¿Cómo era un buen mercado laboral académico para matemáticos? ¿Podría volver alguna vez?

Estoy a punto de ingresar a un programa de doctorado en matemáticas en una escuela bastante buena, pero el mercado laboral para los profesores universitarios de investigación ha sido terrible hasta donde puedo recordar (desde la recesión de finales de la década de 2000). Escucho muchas historias de cientos de excelentes candidatos que solicitan una o dos vacantes.

Los profesores mayores me dicen que no siempre fue así. ¿Cómo se veía el mercado cuando se consideraba "bueno" y podría regresar para cuando termine en 5-6 años? ¿O ha habido un cambio fundamental en el mundo académico que impide que vuelvan los buenos tiempos tal como los conocíamos?

Un factor a su favor es que la generación del "baby boom" se acerca o entra en la edad de jubilación. Pero pueden pasar más de 10 años antes de que esto tenga un efecto notable en los mercados laborales.
Sí, el mercado laboral hoy en día no es lo que era. Por otro lado, si te gusta pasar tus días haciendo matemáticas y no te importa hacerte rico, las matemáticas académicas no son la apuesta más estúpida, en el sentido de que, en el peor de los casos, tienes que conseguir "un verdadero trabajo como todo el mundo". Pero, sí, las "matemáticas académicas" no son una "elección de carrera", sino más bien una forma de convertir un pasatiempo/obsesión en algo que paga un poco, generalmente con un seguro médico.
Y si tiene un doctorado en matemáticas, debería poder encontrar un "trabajo real" bastante interesante más fácilmente que buscar uno con solo una licenciatura.
@PeterShor: obviamente depende de su licenciatura y de lo que aprendió, y de lo que quiere decir con "interesante". Puedo decir que mi salario antes de graduarme era, hasta el error de redondeo, el mismo que mi salario actual, y eso sin tener en cuenta los más de 15 años de inflación (ciertamente baja). Me alegro de haber tomado las decisiones que tomé, pero desde un punto de vista puramente financiero...
Me pregunto qué tan cerca se relaciona esto con el mercado laboral de la industria informática. Pura especulación, pero ¿podría ser que la gente esté pasando a la ingeniería de software y cosas por el estilo desde las "matemáticas puras", que casi por definición no son comercializables? (Es decir, si define "puro" como "no aplicado a problemas comerciales o del mundo real".) El mercado laboral de la industria informática no está sufriendo, por lo que puedo decir.
Tal vez en el pasado, con la escasez de matemáticos, pudieron seguir su pasión y encontrar un trabajo. Ahora tienes que encontrar lo que estará en demanda en el futuro (big data, ai, ...) y encontrar tu pasión en eso. Tienes que ser un poco más inteligente en el tipo de investigación que harás.
@Wildcard: creo que muchos ingenieros informáticos (nacionales de EE. UU.) podrían no estar de acuerdo con usted. Constantemente veo historias de personas que capacitan a los titulares de visas H1-B para reemplazarlos, que no pueden ser contratados después de los 45 años, etc.
@DanielR.Collins: hay muchos "ingenieros de software" que, después de muchos años de experiencia, lamentablemente todavía no tienen la capacidad de leer el código (escrito decentemente) y razonan de manera abstracta sobre lo que hace el código sin realmente probándolo y repasando cada variable. Estas son las personas que no pueden encontrar trabajo a los 45 años. Espero que la mayoría de las personas que contemplan la posibilidad de graduarse en matemáticas no tengan este problema.
@AlexanderWoo: Por el contrario, la discriminación por edad es un punto de sesgo bastante bien documentado en el comercio de ingeniería de software, incluso para personas talentosas: newrepublic.com/article/117088/silicons-valleys-brutal-ageism
Creo que estás pensando en la "carrera espacial" o el "momento sputnik".
@djechlin mi primer pensamiento cuando leí la pregunta fue: ¿Segunda Guerra Mundial? Pero la Tercera Guerra Mundial probablemente no durará lo suficiente como para que los matemáticos sean útiles.
@nocomprende cierra, era la Guerra Fría.
@paulgarrett Probablemente me estoy perdiendo el punto de tu última oración. ¿Quiere decir que "algo que paga un poco, por lo general con un seguro de salud" no es una carrera?
@JiK, por supuesto, depende de lo que se entienda por "carrera". Según mi percepción, la versión aún viable de las matemáticas académicas (que es lo que muchos de nosotros siempre pensamos en términos) es más como un pasatiempo/obsesión que casi milagrosamente paga facturas modestas, etc. No es algo para perseguir "como un trabajo", ya que uno tendría que esforzarse más de lo que se recompensa de forma obvia, etc. No es una elección "racional", en muchos sentidos, incluso durante la Guerra Fría. Por ejemplo, si a una persona no le gustaban mucho las matemáticas y necesitaba mucho dinero, las matemáticas siempre eran una opción bastante dudosa.

