b**********3
发帖数: 13 | 1 经过几年摸索，研究学术界就业市场，发现如下：
1.本文以UK作为研究对象，只涉及学术界，不涉及工业界工作。
2.生物信息的博后岗位非常多，平均一天5个；作为对比，博后以上级别（定义为工资
比博后高至少一级，比如Grade 8及以上）包括教职系列（Lecturer, assistant
professor, associate professor, senior lecturer, reader, professor）和研究系
列（各种title，花样百出，一般为两类：一类是给一群老板提供生物信息服务的，有
的一个中心，有的是整个学校；另外一类是立足于一个研究组，只给一个老板服务，这
种情况主要是研究人类疾病的研究组，能够拿到特别经费），经过统计，这一级别一年
的岗位数有大约不超过50个（不计算EBI，该机构有特别的管理和工资系统）。其中绝
大多数都是contract-fixed position。如果只计算讲师职位（一般博后找教职的话只
能从讲师起步），一年的岗位不超过10个。
3.按照这个计算模式，一年招聘的博后岗位大约为260*5=1300个。也就是说所有学校的
老博后+1300个新博后+其它国家的博后竞争这50个岗位。
4.如果具体到某个生物学方向，比如糖尿病，神经退行性疾病，拟南芥抗旱机制，果蝇
进化；那么几年都不一定有一个岗位招聘。
5.虽然生物信息是一个工具学科，同样的技术用到哪个生物学问题都可以。但是现在招
聘的倾向是，尽量招以前就做过该生物学问题的候选者。
6.生物信息有很多不同的方向：比如做工具算法软件的，做数据库的，分子进化的，分
析NGS数据的等等。目前的岗位90%以上都是分析NGS数据的；同时，其它方向基本没有
高级岗位。
7.关于文章的问题，想要找到Lecturer级别的，要求还是较高的，质量最重要，如果没
有CNS，恐怕至少得有一些诸如Genome Research, Genome Biology，MBE, Plos
Genetics, Blood, NAR, Current Biology, Plant Cell, Plant Journal, New
Phytologist, Cancer Research等专业一流期刊。如果是提供服务的岗位，
Bioinformatics, Briefings in Bioinformatics也可以考虑。
8.结论：目前生物信息虽然大热，但需求的只是基层的数据分析员，职业前景不容乐观
，高级岗位竞争惨烈，胜出可能性很小，从而导致职业生涯一直停留在博后岗位。 |
g******t
发帖数: 11249 | 2 bioinfo 10年前ttap很好找
现在基本已经烂大街了
当年师弟要选方向，师兄跟他说，但凡沾了bio的全躲的远远的
美国的讲师和TT是两个track
基本上博后以讲师起步，那就是放弃科研了
【在 b**********3 的大作中提到】
: 经过几年摸索，研究学术界就业市场，发现如下：
: 1.本文以UK作为研究对象，只涉及学术界，不涉及工业界工作。
: 2.生物信息的博后岗位非常多，平均一天5个；作为对比，博后以上级别（定义为工资
: 比博后高至少一级，比如Grade 8及以上）包括教职系列（Lecturer, assistant
: professor, associate professor, senior lecturer, reader, professor）和研究系
: 列（各种title，花样百出，一般为两类：一类是给一群老板提供生物信息服务的，有
: 的一个中心，有的是整个学校；另外一类是立足于一个研究组，只给一个老板服务，这
: 种情况主要是研究人类疾病的研究组，能够拿到特别经费），经过统计，这一级别一年
: 的岗位数有大约不超过50个（不计算EBI，该机构有特别的管理和工资系统）。其中绝
: 大多数都是contract-fixed position。如果只计算讲师职位（一般博后找教职的话只
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p******g
发帖数: 8316 | 3 你没有深刻解读这个领域的核心， 主要是靠大数据的，20年前也是如此。
patients databases的管理和调用，会直接影响到doctor对一个病理学的推断
当时只能是人工分析，现在有大数据了，有super computing了，自然是加快了这个领
域做推进的能力，
第五和第六项，才是这个方向的最关键核心，被你放在尾部了,你仔细看看这个单词的
组成部分 “Bio（logy)+informat(ion)+(Logist)ics”
你要做的（或者是Doctors）要做的工作内容是：
1， 收集数据
2， 提取数据特征
3， 数据分析
4， 数据处理
最终能够根据历史数据已经具备的患者的结论（比如死亡数据，治疗资料）来做一些预
测，这个预测是有准确率的要求的，你的任务就是研制一套系统来提升这个准确率，所
以是100%的话，就说明无论什么新患者，只要系统输入了他的物理特征和病理特征，系
统马上就能做出精确的feedback。
这是生物领域的人工智能---可以说未来20年还是最火的，尽管前面20年已经火了，将
来更得火，最容易拿fund，最容易招学生，而且职位最多的。
【在 b**********3 的大作中提到】
: 经过几年摸索，研究学术界就业市场，发现如下：
: 1.本文以UK作为研究对象，只涉及学术界，不涉及工业界工作。
: 2.生物信息的博后岗位非常多，平均一天5个；作为对比，博后以上级别（定义为工资
: 比博后高至少一级，比如Grade 8及以上）包括教职系列（Lecturer, assistant
: professor, associate professor, senior lecturer, reader, professor）和研究系
: 列（各种title，花样百出，一般为两类：一类是给一群老板提供生物信息服务的，有
