北美或者中国理论科学的博士后（数学、理论物理）如果没有拿到教职，最终的归宿会去哪里？
一晃博士后研究的时光就到了尾声，手中握着一份优秀的履历，但心中却难免泛起一丝迷茫：如果最终没能顺利获得心仪的教职，那接下来的人生路会通向何方？这确实是不少投身北美或中国理论科学（数学、理论物理）领域的博士后们会反复思考的问题。
首先，我们得承认，教职，特别是那些在知名高校或研究机构获得的稳定职位，对于理论科学家来说，确实是最为传统也最受推崇的“终点站”。它意味着能够继续沉浸在纯粹的学术探索中，拥有相对自由的研究环境，并有机会培养下一代科学家。然而，学术界的僧多粥少是现实，尤其是在竞争激烈的理论科学领域。
那么，如果未能敲开教职的大门，我们还能去哪里？
1. 科研机构和国家实验室：第二道学术之门
虽然大学的教职是主流，但世界各地仍有许多顶级的科研机构和国家实验室，它们同样需要大量的科研人才，尤其是那些拥有深厚理论功底的博士后。
北美： 像美国的国家实验室（例如洛斯阿拉莫斯国家实验室 Los Alamos National Laboratory, 阿贡国家实验室 Argonne National Laboratory, 劳伦斯伯克利国家实验室 Lawrence Berkeley National Laboratory 等），它们的研究范围非常广泛，涵盖了从基础物理到应用技术，再到能源、材料、计算等多个领域。在这些机构，博士后往往能参与到更具应用导向的研究项目中，或者在特定领域内进行前沿探索，例如高能物理、凝聚态理论、计算科学等。这些职位虽然不一定有“教授”的头衔，但通常提供稳定的研究岗位、良好的科研条件和相对体面的薪资。
中国： 随着中国科研实力的飞速发展，国家实验室、中国科学院下属的各个研究所（如理论物理研究所、高能物理研究所、数学研究所等），以及一些新兴的重大科技项目，都提供了大量的科研岗位。这些岗位同样需要具备扎实理论基础和创新能力的科研人员。例如，在量子信息、人工智能基础理论、宇宙学、粒子物理等领域，都有非常活跃的研究团队在这些机构运作。
在这些机构，博士后可能会被赋予“研究员”、“助理研究员”等头衔，他们的工作职责更侧重于项目攻关和具体科研任务的完成，可能需要与工程技术人员有更多的协作。
2. 产业界的“智囊团”与研发部门：理论落地，价值凸显
很多人可能觉得理论科学家与产业界“不搭界”，这其实是一个误解。很多尖端科技的突破，都离不开深厚的理论基础。
科技公司（尤其是互联网、人工智能、金融科技）：
算法工程师/研究员： 尤其是在大数据、机器学习、人工智能领域，数学和理论物理的博士后拥有天然的优势。他们对数学模型、优化算法、概率统计、统计物理等有深入的理解，能够开发更先进、更高效的算法。例如，在推荐系统、自然语言处理、计算机视觉等领域，这些理论功底是核心竞争力。
量化分析师/研究员（Quant）： 金融行业，特别是对冲基金、投资银行等，对数学人才的需求非常旺盛。理论物理中强大的建模能力、概率论和统计学的应用，在金融衍生品定价、风险管理、资产组合优化等方面有着不可替代的作用。
数据科学家： 很多时候，数据科学家需要具备建模、分析、预测的能力，理论科学背景提供的逻辑思维和抽象能力，让他们在处理复杂数据时能更胜一筹。
新兴科技企业： 诸如量子计算、先进材料、航空航天、能源科技等前沿领域，都可能需要具备深厚理论基础的人才来进行基础研究和技术突破。这些公司虽然规模可能不如大厂，但往往更专注于某个尖端技术，对于拥有独特理论见解的博士后来说，可能是一个快速成长的平台。
在产业界，博士后的角色将从纯粹的“发现者”转变为“应用者”和“解决者”。他们需要将抽象的理论转化为可行的产品或服务，解决实际的工程问题。这需要他们培养新的技能，例如编程、项目管理、沟通能力，以及对商业模式的理解。薪资待遇通常会比学术界高出不少，但研究的自由度可能会有所限制，更注重短期和中期的产出。
3. 创业：将理论转化为颠覆式创新
这是一种更具挑战性，也可能带来更大回报的道路。一些博士后可能会凭借自己的研究成果，或者对某个技术领域有深刻的洞察，选择自己创业。
