Primero, un descargo de responsabilidad: diferentes investigadores tendrán diferentes objetivos y estilos de gestión para sus pasantes. Hay alrededor del orden de 2700 científicos e ingenieros aquí, y no hay una plantilla estándar para lo que deben hacer los pasantes, con qué frecuencia se reúnen con sus mentores, etc. Lo que sigue es cómo he estado trabajando con pasantes en LLNL durante los últimos seis años.
Soy mentor de varios pasantes de verano graduados y de pregrado cada año, y algunos de cada uno que están aquí durante todo el año.
Tengo varias colaboraciones a largo plazo con varios profesores universitarios de todo el mundo, y sus estudiantes de doctorado son donde obtengo la mayoría de mis pasantes de verano. La facultad ya está trabajando en problemas que son de interés para LLNL, y tener al estudiante de doctorado en el lugar permite una interacción más fácil con otros científicos aquí. Tener una pasantía exitosa o dos hace una aplicación postdoctoral más fuerte, y varios miembros del personal pasaron por la progresión de pasante -> postdoc -> científico.
- ¿Cuál es el futuro de Microsoft Azure?
- ¿Cuáles son las últimas tendencias tecnológicas que darán forma a 2017 como IoT, realidad virtual, análisis de datos, nube, etc.?
- ¿Qué es la computación de rocío?
- ¿Cuál es la ventaja de Chromebook además del precio más bajo?
- ¿Cómo utiliza OpenStack OpenFlow?
La experiencia es bastante directa: esos estudiantes generalmente tienen una buena idea de en qué deben trabajar y me reuniré con ellos un par de veces a la semana o más para asegurarme de que no se estanquen.
Los estudiantes de pregrado generalmente son recomendados por la facultad con la que trabajo, y como hay una oportunidad para que los estudiantes locales trabajen a tiempo parcial durante el año escolar, muchos de los estudiantes de pregrado con los que trabajo provienen de universidades locales. Mi enfoque es darles un problema difícil que me tomaría varios meses o años resolver y liberarlos. El objetivo no es resolver el problema (aunque me complace decir que ha sucedido varias veces), sino dar a los estudiantes la oportunidad de profundizar en algún aspecto de la programación de sistemas (y, dependiendo del problema, aprende a pensar como un científico).
La escala salarial es bastante buena: como pasante de doctorado, ganaba más del doble del salario de mi compañero, que era profesor de biología en una universidad privada del medio oeste. Los beneficios son lo que esperaría de un laboratorio gubernamental: no podemos competir con Google (o incluso Intel) cuando se trata de servicio de alimentos en el sitio.
También hay una vibra muy diferente en comparación con las compañías tecnológicas, de cualquier tamaño. Aquí hay mucho más pensamiento a largo plazo, y una voluntad de hacer apuestas tecnológicas y científicas que podrían no madurar en una década. Entonces, aunque no hay esperanza de obtener opciones sobre acciones, la mayoría de mis pasantes tienen la oportunidad de trabajar en un proyecto significativo a largo plazo que, al menos en mi opinión, es mucho más importante que las redes sociales o las aplicaciones de iPhone.