: 的一个中心，有的是整个学校；另外一类是立足于一个研究组，只给一个老板服务，这
: 种情况主要是研究人类疾病的研究组，能够拿到特别经费），经过统计，这一级别一年
: 的岗位数有大约不超过50个（不计算EBI，该机构有特别的管理和工资系统）。其中绝
: 大多数都是contract-fixed position。如果只计算讲师职位（一般博后找教职的话只
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r**********e
发帖数: 587 | 4 问题是，生物学数据的预测性本身就很差，不管你怎么改变model
你要对病人进行负责人预测，依然是需要biology的。biology不发展，就永远无法真正
投入市场
既然有coding skill，为何留在这个领域？稍微包装一下，到处都是SDE/DS的职位
当然了，相比于生物其他分支，bioinfor依然是最好的。主要是其他benchwork太差
【在 p******g 的大作中提到】
: 你没有深刻解读这个领域的核心， 主要是靠大数据的，20年前也是如此。
: patients databases的管理和调用，会直接影响到doctor对一个病理学的推断
: 当时只能是人工分析，现在有大数据了，有super computing了，自然是加快了这个领
: 域做推进的能力，
: 第五和第六项，才是这个方向的最关键核心，被你放在尾部了,你仔细看看这个单词的
: 组成部分 “Bio（logy)+informat(ion)+(Logist)ics”
: 你要做的（或者是Doctors）要做的工作内容是：
: 1， 收集数据
: 2， 提取数据特征
: 3， 数据分析
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p******g
发帖数: 8316 | 5 数据上量了，分布自然就出来了，区别在于准确率和计算效率的问题。之前数据分析需
要耗费大量时间和成本，现在设备都强了，计算能力也提升了，这方面的实验效率会大
大提升，最起码图像处理在生物领域是相当的重要，病人的特征都是靠图像来完成各个
步骤的，从诊断到医疗，所以现在智能应用我倒是觉得最推进的恰恰是医学和生物。
biology知识和基础当然需要，但总要有人去专门做数据的，你不可能要求一个
physician上午看患者，下午带学生，晚上扣数据处理的， 所以数据分析这方面的储备
也是一门很精湛的学问。
【在 r**********e 的大作中提到】
: 问题是，生物学数据的预测性本身就很差，不管你怎么改变model
: 你要对病人进行负责人预测，依然是需要biology的。biology不发展，就永远无法真正
: 投入市场
: 既然有coding skill，为何留在这个领域？稍微包装一下，到处都是SDE/DS的职位
: 当然了，相比于生物其他分支，bioinfor依然是最好的。主要是其他benchwork太差
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b**********3
发帖数: 13 | 6 你说的这个就是精准医疗啊
这不影响目前高级岗位太少，大多数人只能做博后这一结论啊
【在 p******g 的大作中提到】
: 你没有深刻解读这个领域的核心， 主要是靠大数据的，20年前也是如此。
: patients databases的管理和调用，会直接影响到doctor对一个病理学的推断
: 当时只能是人工分析，现在有大数据了，有super computing了，自然是加快了这个领
: 域做推进的能力，
: 第五和第六项，才是这个方向的最关键核心，被你放在尾部了,你仔细看看这个单词的
: 组成部分 “Bio（logy)+informat(ion)+(Logist)ics”
: 你要做的（或者是Doctors）要做的工作内容是：
: 1， 收集数据
: 2， 提取数据特征
: 3， 数据分析
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p******g
发帖数: 8316 | 7 这也是一个很重要的方向啊，你要能做出一个成熟的model，发几篇papers，fund又资
源多，而且应用场景又不差，何尝不可呢？
为啥非要挤着去洗试管呢？ 非得做什么内科的心肺肾的才叫医生才算MD？ 我看眼科大
夫那不就挺轻松的嘛
【在 b**********3 的大作中提到】
: 你说的这个就是精准医疗啊
: 这不影响目前高级岗位太少，大多数人只能做博后这一结论啊
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b**********3
发帖数: 13 | 8 这里有一个问题是：
因为已经从事bioinformatics多年，如果竞争bioinformatics的高级岗位，还有面试可
能。
如果转到纯的Data analysis，并不容易找到高级岗位吧？
【在 r**********e 的大作中提到】
: 问题是，生物学数据的预测性本身就很差，不管你怎么改变model
: 你要对病人进行负责人预测，依然是需要biology的。biology不发展，就永远无法真正
: 投入市场
: 既然有coding skill，为何留在这个领域？稍微包装一下，到处都是SDE/DS的职位
: 当然了，相比于生物其他分支，bioinfor依然是最好的。主要是其他benchwork太差
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p******g
发帖数: 8316 | 9 这个方向因为fund多，所以能养活research associates很长时间，而且pay的一点都不
差，福利待遇保险都有便利，然后工作时间还flexible，
那你到底想当个啥啊？ Doctor还是Professor？
【在 b**********3 的大作中提到】
: 你说的这个就是精准医疗啊