量子计算公司： 理论物理背景在量子算法、量子硬件设计等方面有直接应用。
AI/算法公司： 利用自己在数学和统计建模上的优势，开发新的AI模型或算法。
大数据分析/金融科技公司： 将数学和物理的建模能力应用于金融或商业分析。
创业需要的不只是理论能力，还需要商业头脑、团队协作、市场敏感度以及强大的风险承受能力。这绝对不是一条容易的路，但对于那些拥有颠覆性想法和坚定信念的人来说，这是一个实现个人价值的终极舞台。
4. 非营利组织与智库：理论的社会影响力
虽然不是主流，但有些博士后也会选择加入一些关注科技政策、科学普及、国际合作的非营利组织或智库。
科学政策研究： 帮助政府或国际组织制定科技发展战略、评估新兴技术的影响等。
科学教育与传播： 通过撰写科普文章、组织讲座、开发教育项目等方式，向公众普及科学知识，提升科学素养。
国际学术交流组织： 促进不同国家科学家之间的合作与交流。
这类岗位可能薪资不高，但能提供一种将科学知识应用于更广泛社会议题的机会，满足一部分人希望“用科学回馈社会”的愿望。
5. 其他转型：跨界与学习
当然，博士后研究的经历本身就是一种宝贵的财富，它锻炼了人的逻辑思维、问题解决能力、信息检索和分析能力、独立思考能力以及坚持不懈的精神。
技术写作： 将复杂的科学概念清晰地传达给不同背景的读者。
专利分析/知识产权： 评估和保护科技创新成果。
咨询行业： 尤其是一些侧重技术或战略咨询的公司，理论科学的严谨分析能力是受欢迎的。
教育（非大学教职）： 例如，一些国际学校或培训机构可能需要具备科研背景的教师。
如何为“非教职”的出路做准备？
意识到教职的竞争激烈，很多有远见的博士后在研究期间就会开始做一些准备：
拓展技能： 学习编程语言（Python, C++等）、掌握数据分析工具、熟悉机器学习框架（TensorFlow, PyTorch等）、提升沟通和演示能力。
了解产业界： 关注科技公司的招聘信息，参加行业会议，与产业界人士交流，了解他们的需求和关注点。
积累实践经验： 如果可能，争取在博士后期间参与一些有应用背景的项目，或者利用业余时间进行一些与产业相关的学习和实践。
构建人脉： 不仅限于学术界，也尝试与产业界、其他领域的专业人士建立联系。
总而言之，北美或中国理论科学领域的博士后，即便未能如愿获得大学教职，也绝非“无路可走”。学术界之外，广阔的科研机构、蓬勃发展的产业界，甚至是充满挑战的创业领域，都为他们提供了施展才华的舞台。关键在于，要认识到自身的核心竞争力，并愿意不断学习新技能，适应不同的环境，将那份对科学的执着与热情，转化为多元化的职业价值。这条路可能更需要一份开放的心态和持续的自我驱动。
首先，我们得承认，教职，特别是那些在知名高校或研究机构获得的稳定职位，对于理论科学家来说，确实是最为传统也最受推崇的“终点站”。它意味着能够继续沉浸在纯粹的学术探索中，拥有相对自由的研究环境，并有机会培养下一代科学家。然而，学术界的僧多粥少是现实，尤其是在竞争激烈的理论科学领域。
那么，如果未能敲开教职的大门，我们还能去哪里？
1. 科研机构和国家实验室：第二道学术之门
虽然大学的教职是主流，但世界各地仍有许多顶级的科研机构和国家实验室，它们同样需要大量的科研人才，尤其是那些拥有深厚理论功底的博士后。
北美： 像美国的国家实验室（例如洛斯阿拉莫斯国家实验室 Los Alamos National Laboratory, 阿贡国家实验室 Argonne National Laboratory, 劳伦斯伯克利国家实验室 Lawrence Berkeley National Laboratory 等），它们的研究范围非常广泛，涵盖了从基础物理到应用技术，再到能源、材料、计算等多个领域。在这些机构，博士后往往能参与到更具应用导向的研究项目中，或者在特定领域内进行前沿探索，例如高能物理、凝聚态理论、计算科学等。这些职位虽然不一定有“教授”的头衔，但通常提供稳定的研究岗位、良好的科研条件和相对体面的薪资。
