如果你碩班（甚至博班）的研究主題是材料模擬或量化計算，而且你畢業後想繼續做模擬相關工作的話，那麼畢業後的找工作將是一大挑戰。畢竟模擬相關的職缺比起實驗少太多了。過去幾年的經驗，我會建議有些技能最好在學時就能準備。而觀念上，最好能建立從原子級別模擬到毫米、毫秒級別的研究思路。我們可以從三個角度來看：

熟悉熱力學、統計力學 以分子力學模擬為例，模擬的是不連續的原子、分子，但實驗能觀察到的是黏度、導電度、溶解度。透過統計力學與適當的假設，對分子力學的軌跡或採樣（sampling）作後處理(post-analysis) 才能得到實驗上關注的物理量。

熟練程式語言、資料處理流程 模擬脫離不了程式語言，也因為ML的蓬勃發展，如何處理大量的資料逐漸變成常態。不同的模擬軟體往往使用不同的輸入輸出格式，使用不同的單位，有效地提取、分析這些計算輸出需要一些技巧，特別是Python的使用。

多認識朋友、建立跨尺度模擬的視野 同行朋友的交流在模擬絕對是至關重要。當專注在一個特定的尺度太久，無論是量化計算或是分子動力學計算，很容易忘記其實某些問題的解法是在另外一個尺度。即便經驗豐富，一個人也很難精通不同尺度的模擬技巧，例如如何選擇DFT裡面的泛函，如何檢查MD計算的平行化效率，如何針對固態、液態系統做後分析處理，又或者是AI(ML)在材料化學模擬裡面有哪些新思路、新技巧。甚至更宏觀地看，分子模擬的結果如何和熱傳、應力分析、實驗搭配，這都需要朋友、同事的交流才能建立起跨尺度模擬的思路。

從產業觀點，材料模擬試研發項目的一個子項目，主要的目標就是製造出更好的材料、或找出更有效的方式利用已知的材料，因此模擬不會侷限於原子分子尺度的機制探討，更要去和實驗數據匹配。同時，要如何說服不同專業背景的主管看見模擬的效益，往往需要使用他們聽得懂的語言來描述問題與解決方案。而不是用很學術的方式去簡報量子力學或DFT的計算方法與結果。