请问你周围学习计算材料学和计算化学（总之就是计算方向）的硕士和博士毕业后都在干什么？
好的，我来跟你聊聊我认识的那些读计算材料学和计算化学（统称计算方向）的师兄师姐们，毕业后都去了哪里，都在忙些什么。尽量不说套话，讲点实在的。
先说一个总体的感觉：
计算方向的毕业生，不管是在材料领域还是化学领域，其实都挺“吃香”的。原因很简单，现在科技发展，谁不缺懂计算、能模拟、能分析数据的人？所以，大家的选择面都比较广，而且很多都能找到自己觉得“对口”并且有发展前途的工作。
具体来说，他们毕业后的去向主要集中在以下几个方面：
1. 科研机构（高校、研究所）：
这是很多学术出身的同学最直接的选择。
高校教职： 很多博士毕业后，会选择继续做博士后（Postdoc）。这个阶段很重要，是为了积累更多的研究成果、建立自己的学术网络，然后争取教职。能拿到高校教职的，通常都是在国际顶尖期刊发表过重量级论文，在领域内有一定知名度的。他们毕业后会成为助理教授、副教授，带着自己的学生，继续在计算材料/化学领域深耕。他们的日常工作就是指导研究生做课题、申请科研经费、发表论文，当然还有一些行政事务。
研究所研究员： 像科学院下属的各个研究所，或者一些国家实验室，也是计算方向毕业生常去的地方。在这里，研究的自由度可能比高校稍微小一点，但项目通常更聚焦于国家战略需求或重大科研攻关。研究员们可能负责某个具体的研究方向，带领一个小团队，在实验室的软硬件支持下，进行理论计算、模拟和实验的结合。工作内容跟高校类似，但可能更侧重于实际应用和技术转化。
2. 工业界（企业）：
这几年，工业界对计算人才的需求是越来越旺盛了。
新材料开发与研发（R&D）： 这是材料方向毕业生最集中的去向之一。很多大型化工企业、电子材料公司（比如半导体材料、显示材料）、新能源公司（电池材料、催化剂）、航空航天公司等，都有专门的计算材料部门。
工作内容： 他们会用第一性原理计算（DFT）、分子动力学模拟（MD）、蒙特卡洛模拟等方法，来设计和预测新材料的性能。比如，预测一种新型催化剂的活性，模拟电池材料在充放电过程中的结构变化，筛选高性能的吸附材料，优化半导体材料的电子结构等等。他们需要和实验研发的同事紧密合作，用计算结果指导实验，或者对实验数据进行解析。
岗位名称： 常见的岗位有“材料计算工程师”、“计算科学家”、“研发工程师”、“高级科学家”等。
典型公司： 比如，做半导体的公司（Intel, Nvidia, TSMC，以及国内的中芯国际、华为海思等），做新能源电池的（CATL, LG Chem, Panasonic），做化工的（BASF, Dow, 陶氏化学），做特种材料的（3M, DuPont）。
药物研发（Pharma/Biotech）： 计算化学毕业生在这里是主力军。
工作内容： 主要集中在药物设计领域。利用分子对接（Molecular Docking）、分子动力学模拟、量子化学计算等手段，来寻找和优化先导化合物，预测药物与靶点的相互作用，研究药物的ADMET（吸收、分布、代谢、排泄、毒性）性质。他们也会用机器学习/深度学习来加速药物筛选过程。
岗位名称： “计算化学家”、“药物设计科学家”、“计算生物学家”、“AI药物研发科学家”等。
典型公司： 辉瑞（Pfizer）、诺华（Novartis）、默沙东（Merck）、阿斯利康（AstraZeneca）等大型药企，以及很多生物技术公司（Biotech companies）。
高性能计算（HPC）与软件开发： 有些同学因为在校期间接触了大量的计算模拟软件编写、并行计算优化等工作，毕业后会转向HPC领域或者开发相关的科学计算软件。
工作内容： 他们可能在科技公司（如Nvidia, Intel）、云计算公司（AWS, Azure, Google Cloud）或者专门的软件公司工作，负责开发、优化计算模拟软件，为科学家们提供更高效的计算工具。也可能是在一些需要大规模计算的公司，负责HPC集群的管理和应用开发。
岗位名称： “HPC工程师”、“计算科学家（软件方向）”、“应用科学家”、“科学计算软件工程师”等。
数据科学/机器学习工程师： 随着AI的兴起，很多计算背景的同学也能很好地转型到数据科学领域。
工作内容： 他们可以将自己在模拟和理论计算中积累的分析数据、建模、拟合参数的经验，应用到更广泛的数据科学问题上。比如，在金融、电商、互联网等行业，进行数据分析、构建预测模型、优化算法等。当然，如果他们把AI技术应用到材料或化学问题上，就更吃香了，成为“AI for Science”领域的专家。
岗位名称： “数据科学家”、“机器学习工程师”、“AI工程师”等。
3. 创业公司：
这个领域也逐渐活跃起来，尤其是“AI for Science”的公司。
