Nature发起的2024年度科学招聘调查将总共发布6篇文章。继第一篇讨论科研领域就业市场的总体情况后，最新发布的第二篇更深入地探讨了，求职者应该怎样展现自己对工作的热忱。
作为斯德哥尔摩大学微生物海洋学小组的招聘负责人，Rachel Foster在筛选申请者时会着重检验他们是否「真正感兴趣」。
「我想知道他们是否只是为了找到一份工作而申请，还是真正对这项研究感兴趣。」
在Nature进行的一项调查中，除了Foster，还有来自学术界和工业界的约1100名负责人也提到了这种观点。
当今的学术候选人最缺乏哪些品质？调查中最常见的答案是「创造性思维」，排在第二位的是「奉献精神」，「热情」排在第四位。这些「软实力」都在招聘决策中发挥着关键作用。
比如，面对两名同等资历的候选人时，招聘者通常会更看重热情、激情和自我驱动力，而非推荐信、以往工作经历，或多样性。
但要注意的是，表现出热情的同时还需要避免「过度自信」。「谦逊」和「脚踏实地」也是雇主们希望看到的品质，比如提供证据来支持自己的说法。
有近三分之一的雇主表示，候选人夸大甚至捏造自己的技能和背景，已经成为了招聘的主要挑战之一。如果问题仅限于面试阶段，这一比例还会跃升至 41%。
表现出热情的同时，还要给人谦逊、真诚的印象，这听起来有点「既要又要」了，似乎是要得到一个I人和E人的混合体。
不仅如此，伦敦弗朗西斯·克里克研究所的实验室负责人Caroline Hill还表示，「仅仅非常有热情是不够的」。
她认为，候选人还应该指出自己的相关成就，并对申请的职位有自己的理解，从而表现出浓厚的兴趣和奉献精神。如果有人只会说「我很喜欢你的论文」，却回答不出为什么喜欢，就会显得很没诚意。
如何展现职业热忱
根据Nature的调查结果，求职信（cover letter）是展示热情和自信的好地方。
当被问及求职信中哪些内容至关重要时，一位生物科学家建议申请人「让自己独特的声音脱颖而出」；计算机科学领域的一位负责人表示，最重要的内容是「你为什么对这个职位感兴趣，以及你会给公司和团队带来什么」。
但需要注意的是，求职信中的任何详细信息都必须与候选人是否适合该职位直接相关，关键是要公开你的申请动机。
正如Rachel Foster在文章一开始的所说的：「我想聘请真正愿意从事研究项目的人，要么因为他们觉得这个问题很有趣，要么因为这段经历与长期职业目标相符。」
与学术界相比，工业界的招聘者认为候选人缺乏热情和奉献精神的可能性略低，然而，他们更在意的是「诚实、开放和真诚」。
lululemon的研究总监Rob Gathercole表示，申请工业界的工作时应该考虑如何展现自己的研究创造力，尤其是在创新或产品开发领域。
这一点和学术界不同。在学术界，你之前的研究成果就足以说明一切；但行业面试需要候选人展现你是谁，你的专业知识和技能、热情、对公司和团队的理解，以及你将如何利用这一切为公司做出有意义贡献。
学者在申请行业职位时常犯的一个错误是强调非常具体的经验，但工业界不太会只因为合适的过往经历而招聘员工。
相反，帮助候选人脱颖而出的是软技能——比如向非专家解释复杂的想法、激励他人以及在团队中有效工作的能力。尽管专业的知识和技能至关重要，但实际上这些素质才能叩开工业界的大门。
代际和文化差异
科学家们每周应该工作多少时间？周末和晚上要加班吗？很多人认为这是衡量热情或奉献精神的标准，但实际上，这一点由于世界各地文化规范的不同而有很大的差异。
比如，美国的实验室在周末也依旧人满为患；但在德国的研究所，只有外国人会在周六日上班；到了瑞典的斯德哥尔摩大学，周末就只有曾经在美国工作的Rachel Foster待在实验室里。
Caroline Hill聘请了对研究项目真正感兴趣的人，其中包括Andrew Economou
此外，在当今面向博士毕业生的入门级就业市场中，占据主导地位的是三十多或四十出头的千禧一代（1981～1996年出生），他们对工作热情和奉献精神的看法与前几代人不同。
研究发现，千禧一代同样十分敬业，但也更看重工作所带来的的支持和成就感，而且不太愿意牺牲自己来满足过高的工作要求。
Caroline Hill在三十年的职业生涯中一直在聘用科学家，她也注意到了年轻求职者身上类似的转变。
积极的一面是，他们通常更加成熟多元，另一方面，对长时间工作的容忍度有所下降，但这对成功的学术生涯来说是至关重要的。
甚至有一些申请者更希望找到朝九晚五的工作，这在科学领域是很困难的。学术研究工作更像是一种「使命」，你付出多少就会得到多少回报。
或许相比「热情」（passion），「参与度」（engagement）这个词更能描述招聘者们正在寻找的理想品质。
缺乏参与度的表现就是，面试前对实验室的成果或公司的产品没有进行任何研究；而为了表现出参与度，申请人应该仔细、谨慎地进行准备。
调查显示，对未来雇主的研究缺乏了解是求职者最常犯的错误（有42%的雇主将其列为「关键错误」）；回答问题时说套话，给出过于泛泛的答案，是紧随其后的第二大错误（37%）。
面试前找一些实验室最新发表的论文、上GitHub上查看项目代码，对于大多数职业早期的求职者来说，这些准备都是成功的秘诀。
