Lo más probable es que su título sea un “científico” de algún tipo. Científico de datos, científico de imágenes, científico de V&V, etc. Le voy a dar el descargo de responsabilidad habitual de ‘depende’: si ha hecho principalmente teoría en su investigación, será un trabajo muy pesado. Si ha hecho observaciones, probablemente trabajará con hardware. Hablaré sobre roles más que industrias; su rol de trabajo es mucho más predecible que una industria en particular. Tenga en cuenta que esto está lejos de ser una lista completa.
Para los tipos de teoría / análisis:
- Big data es un gran problema ahora. Lo más probable es que se trate de grandes conjuntos de datos y pueda aplicar el conocimiento de cómo buscar y analizar MUCHOS datos a otra industria (generalmente marketing pero quién sabe).
- El procesamiento y análisis de imágenes surge en lugares inesperados. Aprenda qué está haciendo IDL y use un lenguaje menos torpe para ello (aunque IDL todavía se usa en algunos rincones de la industria).
- El diseño de software y algoritmos, por supuesto, está disponible, pero se necesita un tipo de física especial para hacerlo, así como una especialización de CS con niveles equivalentes de experiencia.
- Casi todos necesitan simulación y modelado, específicamente, Wall Street, aeroespacial y defensa, y cualquier industria en la que la construcción de prototipos sea difícil o costosa. Este es probablemente el más grande para las personas.
Si estás en observación / experimentación:
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- Hardware o sistema V&V (verificación y validación). Esto es básicamente una prueba para garantizar que el sistema esté construido correctamente y que se haya construido el sistema correcto. Sí, las pruebas no son nada glamorosas, pero en buenas empresas, es parte de I + D, y es muy respetado.
- Procesamiento y análisis de señales. Muchas industrias necesitan esto. Por lo general, lo hacen EE, pero si su juego es radioastronomía, es probable que haya hecho mucho .
- Procesamiento de imagen, nuevamente. Otro enchufe para eso aquí.
- La ingeniería de confiabilidad es una función en la que usted modela el tiempo hasta la falla del sistema, en función de lo que sabe sobre un sistema actual y su probabilidad de éxito. Es difícil saber cuántos experimentos hacer, con un costo y tiempo mínimos.
En cuanto a industrias específicas, he visto personas de astrofísica empleadas en software, datos y armas / defensa. Pero también he visto personas en biotecnología y análisis clínicos.