在十年前读书的时候，笔者就听老师说过，十年前的数学博士就业环境与二三十年前的就业环境完全不一样。二三十年前还有很多教职空缺，还有大量的数学博士的需求，十年前这类岗位就逐渐减少了。更别说 2025 年的今天，数学博士在学术界找到教职的机会也越来越少。因此，在漫长的学术生涯中，数学博士在这个环境下会面临一系列结构性困境，诸如低薪、职位不稳定、学术界对职业发展路径的限制以及学术研究与现实需求的脱节等因素。这些困境促使许多数学博士开始思考是否需要跳出学术界，去寻找一个更加灵活和富有挑战性的职业道路。

对于那些深耕基础数学的学者来说，转型并非意味着放弃自己的学术身份，而是需要通过精心策划和有意识的自我重塑，在新的职业领域找到自己的位置。

一、承认转型的必要性

就个人的经验来看，数学博士在学术界的身份是高度专业化的，长期的研究和教学经历往往让他们形成了独特的思维方式。无论是基础数学的博士，还是应用数学的博士，都是在一个狭窄的领域里面攻克问题。然而，随着经济环境的变化和学术圈的竞争加剧，开始有越来越多的数学博士意识到，学术界所提供的职业机会并不总是能够满足他们的职业需求和生活期望。在此情况下，转型成了一个不容忽视的选项。这种转型不仅仅是职业路径的改变，更是身份的重塑。

数学博士需要克服的是失去“学者”身份的心理障碍。在很多数学博士眼中，学者身份象征着智力的高度和深度，是对个人能力和知识的认可。学术界的评价体系、同行的认可，以及学生们的尊敬，往往让博士们产生了强烈的归属感和自豪感。当数学博士面临离开学术界的抉择时，这种身份的告别不仅让人感到茫然，也伴随着对“自己还做得到什么”的深深疑虑。

“我还能做什么？” 这是许多数学系的博士在转型初期面对的最大困惑。学术界中的许多技能，例如复杂的理论推导、高深的数学论文，似乎与工业界的工作没有任何关系。因此，博士们容易产生“离开学术界就意味着自己是失败者”的情绪，甚至觉得自己在现实世界中的价值被大大缩小。但是，以笔者个人的观点来看，离开学术界并不意味着个人能力的贬值，相反，它可以是个人能力的重构过程。数学博士的科研训练使他们具备了深度的逻辑思维能力、严密的分析能力、解决复杂问题的技能，这些能力在非学术领域同样是极为重要且受欢迎的。问题在于，如何将这些学术能力有效转化为行业所需要的应用能力，如何让这些能力为企业创造价值？

二、从恐惧到探索：分阶段的转型策略

在整个转型过程可以分为几个关键阶段，每个阶段都需要博士生根据自己的实际情况作出调整。

1. 恐惧期：这一阶段非常关键，数学博士面临的是对未知的恐惧和不安。转型的第一步是承认自己渴望改变职业道路的内心想法。可以通过写笔记、查看网络信息、与信任的同事或朋友进行讨论，来勇敢地直面这些情绪。在这一阶段，认知上的变化尤为重要，转型不意味着失败，而是给自己开启了新的可能性。在这个阶段，也要放下自己之前的执念，从坚持做数学转到坚持找工作和就业，并一切行动以就业这个目标为主。
2. 探索期：一旦克服了心理障碍，下一步就是了解外部世界。在这一阶段，数学博士应通过信息访谈、人际网络的建立，主动与业界人士接触，拓宽视野。数学博士的分析思维和问题解决能力在很多非学术领域都能派上用场，例如金融、咨询、科技开发等领域。因此，探索期的目标是发现这些行业需求与自身技能的契合点。在十几年前，数学博士的转行方向之一就是quant，也就是去各个投行去做金融市场的分析，而当时推崇的教材就是《期权、期货与其他衍生品》。当然，十年前笔者并没有随大流加入quant，而是综合分析自身情况之后最终加入了互联网公司进行人工智能算法的研发，现在看起来人工智能的发展势头一点都不输给quant。所以，每一个转行的博士一定要根据自己的情况来调整，别人选择的方向并不一定适合你自己。
3. 提炼期：这个阶段的核心任务是将学术技能转化为市场可用的职业能力。首先，数学方向博士生需要重构简历，突出可转移的技能。例如，制作PPT能力、撰写文档的能力、汇报能力、英语能力等都是数学博士在学术研究中已经积累的宝贵技能。当然，最重要的就是数学博士的数学能力。在转行的过程中，基础数学的博士还可以加强项目管理、数据分析、编程能力等此类能力，让公司的面试官认为候选人虽然不会，但是有极强的学习能力。在简历中，数学博士可以用商业术语来替代学术术语，将“发表论文”转化为“成果交付”是一个必要的转化步骤。在简历中也需要强调博士学位所培养的深度分析能力、复杂问题的解决能力、抽丝剥茧似的坚持不懈的能力，这些能力在很多工业界的领域中都是求职优势。
4. 应用期与发展期：博士生需要开始积累与新职业相关的经验。可以通过兼职、临时项目、自由职业或者实习等低风险的方式进行尝试，逐步适应并了解新行业的工作环境和文化。现代社会有很多兼职和副业的机会，包括但不限于大学数学的辅导和考研辅导、实际的编程比赛、各种各样的AI工具实践。随着实战经验的积累，数学博士生可以更好地调整自己的研究习惯与工作习惯，逐渐放弃学术界的完美主义思维，转向更为高效的“二八定律”工作方法，专注于最具影响力的任务，用最少的时间换取最大的经济效益。同时，数学博士需要改变的是先学习再做论文的思维，在其他领域是强调“一边做、一边学”的学习方式，在各种AI工具的协助下，尽快完成工作任务则是工业界的要求之一。

