生物信息学就业方向和前景？

空白派

生物信息学将来可以做什么工作？前景怎样？可以跨专业考研到哪个专业？跨专业成功后找工作用研究生的文凭找工作可以吗？
原文地址：https://www.zhihu.com/question/48628822

大力水手

科研与应用不在一个层面上，国内和国外就业不在一个水准。要谈生物信息学就业以及题主说的转行问题，你必须要清晰的知道几个关键问题？

• 你学的是什么课程，学到什么程度
  
• 目前的就业方向有哪些，每一个方面具体做的东西是什么？
  
• 可以转行到什么专业
  

鉴于大多数人都是在国内找工作，就先谈国内的现状。国内的生物信息学起步较晚，最近几年才有科班出身的生物信息学学生。恰恰我本科就是生物信息学，目前研究生期间读的也是生物信息学，很多同学活跃在主流的生物信息学公司，对公司和科研方向生信的现状也算有点了解。首先你必须要确定的是，你是纯生物信息学专业还是做应用生物信息学，下面这篇文章中我有提及：如何自学生物信息学

课程学习

以我本科学习的课程为例子，以计算机和生物学两块来区分

• 生物学基本知识：生物化学、细胞生物学、基因组学、遗传学
  
• 计算机基本知识：数据库、数据结构与算法、perl语言、C++、人工智能
  

结合一下研究生的课程，依然以这两个方面来区分

• 生物学基本知识：生物统计、基因组学、合成生物学
  
• 计算机基本知识：R语言画图、机器学习导论、数据挖掘、互联网数据获取与分析、python生物数据处理
  

这是我的本硕期间的主要课程，差点以为自己是学习数据科学的。

目前就业方向

科研方向
科研方向主要去处是医院、科研院所或者高校。

• 以应用生物信息学解决生物学问题为主，利用的主要技术是linux+组学技术+R语言+Python（一半一半吧），主要工作跑流程的居多，也有自己写流程的。大一点的实验室会把这些流程标准化，技术壁垒不高，优势在于对于生物学意义的了解。
  
• 还有少部分做数据库+机器学习+算法和软件开发，这类实验室中以做数据库的最多。无论算法还是软件开发都是比较少的，多数是在计算机学院下面的生物信息学专业。
  

工程应用方向：公司
相对于科研方向而言，在公司内跑流程的确实是更多一点的，这个行业也算是小众行业，竞争没有那么激烈，或者说没有那么内卷。薪资水平在城市薪资的中游-上游之间。我们选取BOSS直聘上武汉地区的岗位举例（武汉的整体薪资并不高，毕竟百万大学生，仅以次来分析相关技能点）：




需要的技能：测序原理+Linux+Perl/Python/R/Shell+组学数据分析
但好处是现在需求算法和软件开发的岗位越来越多，是一大利好，希望大家抓住机会。


需要技能：Python（精通）+Linux+数据结构与算法+生信算法+统计学

可以转行的专业

生信作为一个数据分析专业，如果要转行，最好转的是数据分析相关行业。为了看一下这个行业需要的技能，我们选取一些公司进行分析。


需要的技能：统计学+R/Python+数据库（sql）+数据可视化工具（tableau)
上述技能的学习不是一朝一夕就可以完成的，最好能够结合相关的项目。在这里我给出一个学习的集锦：我要自学生物信息学系列文章集锦（python+数据挖掘+统计+R+Linux）

• 如何学习python：怎么自学python，大概要多久？
  
• 如何学习R语言：零基础学生信是先学Python还是先学R语言？
  
• 数据库相关知识：SQL数据库取数机：看这一篇就够了
  

无论你是想从事生物信息学还是无奈之下想以此为跳板，这都是一个不错的选择。关键就在于你掌握了什么技能，能力几何？能力强的还有就业差的吗？

继续前进

生物信息工业界从业人员，坐标美国，对国内生物信息行业也有些许了解。
就业方向根据每个人的具体研究方向，学术背景和兴趣可以有很大差别：
一部分人会留在学术圈做博后，博后期满后很小的一部分会走上tenure track，这部分人的base salary因不同学校而定，但普遍在$100k以下，评上associate之后会增加，当然tenure track稳定，自由，福利好，社会地位高，还能满足很多人科研理想，对于有科研梦想并且有学术实力的人是一个很好的方向，可惜现在僧多粥少，竞争激烈，要拿到tenure track的职位除了需要牛paper牛推荐之外最好还要自己能伸到funding。我自认为自己不够牛，拿不到教职，所以就连博后也没做就直奔工业界了。其实很多人采用曲线救国的方式，比如做一个visiting professor或者research professor之类的非tenure track教职，然后若干年后再伺机转向tenure track成为不少人的选择，这种情况略优于普通千老，薪资也会稍优渥一些。其他的人要么一直做博后，要么就跳到工业界。
在工业界，可去的的方向其实不少。药厂是一个很大的去处，如果你的背景偏统计，或者偏system Biology，或者偏计算化学和蛋白质组，抑或现在热门的免疫方向，你都可以在药厂找到自己的一席之地，年薪普遍$100k+. 当然药厂lay off机率也很高。如果你偏数学建模，熟悉各种随机采样，你可以考虑跳转金融行业做quant, 这个需要些前期准备。如果你编程好，你也可以去做码农。但做quant和做码农，除非你在算法上非常强，不然很难做到最顶尖的级别，毕竟在专业上并非科班出生，成为top的机率会小一些，但也足够挣一份非常体面的收入了，quant的bonus和码农的RSU都是让很多别的职业羡慕的。
回到现今最主流的生物信息领域，基于NGS测序数据在生物医疗领域的诊断分析和软件开发，这个行业在美国正在发展，需求在这几年都在增加，并且年薪也来到一个不错的水平上，这是在美国当前bioinformatics scientist的平均年薪，大体准确。phd薪资普遍会比master高一些，另外发展的起点和上限也会高不少。