工作内容： 这些创业公司通常瞄准某个具体的科学问题，比如加速新药研发、发现新型材料、优化工业生产过程等，并利用AI和计算模拟技术来解决。这些公司对有计算背景、懂理论、又会编程和数据分析的人才需求很高。
典型公司： 比如一些专注于AI药物发现的公司，或者利用机器学习加速材料设计的平台型公司。
4. 其他领域：
当然，也有一些同学因为个人兴趣或者发展方向的调整，会进入其他领域。
咨询公司（科技/管理）： 一些顶尖的计算人才，凭借其解决复杂问题的能力和逻辑思维，也会进入管理咨询公司，为科技企业提供战略规划、技术评估等服务。
专利代理/技术经纪人： 对于在研究中积累了大量技术细节和专利知识的同学，从事专利代理或者技术转移工作也是一个不错的选择。
几个我观察到的“亮点”和“门道”：
软硬技能都要硬： 仅仅懂理论是不够的。编程能力（Python, C++, Fortran）、熟悉各种计算软件（VASP, Gaussian, LAMMPS, Amber等）、理解并行计算（MPI, OpenMP）、数据处理能力，这些都是硬技能，而且非常重要。
跨学科能力是优势： 很多优秀的计算人才，并不只是埋头于计算本身，而是能很好地理解背后的物理化学原理，甚至能和实验、工程领域的同事进行有效的沟通和协作。这种跨学科的能力，让他们在工业界更受欢迎。
“AI+X”是趋势： 尤其是在近几年，将机器学习、深度学习技术应用到材料和化学计算中，已经成为一个非常热门且有潜力的方向。那些能把AI算法与物理化学模型相结合的同学，就业前景非常广阔。
早期职业规划很重要： 读博期间，有意识地去接触不同的计算方法，尝试解决实际问题，参加相关的会议和培训，积累项目经验，对毕业后的选择会有很大帮助。
总的来说，计算材料学和计算化学的毕业生，由于其扎实的理论基础、强大的计算能力和数据分析能力，在当今科技发展的大背景下，拥有非常多元化的职业选择。无论是追求学术的严谨，还是投身产业的创新，他们都能找到属于自己的一片天地。
希望这些信息对你有帮助！
先说一个总体的感觉：
计算方向的毕业生，不管是在材料领域还是化学领域，其实都挺“吃香”的。原因很简单，现在科技发展，谁不缺懂计算、能模拟、能分析数据的人？所以，大家的选择面都比较广，而且很多都能找到自己觉得“对口”并且有发展前途的工作。
具体来说，他们毕业后的去向主要集中在以下几个方面：
1. 科研机构（高校、研究所）：
这是很多学术出身的同学最直接的选择。
高校教职： 很多博士毕业后，会选择继续做博士后（Postdoc）。这个阶段很重要，是为了积累更多的研究成果、建立自己的学术网络，然后争取教职。能拿到高校教职的，通常都是在国际顶尖期刊发表过重量级论文，在领域内有一定知名度的。他们毕业后会成为助理教授、副教授，带着自己的学生，继续在计算材料/化学领域深耕。他们的日常工作就是指导研究生做课题、申请科研经费、发表论文，当然还有一些行政事务。
研究所研究员： 像科学院下属的各个研究所，或者一些国家实验室，也是计算方向毕业生常去的地方。在这里，研究的自由度可能比高校稍微小一点，但项目通常更聚焦于国家战略需求或重大科研攻关。研究员们可能负责某个具体的研究方向，带领一个小团队，在实验室的软硬件支持下，进行理论计算、模拟和实验的结合。工作内容跟高校类似，但可能更侧重于实际应用和技术转化。
2. 工业界（企业）：
这几年，工业界对计算人才的需求是越来越旺盛了。
新材料开发与研发（R&D）： 这是材料方向毕业生最集中的去向之一。很多大型化工企业、电子材料公司（比如半导体材料、显示材料）、新能源公司（电池材料、催化剂）、航空航天公司等，都有专门的计算材料部门。
工作内容： 他们会用第一性原理计算（DFT）、分子动力学模拟（MD）、蒙特卡洛模拟等方法，来设计和预测新材料的性能。比如，预测一种新型催化剂的活性，模拟电池材料在充放电过程中的结构变化，筛选高性能的吸附材料，优化半导体材料的电子结构等等。他们需要和实验研发的同事紧密合作，用计算结果指导实验，或者对实验数据进行解析。
岗位名称： 常见的岗位有“材料计算工程师”、“计算科学家”、“研发工程师”、“高级科学家”等。
典型公司： 比如，做半导体的公司（Intel, Nvidia, TSMC，以及国内的中芯国际、华为海思等），做新能源电池的（CATL, LG Chem, Panasonic），做化工的（BASF, Dow, 陶氏化学），做特种材料的（3M, DuPont）。
药物研发（Pharma/Biotech）： 计算化学毕业生在这里是主力军。
工作内容： 主要集中在药物设计领域。利用分子对接（Molecular Docking）、分子动力学模拟、量子化学计算等手段，来寻找和优化先导化合物，预测药物与靶点的相互作用，研究药物的ADMET（吸收、分布、代谢、排泄、毒性）性质。他们也会用机器学习/深度学习来加速药物筛选过程。