Respuestas (4)

Primero, una perspectiva histórica: Francis Sowerby Macaulay y Hermann Schubert, dos matemáticos de finales del siglo XIX cuyos nombres todavía escuchas repetidamente en estos días si te acercas a la geometría algebraica, ambos enseñaron en la escuela secundaria.

En segundo lugar, una perspectiva de conteo: los profesores universitarios de investigación probablemente promedian un estudiante de doctorado al menos cada cinco años, y algunos promedian más de uno por año. Esto significa que cada profesor produce entre 6 y 40 reemplazos a lo largo de su carrera. Suponiendo que no haya cambios en el número de puestos de trabajo, solo uno de esos reemplazos obtendrá una cátedra universitaria de investigación.

En tercer lugar, una perspectiva práctica: es difícil imaginar que la investigación en matemáticas, especialmente pero no solo en matemáticas puras, tenga un beneficio práctico directo para muchas personas. Eso significa que la cantidad de fondos puramente para investigación tiende a ser bastante pequeña. Incluso en las universidades de investigación, la docencia es una justificación importante para pagar el salario de un profesor, y los beneficios para la docencia son una justificación importante para la investigación.

Lo que sucedió entre las décadas de 1950 y 1980, particularmente en los EE. UU., fue una enorme expansión en la educación superior junto con un aumento masivo en la financiación de la investigación. Estados Unidos pasó de tener alrededor del 5% de sus jóvenes de 20 años yendo a la universidad a alrededor del 50%. Suponiendo un aumento correspondiente en el número de profesores, esto significaba que un profesor podía asesorar a 10 estudiantes de doctorado y hacer que cada uno de ellos consiguiera un trabajo. Por razones obvias, nunca volveremos a ver un aumento de 10 veces. Además, EE. UU. era enormemente rico y tenía recursos para gastar en fines menos prácticos, como la investigación matemática y la educación universitaria de alta calidad. (Estados Unidos todavía gasta alrededor de un 50% más por estudiante universitario que Alemania. La mayor parte se destina a clases más pequeñas y se presta más atención a ayudar a los estudiantes).

Me gustaría contradecirte; mucha investigación en matemáticas aplicadas tiene un beneficio práctico directo, incluso si la mayoría no lo hace.
Lo que sucedió entre las décadas de 1950 y 1980, particularmente en los EE. UU., fue una enorme expansión de la educación superior. La otra gran cosa que sucedió durante ese tiempo fue la conversión de trabajos de tiempo completo en trabajos de medio tiempo. Ese cambio nunca va a desaparecer.
"Es difícil imaginar que la investigación en matemáticas... tenga un beneficio práctico directo para muchas personas". ¿Qué hay de RSA (que se basa en la teoría de números)? ¿O circuitos digitales (de lógica booleana)? ¿O GPS (aquellos que trabajan en geometría no euclidiana no creían que el espacio funcionara de esa manera)?
@PyRulez: no creo que ninguno de esos ejemplos cuente como "directo".
@AlexanderWoo Ups, me perdí una palabra. Lo siento.
Una gran cantidad de trabajo realizado por personas tiene pocos beneficios prácticos directos para las personas. Esto no es específico de las matemáticas. Simplemente no sumes números positivos a $- {1 \over 12}$. [¿¿¿Qué??? ¿Mathjax no funciona aquí?]
'Eso significa que la cantidad de fondos puramente para investigación tiende a ser bastante pequeña'. No. Es algo específico de nuestra sociedad actual que la financiación de la investigación depende de 'beneficios prácticos directos'. Hay mucho margen para financiar cosas con solo beneficios prácticos indirectos, o beneficios filosóficos o espirituales directos, o beneficios poco prácticos indirectos nebulosos, pero elegimos no tomar esa decisión.
@PyRulez, el problema es la percepción, no la realidad. Claro, si se detiene a pensar en ello, la teoría de los números le brinda encriptación, la estadística le brinda finanzas cuantitativas y la industria de seguros, varias ramas del cálculo le brindan electrónica de alta frecuencia y la industria de semiconductores, etc., pero el punto es las aplicaciones no son obvias, a diferencia de algo como la dinámica de fluidos.
@PyRulez Creo que la distinción que se debe hacer es una en tiempo presente, no mirando hacia atrás en retrospectiva. No se puede afirmar que el trabajo de uno en la teoría de números apoye a RSA hasta que RSA entre en vigor (o sea parte del desarrollo del propio algoritmo). Antes de ese punto, es difícil justificar el gasto de fondos utilizando RSA como su justificación. Después de que salió RSA, ciertamente hubo algún beneficio práctico directo proveniente de abordar el problema y asegurarse de que las cosas estén seguras. Uno de los grandes retos a los que se enfrentan las universidades y otros colectivos de educación superior...
... está tratando de convencer a las personas para que les den suficiente crédito por construir las bases de los inventos llamativos que las personas reconocen y valoran. Es una lucha interminable. Perdí el discurso, pero hubo un hermoso discurso ante el congreso por parte de Fenyman u Oppehnehimer que básicamente declaró que no podían nombrar un solo uso práctico para la investigación que defendían, pero que el congreso debería pagarlo de todos modos. Su argumento era hermoso.
@CortAmmon: y es difícil imaginar que alguien dé el mismo discurso hoy en día, o que no se rían de la sala.
¿Cuáles son los "beneficios para la enseñanza" de la investigación? Soy curioso.
@RenéG 1. Las personas que también están investigando tienen una conexión más directa con el tema y, por lo tanto, podrían enseñarlo mejor. 2. Pagar a las personas para que investiguen y enseñen le permite atraer una mejor clase de maestros.

