文理学院教职适合我吗？与过来人的对话
@多喜子是文理学院统计方向的助理教授，已工作几年，明年评tenure；@茼蒿是统计方向在读博士生，职业规划是去文理学院找教职工作。特别开心多喜子昨天抽时间和我聊了很多，解答了很多疑惑，也让我更坚定勇敢地去走这条路。
多喜子提议我们可以用访谈的形式把讨论内容整理成一篇豆瓣日记，帮助其他对类似职业tenure-track感兴趣的人。茼蒿提问并整理多喜子的分享内容。
再次感谢多喜子的真诚分享和帮助！！！比心！
Part 1: 文理学院的情况介绍
Q1. 在文理学院担任教职的感受如何？
A1. 文理学院基本上没有申请funding的要求，所以科研的压力会小很多。 但是对于teaching的要求会更高，整体比较注重teaching evaluation. 不过具体也要结合不同的学校文化进行分析，不同文理学院的评估方法、对teaching的要求可能不尽相同。teaching load 一般是2+2（秋季和春季学期各教两门课程）+ 带大四学生做毕业设计，或者2+3的模式，甚至更多科研的话基本上保持一个active research program就不错，具体要求则根据学科不同而不同。再就是service，即在学系内或者学院里的committee work，是很不错的了解学院运作的方式，有些也会花去不少时间和精力。
Q2. 需要自己设计课程吗？
A2. 如果对于设计课程有足够动力和热情的话，完全没有问题。不过一般来说（尤其是基础课程），更常见的是引用/借用其他人的教学材料（一定要给别人credit）。因为这些教学内容在网上都是公开的，是教授们花了大量时间和心血的结晶以及多年积累的改进完善，往往会有很好的教学效果。可以在此基础上，站在巨人的肩膀上进行个性化的改进或迭代，但是自己从零开始设计课程的话，往往会非常耗时，而且实际效果不一定理想。
- 教学内容的迭代/升级可以分步进行。比如你有三个好的ideas, 那就可以每年集中精力去实现其中一个idea，这样目标更容易实现，每年也都会有进步。这样的尝试和回顾也是非常适合写进评审时的personal statement里：教学永远都有进步空间，学系学院不仅希望看到有热情有能力的教育者，也想看到不断思考如何提高并付诸于行动的教育者！
- 教学与科研工作是相辅相成的：科研做得越多会让你成为一个更好的老师，而教书越多也会让你的科研有新的发展。比如upper-class seminar/course就是一个向本科生介绍科研前沿领域发展的好机会，而且这类课程有更多空间可以进行独立的课程设计。科研工作也可以帮助我们更好地理解并应用教学内容。反过来看，教学也可以促进科研工作的进展，比如带本科生做毕业设计也可能有比较的好的科研产出。ASA (American Statistical Association)旗下的Journal of Statistics and Data Science Education (https://amstat.tandfonline.com/toc/ujse21/current) 就是刊发教学类论文的杂志。有的文理学院会把这类教学类论文也计算到科研成果中（不过不一定每个文理学院都是这样的，所以一定要好好了解学院对评审的要求）。与科研型论文相比，这类论文往往有更多读者，也有更多的直接应用价值。从某种意义上来看，你的工作会有更大的impact！
- 统计专业近年出现了越来越多的R1的teaching faculty职位，很多时候并不是tenure-track，即几年续一次合同，也有从assistant到associate到full的晋升线路。这类职位非常适合对教学特别有热情的人，因为相比于文理学院的tenure-track，这类职位能有更多的时间和资源投入进教学，尤其是在stats/DS这种日渐发展的新学科，不管是写教材还是发表教学论文，又或者是开源自己的教学资料（之前提到的很多公开的教学资料很多都是由这类职位的人开发出来的，很多非常优秀！），在R1做teaching faculty会有很大的优势，而在文理学院tenure-track还要兼顾科研。所以如果是对教学很有热情的话，不妨考虑这类职位。
Q3. 文理学院的教职工作有没有什么潜在的缺点或雷区？
A3. 文理学院可能普遍分布在比较偏远的大农村，相对而言缺少一点都市烟火气，生活可能没有那么便利。Two-body problem解决起来也可能没那么容易。
Part 2: 求职准备
Q1. 文理学院最看重求职者的什么特质/优势？
A1. 最重要的两点是 (1) to be passionate about teaching, (2) to keep an active scholarship program (can be broadly defined).