岗位名称： “计算化学家”、“药物设计科学家”、“计算生物学家”、“AI药物研发科学家”等。
典型公司： 辉瑞（Pfizer）、诺华（Novartis）、默沙东（Merck）、阿斯利康（AstraZeneca）等大型药企，以及很多生物技术公司（Biotech companies）。
高性能计算（HPC）与软件开发： 有些同学因为在校期间接触了大量的计算模拟软件编写、并行计算优化等工作，毕业后会转向HPC领域或者开发相关的科学计算软件。
工作内容： 他们可能在科技公司（如Nvidia, Intel）、云计算公司（AWS, Azure, Google Cloud）或者专门的软件公司工作，负责开发、优化计算模拟软件，为科学家们提供更高效的计算工具。也可能是在一些需要大规模计算的公司，负责HPC集群的管理和应用开发。
岗位名称： “HPC工程师”、“计算科学家（软件方向）”、“应用科学家”、“科学计算软件工程师”等。
数据科学/机器学习工程师： 随着AI的兴起，很多计算背景的同学也能很好地转型到数据科学领域。
工作内容： 他们可以将自己在模拟和理论计算中积累的分析数据、建模、拟合参数的经验，应用到更广泛的数据科学问题上。比如，在金融、电商、互联网等行业，进行数据分析、构建预测模型、优化算法等。当然，如果他们把AI技术应用到材料或化学问题上，就更吃香了，成为“AI for Science”领域的专家。
岗位名称： “数据科学家”、“机器学习工程师”、“AI工程师”等。
3. 创业公司：
这个领域也逐渐活跃起来，尤其是“AI for Science”的公司。
工作内容： 这些创业公司通常瞄准某个具体的科学问题，比如加速新药研发、发现新型材料、优化工业生产过程等，并利用AI和计算模拟技术来解决。这些公司对有计算背景、懂理论、又会编程和数据分析的人才需求很高。
典型公司： 比如一些专注于AI药物发现的公司，或者利用机器学习加速材料设计的平台型公司。
4. 其他领域：
当然，也有一些同学因为个人兴趣或者发展方向的调整，会进入其他领域。
咨询公司（科技/管理）： 一些顶尖的计算人才，凭借其解决复杂问题的能力和逻辑思维，也会进入管理咨询公司，为科技企业提供战略规划、技术评估等服务。
专利代理/技术经纪人： 对于在研究中积累了大量技术细节和专利知识的同学，从事专利代理或者技术转移工作也是一个不错的选择。
几个我观察到的“亮点”和“门道”：
软硬技能都要硬： 仅仅懂理论是不够的。编程能力（Python, C++, Fortran）、熟悉各种计算软件（VASP, Gaussian, LAMMPS, Amber等）、理解并行计算（MPI, OpenMP）、数据处理能力，这些都是硬技能，而且非常重要。
跨学科能力是优势： 很多优秀的计算人才，并不只是埋头于计算本身，而是能很好地理解背后的物理化学原理，甚至能和实验、工程领域的同事进行有效的沟通和协作。这种跨学科的能力，让他们在工业界更受欢迎。
“AI+X”是趋势： 尤其是在近几年，将机器学习、深度学习技术应用到材料和化学计算中，已经成为一个非常热门且有潜力的方向。那些能把AI算法与物理化学模型相结合的同学，就业前景非常广阔。
早期职业规划很重要： 读博期间，有意识地去接触不同的计算方法，尝试解决实际问题，参加相关的会议和培训，积累项目经验，对毕业后的选择会有很大帮助。
总的来说，计算材料学和计算化学的毕业生，由于其扎实的理论基础、强大的计算能力和数据分析能力，在当今科技发展的大背景下，拥有非常多元化的职业选择。无论是追求学术的严谨，还是投身产业的创新，他们都能找到属于自己的一片天地。
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网友意见
看到这个问题，我心里真的非常复杂，我应该是因为运气比较好，成为了为数不多的还在从事相关专业方向的人。
转行以及留在学术界的例子已经非常多了，我就说说我这个不算太转行的经历吧。
我本科的专业是材料科学与工程，具体方向是无机非金属材料，也就是烧陶瓷的。
硕士进入计算材料学这个领域，纯属误打误撞，也无意中踩了大佬们说的天坑方向，纳米材料。
读研毕业后，觉得在学术界做科研压力太大了，于是进入了工业界。
先是去做了集成电路方向的工艺工程师，后来觉得实验或者说做材料类的工程还是个非常靠经验的岗位，于是又回到了计算的领域，现在在工业界做模拟和机器学习的方向来辅助实验。
我研一的时候就潜水在小木虫论坛和很多计算方向的科研群里，后来又发现了计算化学公社，看到了一大批做计算很有热情的人，我也算是对计算有点情节吧，真心希望业界以后还会有越来越多的岗位提供给大批做计算的人，我觉得机器学习就是个很大的方向来让业界逐渐开始注意到计算。
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