些，Consulting 要的是 " 人话翻译机 " ——把复杂研究简化成客户听得懂的 insight，而不是在 ppt 里塞满复杂的 jargons。而恰恰是这些重 Communications 的东西，反而是本科和研究生竞争对手更有优势。

那 PhD 进咨询的可能性还有多少？关于这点，WST 的 PhD 学员咨询战绩最有发言权：

首先你要了解哪些公司哪些岗位相对来说更喜欢 PhD？

1、综合管理咨询巨头：

MBB：这类顶级咨询公司业务广泛，涉及各行业，相对来说他们需要 PhD 带来的深度专业知识和强大分析能力。

Accenture：作为全球知名科技咨询公司，计算机、工程等专业 PhD 能为其在人工智能、大数据等前沿技术应用于企业转型的项目中提供技术支持和创新思路。

2、专业领域咨询公司：

医药咨询公司：如 Covance、IQVIA 等，生命科学、医学的 PhD 是核心人才，他们熟悉医药研发流程和法规，能提供从研发策略到商业化的全流程专业建议。

能源咨询公司：例如 Wood Mackenzie，地质学、能源工程等专业的 PhD 能对能源资源勘探、开发利用、市场趋势等进行深入研究和分析，为企业提供精准的咨询服务。

在熟悉了对 PhD 有偏爱的公司和岗位后，WST 上岸咨询公司的 PhD 学员都有一个共同特点：数量掌握 Case   Interview 框架和解题思路。

Case 是咨询面试不可或缺的一部分，而想要赢过本科和硕士学生，PhD 候选人就应该从自己的优势入手，凭借长期科研中形成的逻辑退到能力将问题拆解到更细致的层次。例如在分析一个复杂的市场进入案例时，不仅能从常规的市场、竞争、企业自身等大维度拆分，还能在每个维度下进一步细分出多个子因素，并清晰呈现各因素间的逻辑关系。以上这些，WST 都有专业的导师可以带学生深入探讨与练习。

除了以上三大热门领域，WST PhD 学员的 Offer 战绩还包括 IBD、Trading 等多个领域，以下仅展示部分：

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PhD 职业规划，WST 可以提供哪些帮助？

总结来说，如果你决定了要做求职规划，WST"PhD 转工业界求职 VIP Program" 可以帮到你的包括但不限于以下三点：

学术成果 " 变形 "

一定不要让你的学术成果在 arXiv 里吃灰，把 Research 成果巧妙 " 变形 "，提炼出可迁移技能。

就好比你有 CV 领域的 project 经验，这就可以不只是简单的一个项目经历，你完全能把它包装成 " 复杂系统优化能力 "，让招聘官眼前一亮；如果你擅长生物统计模型，那也别谦虚，大胆将其转化为 " 商业数据分析潜力 "。

学会这种成果转化，你的简历瞬间就 " 高大上 " 起来，竞争力也就可以直接拉满。

合理化时间管理

学术和求职的时间管理，无论对于谁来说都是一件难事。

毕竟对于学术路线的 PhD 学生来说，大部分时间都泡在实验室或者埋头 Papers 中。但如果你决定了去做求职准备，那如何利用碎片时间来平衡学术和求职呢？是肝论文，还是刷 LeetCode，又或者是进行模拟面试？

WST 的专业建议是，最好在毕业前 2.5 年就启动 Recruiting 计划，要知道，在工业界 " 临时抱佛脚 " 是大忌，简历直接被秒拒都是常事。提前规划好时间，一步一个脚印，才能稳稳地拿到高薪好 offers。

Double Tracks 申请模式

WST 在职业教育领域 11 年，Double Tracks 也是 WST 首次提出来的职业规划方案之一。

WST 很多 PhD 学员都采用了 Double Industry Tracks 的申请模式，甚至还会考虑 Double/Triple Target Locations。即同时备战多个求职方向和地点。比如，你可以一边准备 AI Engineer 的岗位，一边兼顾 Tech Consulting；或者同时向 Quant Trading 和 Software Engineering 方向发力。

这样一来，属于 PhD 学员的选择就会更多，成功的机会也大大增加。多给自己一些可能性，找到适合自己职业道路的机会就更大。

最后，PhD 求职是一场与时间的赛跑。PhD 求职路上的 " 硬伤 " 确实存在，但并不意味着你无法在工业界找到自己的位置。关键在于如何将学术成果转化为工业界所需的技能，并合理规划时间和申请策略。

如果你也在为求职焦虑

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