计算语言学家能在科技行业找到归属吗？
某中心Alexa知识团队的高级应用科学家为考虑在工业界从事研究工作的计算语言学研究生提供职业建议。
实习建议
- 尽可能追求多个实习机会，尝试不同的公司或研究小组
- 寻找略超出当前研究范围的项目——足够接近以便快速上手并在3-6个月内完成，但又具有足够挑战性以学习新知识
- 在实习期间与尽可能多的人交流：从面试开始，安排与其他团队成员/负责人的一对一会议，参加讲座、研讨会、阅读小组和其他提供多学科视角的活动
研究方向
- 有意识地将研究扩展到其他领域，或使用日常研究之外的其他工具
- 对于撰写学术和工业界研究论文，尝试思考工作的影响。读者能从中学到什么？他们能否将你的发现融入自己的工作？
- 尽可能多地评审会议研究论文，尝试了解所在领域工作的质量和广度
- 不要将工具与思考问题的方式混淆。公司不会因为你是某个工具/技术的专家而雇用你——你需要展示自己能在第一个工具过时时学习新的工具
学术与产业研究差异
- 工业界研究团体有些运作方式更类似学术研究实验室，而其他（包括某中心）则专注于产品/客户
- 产品驱动的研究有两个优点：首先，你对客户的生活产生切实影响；其次，它迫使你处理现实世界数据的规模和"混乱"
非计算背景语言学家
- 大型科技公司对非计算语言学家感兴趣，区别在于提供的职位是研究/出版导向，还是更侧重工程/分析
- 即使对非计算语言学家，Python编程也至关重要。它正稳步取代R成为默认的数据分析语言
- 参加编程课程，尝试参加Kaggle竞赛或所在领域的其他共享挑战
职业发展建议
- 在开始博士旅程之前（或在此期间的第一年左右）决定学术研究模式是否适合你
- 学习良好的管理实践，看看大公司如何组织团队和项目
- 成为好队友并最终成为领导者，意识到无意识偏见，保持自我批判，赢得信任
计算语言学非常重要，因为人类知识是通过语言表达的。希望这些建议对您有用，祝愿您的职业旅程像我的一样充满挑战和回报。
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