Продолжаем рассказывать о научных исследованиях и карьере выпускников MAE. В этом материале Роман Истомин (MAE’2012), PhD in Economics from Penn State University (2019) рассказывает о поступлении на PhD после перерыва в учебе, о роли везения на job market и работе в индустрии.
От теоретической оптики к экономике
До РЭШ я учился в МФТИ, строил карьеру в области теоретической оптики на физтехе. Я работал над мощными лазерами, у меня был классный научный руководитель, мне очень нравилось. После публикации одной из моих лучших работ – бакалаврской статьи – в престижном научном журнале научный руководитель пригласил меня продолжить обучение в магистратуре, но предупредил: зарплата будет составлять не больше нескольких тысяч рублей. Он же предложил рассмотреть вариант продолжения учебы на PhD в Беркли, но тогда я еще не был готов к отъезду.
Нужно было искать другой вариант для развития карьеры. Я посмотрел, куда идут работать ребята с физтеха, из всех вариантов почему-то наиболее перспективным местом казались банки. Для работы в банке нужно знать экономику, а лучше всего экономике учат в РЭШ. Так я и попал на программу MAE.
PhD после работы
У меня не самый типичный путь к поступлению на PhD, потому что после окончания магистратуры я успел еще несколько лет поработать в Институте экономической политики имени Е.Т. Гайдара. Там я был научным сотрудником лаборатории отраслевых рынков, анализировал рынок перевозок, занимался исследованием торговли, сотрудничал с профессорами РЭШ, например, мы вместе с Григорием Косенком работали с лабораторией IO в Перми, параллельно я работал над проектом с профессором из Университета Джонса Хопкинса Энн Крюгер.
Но и в этой работе чувствовался стеклянный потолок. Идти в банк мне уже не хотелось, а для развития в научной среде нужно было выйти за рамки работы в институте. Несколько раз съездив в США, пообщавшись с учеными из этой среды, я понял, что перспективы с PhD зашкаливают по сравнению с перспективами без степени. Кроме того, опасения вызывала существующая в стране политическая обстановка. Я подготовил все нужные документы, попросил написать рекомендательные письма профессоров РЭШ и через какое-то время получил оффер от Университета штата Пенсильвания.
Филиал РЭШ в США
В то время, когда я учился в Penn State, там была распространена практика набора студентов больше целевых цифр. То есть на первый год обучения приглашали 30 человек, но выпустить университет мог максимум 20 – основной отсев был по итогам экзаменов первого курса.
Первый год стал проверкой на прочность, нужно было очень много работать, чтобы просто продолжить обучение. В этом помогал опыт, полученный в РЭШ. Несмотря на то, что у меня был перерыв в обучении, когда снова пришло время интенсивной учебы, я быстро сориентировался, потому что нагрузка в РЭШ была сопоставимой. Это как езда на велосипеде, такой навык невозможно потерять. Еще на всем протяжении учебы очень поддерживало комьюнити РЭШ. Я бы вообще назвал Penn State тех лет филиалом Российской экономической школы, там было много ее выпускников, с которыми можно было встречаться и общаться.
На втором курсе мы выбирали специализацию. У меня уже был опыт научной работы в экономике, я понимал, что больше всего мне нравится IO. Послушал крутых профессоров на курсах по макро, эконометрике, девелопменту, IO. И остановился все же на этой области.
Простые идеи для сложного исследования
На третьем году обучения мы готовили научную статью, которая в итоге могла вылиться в работу для job market. Мне в этом плане не повезло: мой научный руководитель третьего года, с которым было интересно и комфортно работать, получил теньюр. После этого он ушел на год в sabbatical и путешествовал по миру. Научного руководителя пришлось менять, и моя статья третьего года не стала основной для job market-статьи. Это не лучшая стратегия, советую всем получающим степень PhD внимательнее относиться к выбору научника.
Большое влияние на мою научную деятельность на PhD оказал Кенн Джадд, профессор Стэнфорда, он приезжает в Penn State раз в год и дает серию лекций по вычислительной экономике. Главное, что я оттуда вынес, – что экономисты не умеют хорошо работать с компьютерами. Они используют методику вычислений, описанную кем-то в статьях, а не пытаются разобраться в численных свойствах задачи и построить лучшую модель. В статье третьего года я применил к данным микроэкономическую модель, которая обычно не использовалась из-за сложности в обращении из-за проблемы плоского Якобиана. У меня появилась идея бороться с этим чисто механическим путем, подталкивая параметры из этой области. Написал библиотеку на C++, адаптировал ее для солверов. Идея очень простая, но экономистам в голову не пришла.
Статья job market также была по микромодели, simultaneous search. Она применяется, когда есть предпочтения, но не одно, а несколько, нужно выбрать меню продуктов. Один из ярких примеров – поступление в университет. Абитуриент выбирает вуз, и у него есть разная степень желания поступить в каждый из тех, куда поданы документы. Как в этой модели понять, какое распределение, предпочтение в популяции? Уже существовала теоретическая статья, которая показала, что в решениях людей достаточно информации, чтобы восстановить предпочтения. Но вычислительный метод оставлял желать лучшего. Я подумал, как переформулировать задачу, чтобы мы могли использовать линейное программирование вместо нелинейного, все получилось очень быстро и просто.
Job market как игра
Трудоустройство после получения степени PhD можно назвать игрой. Должно сложиться очень много факторов, чтобы тебе повезло и ты получил хороший оффер в академии. Многое зависит и от университета, из которого выпускаешься: если оканчиваешь вуз из топ-10 – это одна история, если он за пределами топ-20 – совсем другая.
Penn State мог рекомендовать только одного человека в каждом field, в моем это был не я, а человек, который за шестой год обучения подтянул свою статью до экстра-уровня. Я оставаться учиться еще на один год не хотел.
Были интервью с университетами США третьего дивизиона, но не было fly out ни в один университет в Америке. Самым академическим местом, куда я больше всего хотел, был Банк Канады. Меня готовы были взять, но только при условии, что сначала от оффера откажется канадец. Он его принял.
Если у тебя есть PhD, плохой жизни не будет
В итоге я пошел в индустрию, устроился в вашингтонскую компанию. Сначала занимался алгоритмами оптимального управления, решал задачу, как в онлайне оптимально спаривать звонки и агентов в колл-центрах. Потом стал работать над оценкой потенциальных treatment эффектов для звонков. Сейчас у меня есть несколько новых офферов и я думаю, как развиваться дальше.
Job market – это тот же рынок, тут нужно везение. О потраченных годах и о том, что в итоге не попал в академию, я не жалею. С одной стороны, пришлось бы продолжать усиленно работать, а я за десяток лет уже устал от этого. С другой, если есть PhD, то ты в любом случае устроишься в какое-то достойное место.
Работу над своей статьей третьего года PhD, которая нравилась мне больше всего, я продолжаю, сделал библиотеку на GitHub, сейчас ее отлаживаю. Еще из плюсов PhD можно выделить навыки общения с людьми, вероятность встретить которых в обычной жизни крайне низка. И навыки письменной коммуникации, умение формулировать свои мысли и на английском, и на русском.