中国： 随着中国科研实力的飞速发展，国家实验室、中国科学院下属的各个研究所（如理论物理研究所、高能物理研究所、数学研究所等），以及一些新兴的重大科技项目，都提供了大量的科研岗位。这些岗位同样需要具备扎实理论基础和创新能力的科研人员。例如，在量子信息、人工智能基础理论、宇宙学、粒子物理等领域，都有非常活跃的研究团队在这些机构运作。
在这些机构，博士后可能会被赋予“研究员”、“助理研究员”等头衔，他们的工作职责更侧重于项目攻关和具体科研任务的完成，可能需要与工程技术人员有更多的协作。
2. 产业界的“智囊团”与研发部门：理论落地，价值凸显
很多人可能觉得理论科学家与产业界“不搭界”，这其实是一个误解。很多尖端科技的突破，都离不开深厚的理论基础。
科技公司（尤其是互联网、人工智能、金融科技）：
算法工程师/研究员： 尤其是在大数据、机器学习、人工智能领域，数学和理论物理的博士后拥有天然的优势。他们对数学模型、优化算法、概率统计、统计物理等有深入的理解，能够开发更先进、更高效的算法。例如，在推荐系统、自然语言处理、计算机视觉等领域，这些理论功底是核心竞争力。
量化分析师/研究员（Quant）： 金融行业，特别是对冲基金、投资银行等，对数学人才的需求非常旺盛。理论物理中强大的建模能力、概率论和统计学的应用，在金融衍生品定价、风险管理、资产组合优化等方面有着不可替代的作用。
数据科学家： 很多时候，数据科学家需要具备建模、分析、预测的能力，理论科学背景提供的逻辑思维和抽象能力，让他们在处理复杂数据时能更胜一筹。
新兴科技企业： 诸如量子计算、先进材料、航空航天、能源科技等前沿领域，都可能需要具备深厚理论基础的人才来进行基础研究和技术突破。这些公司虽然规模可能不如大厂，但往往更专注于某个尖端技术，对于拥有独特理论见解的博士后来说，可能是一个快速成长的平台。
在产业界，博士后的角色将从纯粹的“发现者”转变为“应用者”和“解决者”。他们需要将抽象的理论转化为可行的产品或服务，解决实际的工程问题。这需要他们培养新的技能，例如编程、项目管理、沟通能力，以及对商业模式的理解。薪资待遇通常会比学术界高出不少，但研究的自由度可能会有所限制，更注重短期和中期的产出。
3. 创业：将理论转化为颠覆式创新
这是一种更具挑战性，也可能带来更大回报的道路。一些博士后可能会凭借自己的研究成果，或者对某个技术领域有深刻的洞察，选择自己创业。
量子计算公司： 理论物理背景在量子算法、量子硬件设计等方面有直接应用。
AI/算法公司： 利用自己在数学和统计建模上的优势，开发新的AI模型或算法。
大数据分析/金融科技公司： 将数学和物理的建模能力应用于金融或商业分析。
创业需要的不只是理论能力，还需要商业头脑、团队协作、市场敏感度以及强大的风险承受能力。这绝对不是一条容易的路，但对于那些拥有颠覆性想法和坚定信念的人来说，这是一个实现个人价值的终极舞台。
4. 非营利组织与智库：理论的社会影响力
虽然不是主流，但有些博士后也会选择加入一些关注科技政策、科学普及、国际合作的非营利组织或智库。
科学政策研究： 帮助政府或国际组织制定科技发展战略、评估新兴技术的影响等。
科学教育与传播： 通过撰写科普文章、组织讲座、开发教育项目等方式，向公众普及科学知识，提升科学素养。
国际学术交流组织： 促进不同国家科学家之间的合作与交流。
这类岗位可能薪资不高，但能提供一种将科学知识应用于更广泛社会议题的机会，满足一部分人希望“用科学回馈社会”的愿望。
5. 其他转型：跨界与学习
当然，博士后研究的经历本身就是一种宝贵的财富，它锻炼了人的逻辑思维、问题解决能力、信息检索和分析能力、独立思考能力以及坚持不懈的精神。
技术写作： 将复杂的科学概念清晰地传达给不同背景的读者。
专利分析/知识产权： 评估和保护科技创新成果。
咨询行业： 尤其是一些侧重技术或战略咨询的公司，理论科学的严谨分析能力是受欢迎的。
教育（非大学教职）： 例如，一些国际学校或培训机构可能需要具备科研背景的教师。
如何为“非教职”的出路做准备？
意识到教职的竞争激烈，很多有远见的博士后在研究期间就会开始做一些准备：