Compare la página 3 de la encuesta anual de AMS de 1999 con la página 4 de la edición de 2008 y la página 4 de la edición de 2014 , en términos de empleo para nuevos empleados, estamos mucho mejor actualmente que a principios de los 90.

Dependiendo de la edad de la persona con la que hable: los buenos viejos tiempos podrían ser todo hasta finales de los años 80, cuando la tasa de desempleo se mantuvo en gran medida por debajo del 2%, y los nuevos graduados a menudo son contratados de inmediato en puestos de titularidad. Es casi seguro que no vamos a volver a ese nivel de empleo: en la era posterior a la Segunda Guerra Mundial y durante la guerra fría ha habido (por una razón u otra, GI Bill, por ejemplo) expansiones en la financiación de la academia. Ese crecimiento nunca fue sostenible. Como punto de referencia para el futuro, probablemente desee considerar los datos a partir de 1990.

Si observa los datos de 1999, de quienes obtienen empleo en los Estados Unidos, poco menos del 30 % (de los nuevos doctores) son contratados en puestos de postdoctorado y un poco más del 50 % en puestos permanentes (30 % en la academia y el otro 20% en industria/gobierno). Los datos de 2008 son similares. El porcentaje de postdoctorado es más alto en 2014 (38%), pero no escandalosamente.

Puede dedicar más tiempo a desentrañar los datos usted mismo; los resultados de la encuesta anual están disponibles en línea durante los últimos 15 años , y presumiblemente el AMS tiene los datos antiguos que datan de los años 50 disponibles en alguna parte.

Si desea mirar más hacia el futuro y considerar las estadísticas de contratación en general en lugar de solo para los nuevos doctores, desde la crisis económica, el AMS ha estado realizando encuestas de empleo todos los años. Un vistazo rápido a la encuesta de 2014 sugiere que las cosas han mejorado ligeramente.

Como comentario adicional: la gran cantidad de solicitudes que reciben los puestos de matemáticas tiene que ver en parte con la disponibilidad de MathJobs.org. El sitio web hace que la aplicación a 50-100 puestos en un ciclo de contratación sea relativamente más fácil en matemáticas en comparación con otros campos académicos sin una base de datos de trabajo centralizada similar. Por lo tanto, la inflación de la cantidad de solicitudes recibidas por vacante en comparación con los "viejos tiempos" no se correlaciona al 100 % con la salud del mercado laboral.

Exactamente. La expansión de la población universitaria impulsada por GI-Bill y la expansión de la financiación de la investigación federal impulsada por la Guerra Fría (y las racionalizaciones sobre la carga docente) no ha continuado, y no habría tenido sentido continuar. Pero la estructura general y las mitologías estaban/están cimentadas en esa época expansionista... Por otro lado, ¿en qué línea de trabajo todo es siempre fácil? La (falsamente) "Edad de Oro" (que era insostenible y sustancialmente delirante) ha terminado. Debo decir que me siento afortunado de haber atrapado un poco esa ola, pero incluso en el mejor de los casos se requieren matemáticas académicas... [continuación]
[continuación] ... sacrificios personales, ubicación geográfica muy significativa entre ellos. Especialmente antes de "internet", dejando atrás a familiares, amigos y tal vez cónyuges/parejas que trabajan... ¿y más de una vez?
No olvide la fuerza poderosa que Sputnik fue para revitalizar la financiación gubernamental para las ciencias físicas y la ingeniería en los EE. UU. He hablado con personas contratadas en ese momento. Frases como "un pulso y un doctorado o incluso ABD fueron suficientes para ser contratado" surgieron más de una vez. Me gusta afirmar que todas las demás construcciones de física en un campus de EE. UU. se construyeron después, aunque esa estimación tiene barras de error muy amplias.
@dmckee, ¡ah, sí, de hecho! "Sputnik" creó una especie de situación de "carta blanca" para las ciencias físicas durante mucho tiempo, tal vez hasta la década de 1960, al menos.
Entonces, ¿cuántas solicitudes reciben típicamente los puestos de matemáticas en la academia? Tengo curiosidad, porque yo mismo acabo de solicitar uno.
@Significance Varía significativamente entre universidades (clasificación/popularidad y si se centra en la investigación o la docencia). Algunas obtienen más de cien solicitudes por puesto, y otras (especialmente las escuelas de artes liberales más pequeñas y/o las escuelas públicas pequeñas) fallan en su búsqueda porque no obtuvieron suficientes solicitantes o nadie aceptó su oferta.
@Significance: trabajo en una gran universidad pública de investigación. El año pasado anunciamos un puesto y recibimos más de 400 solicitudes. Y he oído hablar de lugares con proporciones aún peores.
@Significance: Trabajo en uno de los 5 mejores departamentos de matemáticas y, según lo último que supe, creo que recibimos unas 600 solicitudes de postdoctorado. Pero como puede imaginar, el número de candidatos serios es mucho menor, por lo que estas estadísticas, aunque sorprendentes, en última instancia son poco informativas. La mayoría de estos solicitantes simplemente marcan todas las mejores universidades en MathJobs porque, después de todo, ¿por qué no? (¡Sin embargo, todavía leemos todas las aplicaciones!)

