История изменений

научная новизна и ценность есть на любой работе, на которой ты занимаешься разработкой какой-то новой конкурентной технологии

если ты не занимаешься разработкой новой технологии - с этой работы надо бежать

пример плохой работы: разработка веб-сайтов под заказ (с неё нужно валить потому, что ты пользуешься технологиями, а не придумываешь. Т.е. на сайтах можно заработать бабла чтобы перебраться в Новосибирск или Москву из Омска, но не более того)

пример хорошей работы: придумывание языка программирования для создания принципиально нового фреймворка разработки сайтов (на неё стоит устроиться, даже если за это не платят особых денег - просто за удовольствие и честь участвовать в рисёче). Про это даже потом можно будет дисер написать, но на самом деле нельзя - времени не будет

важно: чем больше риск, тем больше профит. Т.е. лучше разрабатывать не просто фреймворк, а такой который черт знает взлетит ли. Скорей всего он пользуется какими-то совсем новыми концепциями, значит у тебя работа будет на 50% состоять из обучения, на 48% из исследований, и только на 2% из написания кода - чего нам собственно и нужно

научная новизна и ценность есть на любой работе, на которой ты занимаешься разработкой какой-то новой конкурентной технологии

если ты не занимаешься разработкой новой технологии - с этой работы надо бежать

пример плохой работы: разработка веб-сайтов под заказ (с неё нужно валить потому, что ты пользуешься технологиями, а не придумываешь. Т.е. на сайтах можно заработать бабла чтобы перебраться в Новосибирск или Москву из Омска, но не более того)

пример хорошей работы: придумывание языка программирования для создания принципиально нового фреймворка разработки сайтов (на неё стоит устроиться, даже если за это не платят особых денег - просто за удовольствие и честь участвовать в рисёче)

важно: чем больше риск, тем больше профит. Т.е. лучше разрабатывать не просто фреймворк, а такой который черт знает взлетит ли. Скорей всего он пользуется какими-то совсем новыми концепциями, значит у тебя работа будет на 50% состоять из обучения, на 48% из исследований, и только на 2% из написания кода - чего нам собственно и нужно