三、心理建设与身份适应

转型不仅是技能的转变，还是心理上的适应。数学博士需要面对新的身份认同问题：从“学者”到“职业人士”的身份转换可能带来一定的焦虑。如何克服这种自我怀疑是转型过程中不可避免的心理挑战。在这一过程中，可以通过持续的自我反思和实践来逐渐积累信心。在新行业中，尽管初期可能会有不适应的阶段，但通过不断学习和积累经验，博士生能逐渐发现自己的独特价值并建立新的职业身份。

虽然转型意味着离开学术界，但完全割裂与学术界的联系并不一定是最好的选择。数学博士可以通过以下方式维持与学术界的联系，这不仅能保留学术兴趣，还能帮助他们在职业转型中保持平衡，避免完全脱离过去的身份：

1. 撰写博客或出版文章：很多数学博士可以通过创建自己的专业博客或参与一些学术写作，继续分享数学领域的思考与成果。这不仅能够保持学术思维的活跃，也有助于维持与学术界的互动，继续与同行保持联系。与此同时，这也是建立个人品牌和影响力的一种方式，有助于在新的职业领域中获得更多的机会和认可。
2. 参与学术会议或讨论：即使不再从事学术研究，数学博士也可以选择参加学术会议、研讨会等学术交流活动，保持对数学领域的关注。这不仅可以扩展学术圈子，还能够从中汲取新知识，提升自我认知，保持对学术的热情。

在转型的过程中，数学博士很可能会遭遇自我怀疑，尤其是在刚刚进入新领域时会最强烈。虽然博士生在学术界拥有强大的分析能力，但进入非学术领域后，他们可能会感到自己缺乏行业经验，无法立即适应新的工作环境。许多数学博士担心自己被视为“大材小用”，特别是在进入相对入门级的岗位时，可能会感到自己的能力无法完全发挥，心生不满。要克服这些心理挑战，最有效的办法就是通过实践和不断适应来积累信心。起初，数学博士可能会觉得自己在新环境中显得格格不入，或者面对着巨大的工作压力。但随着时间的推移，他们将逐渐发现自己独特的优势，学会如何在不同的情境中应用自己的思维方式和技能，逐步适应新的职业角色。

四、实用工具与技巧

数学博士在职业转型过程中，应重点关注AI工具的使用、简历优化、建立有效的人际网络以及低风险的实践尝试。这些步骤有助于减少转型过程中的不确定性，并逐步积累行业经验，从而为自己的职业发展奠定稳固基础。

1. 简历优化：对于数学博士来说，简历优化是转型的关键。简洁而有力地突出业务价值，避免冗长的学术描述。具体来说，在工业界的数学博士要重点描述自己的数据处理能力、统计分析能力、项目管理经验、英语沟通能力、资料整理与汇报能力等。在这个过程中，可以尽量使用AI这样的工具来提升自我的综合能力。
2. 人际网络：数学博士在新行业需要建立有效的人际网络，主动寻求行业专家的指导，并在转型后反哺他人。通过这种双向互动，博士生能够更好地了解行业动态，同时为自己积累更多的职业资源。
3. 低风险尝试：在转型的过程中，数学博士完全可以通过临时工作、兼职项目等低风险方式积累行业经验，可以有效降低转型过程中失败的风险。例如，通过从数据录入工作、到开发工具自动化录入、再逐步过渡到咨询岗位，这样的实践经验可以为后续职业发展铺路。

五、长期职业观：跳板而非终点

对于数学博士来说，转型后迎来的第一份非学术工作可能并非最终的长远目标，而是职业发展的跳板。持续关注行业动态、增强相关行业技能、寻找与个人兴趣和能力更为契合的工作机会是博士转型的长期任务。虽然博士学位可能不再是学术界的加分项，但它在其他领域依然拥有不可忽视的价值。通过逐步证明自己的能力，博士生能够摆脱“大材小用”的困境，开创出更加广阔的职业前景。

数学博士的转型是一条充满挑战和机遇的道路。通过逐步转型和心理调整，博士生可以在更广阔的职业舞台上找到自己的位置。在这一过程中，大家不仅需要学会技能转化，还需要保持灵活的心态，适应新的工作环境，并在实践中不断完善自己。虽然转型的过程中充满不确定性，但只要积极准备、持续学习，最终将收获更加广阔的职业发展空间。