- Job talk是一个很重要的环节。虽然大部分情况下是讲科研的课题, 但是它不同于平时的学术talk，而更看重是否讲得有趣生动，让本科生都能大概听懂且对课题产生兴趣。Job talk一般45-50min, 建议其中30-40%时间讲本领域的大背景，比如why important/significant. 另外的60%时间才是讲自己科研工作的具体细节和价值。整体都要有通俗易懂，多举有趣例子，多用visualization，多启发的风格。要知道，通过这个job talk，对方想要看到你对教学的热情，以及你目前的教学能力。
- 科研/论文的话，尤其是对应届博士毕业生，要求不会太高，只要能看到有多个项目都发展得不错，而且都有能带本科生做相关研究的潜力，就很好了。research statement的话也是要写得通俗易懂噢！
Q2. 有志于去文理学院工作的在读博士生应该做哪些针对性准备呢？
A2. 准备可以分为以下三个方面：
- teaching: 读博阶段最好有一些做助教的经验。如果能自己独立教一门课（比如暑期课程）的话会加分很多（不过fresh PhD graduate的独立授课经验一般都不会很多）。要去判断一个人是不是真喜欢教书的话，至少会去看ta会不会去争取独立授课的机会。在此基础上，如果能锦上添花地参与到课程设计的过程中就更棒了。 （茼蒿：同组学长给我分享了一个tip——如果博士在读的学校确实没有独立授课的机会，也可以针对学校提供的类似stats/DS基础课程的syllabus/curriculum做一些思考，看看是否存在潜在的改进空间/对自己的pedagogy strategy有什么启迪。这些有意义的思考是我们可以做的，可以放在teaching statement里。）
- research: 对于求职者发论文的标准相对来说没有很高。有机会的话，可以尝试带本科生做项目，积累一些mentoring experience. 一般来说，要去文理学院应聘的话，不需要专门积累postdoc experience，因为统计专业总体来说还是供不应求，很多毕业生也都被业界给吸收了，选择去文理学院是很少数的一批人。
- 寻找工作机会：可以在mathjobs上找opening, 关键词搜索college一般就可以。
Q3. 应用统计sub-field（比如偏计算/编程/生物/社科...）的应聘者/博士生是否需要担心自己的研究领域过于狭窄，可能不符合文理学院的招聘要求？因为过于细分的研究领域可能对于本科生来说太复杂，而且学校可能没有其他老师做类似方向？（文理学院的统计教授职位一般在数学系或者数学统计系里，并没有单独的统计系。）
A3. 这个不需要担心，打算应聘文理学院的在读博士生也不需要因为marketing的考虑而调整自己对于科研项目的选择。应用统计其实是个plus, 因为它往往是学校目前没有的新方向，可以给院系引进新内容，实现faculty之间研究领域的互补；而且应用方向的潜在科研项目更多，应用广，有更多机会可以带本科生做科研。
Q4. 如何了解一个学校的characteristics, 如何判断它和自己是不是a good fit呢？
A4. 在onsite interview的时候，可以观察一下junior faculty的状态，比如他们是否对于工作足够passionate, 是否保持work-life balance. 另外，也可以研究一下院系官网（包括faculty profile），或者通过与面试官聊天去了解院系对于faculty的要求，比如科研/教学的比例如何等等。
Part 3: 工作思考与感悟
多喜子还分享了很多在向senior faculty转型路上的思考与心得。我总结了三个方面。
Q1. 如何自我定位。
A1. 根据自己的优势和需求找准自我定位，在适合自己的工作岗位上做想做的事情。这个自我定位也是个在不断变化的过程，所以保持an open mind，多接触尝试一些新鲜事物（不管是教学还是科研还是service），在一个合适的且有很多support的环境中，你能找到自己独特的trajectory，自我价值实现的感受也随之而来。
Q2. 如何在学术圈建立connection.
A2. 教学和科研成果都是需要self-promote的，这样才能有更多audience, 才能发挥它真正的价值。在学术圈建立network也是很重要的，这有助于community共享资源，以及扩大自己的工作成果的impact。这也是说起来容易做起来难，对于我们非母语来说，networking很多时候都需要付出更大的努力。在文理学院的话，毕竟教学和科研“并重”，所以要在这两个方向都有些networking的活动，这样也能相辅相成。
Q3. 对于stats/DS方向发展的思考。
A3. 统计和数据科学在这个时代是绝对的上升学科，在工业界和学术界都有越来越多的相关职位和机会，所以根据不同的个人定位，self-fulfillment的途径也越来越多。以文理学院为例，数据科学方向的专业项目建设在不断发展中，stat education, accessible data science等方向都有越来越多需求。我们也应该去思考如何对于数据科学这个大学科的建设作出贡献。
最后贴上多喜子当年求职时的日记分享：https://www.douban.com/note/652328670/