Hay diferentes niveles de "bueno". En 1969, cuando comenzaba mi último año en la escuela de posgrado, un profesor senior me habló sobre la búsqueda de trabajo: "Bueno, debes decidir a dónde quieres ir y suponer que podemos conseguirte allí". Yo llamaría a eso un buen mercado laboral. Pero, en mi caso, no funcionó así; al parecer, los mayores efectos del boom matemático posterior al Sputnik acababan de desvanecerse. Entonces, ¿me encontré con un mal mercado laboral? En comparación con años anteriores, sí. Pero envié un total de tres solicitudes y obtuve dos ofertas. En comparación con tiempos más recientes, todavía era un mercado laboral extremadamente bueno. No veo ninguna esperanza realista de que las cosas vuelvan a ser tan buenas.

Cuando alguien invente FTL, la teletransportación o el Ansible, las cosas mejorarán de nuevo, no se preocupe.

En mi opinión, hay dos factores que definen un "buen" mercado laboral. Uno de ellos NO es cuántas personas solicitan un puesto determinado. La cantidad de personas que solicitan un puesto depende de la cantidad de personas que se gradúan, la cantidad de personas que desean cambiar de universidad y la cantidad de personas que desean cambiar de carrera. Creo que incluso en un buen mercado laboral, aún puede obtener cientos de personas que solicitan puestos. No creo que un mercado de trabajo "bueno" signifique que todos los que quieren un puesto de TT con una carga de enseñanza de 1-1 (es decir, 1 clase en el otoño y 1 en la primavera) en un R1. Creo que un buen mercado laboral significa que las "personas importantes" (no quiero definir "personas importantes") finalmente consiguen un trabajo.

El primer factor que creo que define un "buen" mercado laboral es el número de puestos "buenos" que se anuncian. Pienso en un puesto "bueno" en los EE. UU. como un puesto de TT con una carga de enseñanza inferior a 3-3 (es decir, 3 clases en el otoño y 3 en la primavera). Mi campo es pequeño, por lo que en un mal año habría menos de 5 posiciones dirigidas a mi especialidad y en un buen año 10+. En un buen año, también puede haber otras 10 o más convocatorias abiertas y otras 10 o más convocatorias en las que, si entrecierras los ojos lo suficiente, puedes argumentar que encajas. Entonces, en un buen año, puede haber 30 o más puestos "buenos" para postularse y en un mal año, menos de 10.

El segundo factor es la cantidad de posiciones que te ayudarán a progresar. Estos podrían ser puestos de investigación de dinero blando o puestos de visita de un año mal pagados con una carga de enseñanza razonable con colegas que lo ayudarán a convertirse en un mejor investigador. No considero que 5-5 puestos adjuntos te ayuden a progresar. La mayoría de estos puestos de progresión, al menos en mi campo, son el resultado directo de la financiación de subvenciones. Podrían provenir de alguien en el mercado laboral que obtiene una subvención o de un miembro de la facultad actual que obtiene una subvención para comprar su enseñanza. En un buen mercado laboral, debe haber suficientes de estos para que las personas "superiores" puedan evitar estar desempleadas y estancadas durante un año.

Creo que esta es una buena respuesta, pero algunos puntos no parecen aplicarse a las matemáticas. Nunca he oído hablar de un puesto de investigación de dinero blando en matemáticas, por ejemplo.
@TomChurch cuando escribí la respuesta, la pregunta era más general de lo que es ahora.
¿Cómo era un buen mercado laboral académico para matemáticos? ¿Podría volver alguna vez?
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