拓展技能： 学习编程语言（Python, C++等）、掌握数据分析工具、熟悉机器学习框架（TensorFlow, PyTorch等）、提升沟通和演示能力。
了解产业界： 关注科技公司的招聘信息，参加行业会议，与产业界人士交流，了解他们的需求和关注点。
积累实践经验： 如果可能，争取在博士后期间参与一些有应用背景的项目，或者利用业余时间进行一些与产业相关的学习和实践。
构建人脉： 不仅限于学术界，也尝试与产业界、其他领域的专业人士建立联系。
总而言之，北美或中国理论科学领域的博士后，即便未能如愿获得大学教职，也绝非“无路可走”。学术界之外，广阔的科研机构、蓬勃发展的产业界，甚至是充满挑战的创业领域，都为他们提供了施展才华的舞台。关键在于，要认识到自身的核心竞争力，并愿意不断学习新技能，适应不同的环境，将那份对科学的执着与热情，转化为多元化的职业价值。这条路可能更需要一份开放的心态和持续的自我驱动。
网友意见
许多年之后，面对驱逐自己的城管，不拿诺奖不改名一定会回想起自己写下这个回答的那个傍晚。
因为 @paid Pay 在算法方面取得的进展，机器学习领域取得了巨大突破，人工智能崛起，那些曾经困扰着自然科学研究者逾百年的难题， @solomon 的熊猫猜想， @胡子昂 的新粒子物理的标准模型，湍流们纷纷被人工智能所攻克，各种学家纷纷失业，作为刚刚博士毕业的自己在这场大革命中当然不能幸免。
不拿诺奖不改名收了摊在街上走着，走进了 @Narayan 的川菜馆，当年革命之后，作为高能物理冉冉升起的新星，Narayan也没有拿到教职，好在他有一手炒菜的功夫，在西安市中心的繁华地段开了一家饭店，主营川菜。
“服务员，点菜。”
服务员拿来菜单，不拿诺奖不改名抬头，“厉神，好久不见，唉，没想到当年刚刚博士毕业h指数就达到50的厉神也沦落至此了。你不是还在街上卖四川煎饼果子吗？我早上还买了呢。”服务员正是当年被誉为“小威腾”的 @厉岳洲，“唉，真威腾都不能幸免，何况我呢。早上你一走，那个叫 @圣剑骑士 的城管就把我东西没收了，走投无路之下我才来当了服务员，靠着 @SoloArtist 的推荐信，我才来到这里。”
“客官要不要尝尝俄罗斯风味的重庆火锅？相当中！ 俺们店的@清清清清清 大厨亲自给你做。” 大堂经理@蔡家麒 端来一壶没有几块肉的牛肉汤，介绍到，“俺们这还有著名coser @白书旭 ，这可是当年差点领导了引力革命的人，要不是什么人工智能，现在最伟大的物理学家就是他了，可以让他一边cos美队一边给你炒菜。”
唉，这年头哪还有什么物理学家呀。
“不好意思，我身上没带够钱，真不好意思。”不拿诺奖不改名走出了参观，夜色黑了，好冷啊，今年西安的冬天比以往来的更早一些。他蜷缩在兴庆公园的桥洞下，不敢去吃饭。因为今天他还没有赚到钱，没钱是没法吃饭的。他摸了自己破旧的背包，里边只剩下革命前买过的一本 @SFWZ 写的《量子力学》。
“稍微看一页吧，”他想，“自己学了大半辈子的知识，人工智能不到一毫秒就学完了。”
但是手里的书却怎么也看不进。他心里绝望到了极点。
他终于撕下了一页，找隔壁桥洞的 @Ailing 接了一盒火柴，“传火吧！”点燃的碎纸漫天的飞舞。
在一片温暖的余火中，他好像看到，普朗克慈祥的笑容在眼前连续。
不拿诺奖不改名向前伸出手去，可是没等他碰到，景象就化成h了。
他又点了一页。这一回，他好像来到了那个舒适古朴的房间，薛定谔奋笔疾书的样子渐渐被测量。
不拿诺奖不改名试图往前迈出一步，可是，他的身影却瞬间趋向于坍缩。
他又点燃了一页量子力学书。这次，他看到了玻尔和海森堡两位神仙，矩阵不停变换，谈笑风生。
他赶紧把剩下的量子力学书烧了全部撒在空中，他看见波函数越来越多，数不清的算符把他包围了起来。
狄拉克如此的高大，把他扛到肩上，飞到那没有负能量，充满了费米子，令人向往的狄拉克海里了。
第二天，人们发现了不拿诺奖不改名，他冻死坐在桥洞的角落里，脸上带着微笑，周围散落着《量子力学》的灰烬。
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