: 这不影响目前高级岗位太少，大多数人只能做博后这一结论啊
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b**********3
发帖数: 13 | 10 感谢提供建议，请指教你说的这个方向的岗位是指什么？是博后还是高级岗位？能给几
个例子吗？不知从何找起啊？
【在 p******g 的大作中提到】
: 这个方向因为fund多，所以能养活research associates很长时间，而且pay的一点都不
: 差，福利待遇保险都有便利，然后工作时间还flexible，
: 那你到底想当个啥啊？ Doctor还是Professor？
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p******g
发帖数: 8316 | 11 如图
我知道有一个多年经验的RA能拿到11万的，而且学校的401k，还有vocation，sickness
，等福利非常好。。。同时每天不需要出勤，可以work from home， 其实你有其他本
事，做点第二职业，也跟码工差不多了，还可以照顾一下家里的小孩和家务。
【在 b**********3 的大作中提到】
: 感谢提供建议，请指教你说的这个方向的岗位是指什么？是博后还是高级岗位？能给几
: 个例子吗？不知从何找起啊？
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r**********e
发帖数: 587 | 12 bioinform 不就是data science么？
何苦局限在这个圈子里
去其他行业，补充一点行业知识，有很多发展的
【在 b**********3 的大作中提到】
: 感谢提供建议，请指教你说的这个方向的岗位是指什么？是博后还是高级岗位？能给几
: 个例子吗？不知从何找起啊？
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l***y
发帖数: 4671 | 13 Bioinformatics 最近这几年的确有一些沾边 data science 了。但依旧两个不同行当
，不同背景，不同出路。
【在 r**********e 的大作中提到】
: bioinform 不就是data science么？
: 何苦局限在这个圈子里
: 去其他行业，补充一点行业知识，有很多发展的
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r**********e
发帖数: 587 | 14 说实在话，我觉得bioinformatics就业相对于其他生物分支，真的是很好了。
但是，当我去indeed搜：湾区三番为中心50 mile之内的区域内的job number的时候
$80000以上bioinformatics job是 218个
$80000以上software engineer job是18000个
恩，literally接近100倍的差别
当然了，或许是因为bioinfor有大量job在academia
【在 l***y 的大作中提到】
: Bioinformatics 最近这几年的确有一些沾边 data science 了。但依旧两个不同行当
: ，不同背景，不同出路。
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g******t
发帖数: 11249 | 15 西岸教育比起东岸就是文化沙漠
@pingxing女将军
【在 r**********e 的大作中提到】
: 说实在话，我觉得bioinformatics就业相对于其他生物分支，真的是很好了。
: 但是，当我去indeed搜：湾区三番为中心50 mile之内的区域内的job number的时候
: $80000以上bioinformatics job是 218个
: $80000以上software engineer job是18000个
: 恩，literally接近100倍的差别
: 当然了，或许是因为bioinfor有大量job在academia
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D******n
发帖数: 2965 | 16 bioinformatics 是一个多大的领域？job少没关系，只要找同种工作的也少就成
【在 r**********e 的大作中提到】
: 说实在话，我觉得bioinformatics就业相对于其他生物分支，真的是很好了。
: 但是，当我去indeed搜：湾区三番为中心50 mile之内的区域内的job number的时候
: $80000以上bioinformatics job是 218个
: $80000以上software engineer job是18000个
: 恩，literally接近100倍的差别
: 当然了，或许是因为bioinfor有大量job在academia
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b**********3
发帖数: 13 | 17 找同种工作的很多。
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3.按照这个计算模式，一年招聘的博后岗位大约为260*5=1300个。也就是说所有学校的
老博后+1300个新博后+其它国家的博后竞争这50个岗位。
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我原来估算过，大约2000个博后竞争UK50个8级以上的岗位吧
【在 D******n 的大作中提到】
: bioinformatics 是一个多大的领域？job少没关系，只要找同种工作的也少就成
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