因为大部分生物公司都位于加州和麻州这样比较发达的地区，所以base salary很容易就可以达到$110k以上，在湾区的生物信息从业人员的基础工资比之IT界的FLAG普通码农已经不逊色太多了，bonus也没差很多，主要差距在于stock option和RSU. 在美国生物信息业界，中层级别的工资比之普通员工的差距并不是特别大，一线公司director工资也就$200k, 当然会有别的bonus和股票，但整体确实无法跟FLAG里相似职位的人相比。总体来说，美国的生物信息行业需求还是在增加的，就业前景还不错，而且如果是做开发的话以后要跳转做软件工程师也比较容易，算是生物这个大坑里一个不错的选择。
说到国内的生物行业，因为这几年快速的发展，这个行业对于高级生物信息专业人才是很求贤若渴的，我回国工作的朋友做到中高层年薪五十万到一百多万都是有的，但这些人一般都有海外留学背景和海外工作经验，博士学历并非必需，但也是一个更重要的因素，普通从业人员的年薪相对就要低不少，在十到二十万这个水平线上。当然这是现在的一个状况，或许在未来会有很大的变化，希望一切都会想着好的地方发展。
以上。

感恩由您

只说公司的情况。
先说现状，生物信息还跟IT比不了
虽然各个公司都缺人，但全国一共就1000多家公司，而且大部分是小公司，公司每年缺口也就一两千人。
从业者85%还是生物专业，大部分人又不可能转IT。跟IT比薪资没有意义，比大多生物职业薪资还是高的。
未来会怎么样呢？
生物信息学是用计算机的方法处理生物数据，不能只理解成做个转录组重测序。
那么，生物医药产业的前景怎么样呢，可以说一片大好。而用计算机处理生物数据又不可或缺。所以生物信息也会越来越重要，需求越来越大。只是会分化成多个职业，不能都叫生物信息工程师了。
要不要转IT ?
你看到的  IT 行业的繁荣、高薪，只是一个假象。800块做一个网站的，100块设计一个logo的算不算IT行业。利润少的可怜。
繁荣只是来自移动互联网和人工智能等高薪行业。
现在人手不止一部智能手机，移动互联网的红利已经消失了。搞这个来不及了。
人工智能倒是个不错的方向。已经有一些大学设置了这个专业，最早一批正规军预计两年后就业。所以这两年是个窗口期，这两年进入有很大优势。
总结一下，因为看好生物产业，生物信息是生物产业的基本技术工具，所以看好生物信息。当然，不是跑流程那种。

同花顺

谢谢邀请。
对于近几年的生信领域的就业问题，我持谨慎态度。就业无外乎是科研岗或者是应用岗。

科研岗的需求肯定是越来越高，但是科研岗你不读完博士怎么好意思去做东西呢？让每个人都去读个博士再去干活，这本身就不是个合理的存在。而科研岗的岗位数量也会十分有限，所以竞争只会越来越大。

对于民用的应用级相关的工作岗位。目前应用比较多的就是NIPT或者是SNP的检验。说到底，还是个流程化的东西。而这类生信工作也存在1个比较尴尬的situation，1方面是有一些活需要的能力很强，但另一方面是公司不会出很多钱去招人；即便是愿意出钱，也不一定能招到合适的人。而要成为这个很强的人，你需要学的东西会巨多无比。

总的来说，生物信息学是一门很交叉的学科，计算机系统，线性代数，离散数学，回归分析，概率论，生物知识，机器学习，深度学习，编程能力等等都需要会用，都需要知其所以然。交叉学科最大的特点是什么都有，但什么都不精通，这也是一个尴尬的地方。就仿佛生信的门是在山脚下，跑个流程，会算个差异表达，会画几张图就是生信入门了，但其实入门以后才发现，攀登的路才刚刚开始。

私以为，生物信息学的核心不是信息学，而是生物学，是为了解决生物学的问题而去应用信息学的手段，这也是我们区别于其他学科的本质，千万不能为了用信息学而丢了生物学的本质。

所以，生信行业的大发展一定是伴随着生物技术，遗传学，分子生物学产业的爆发。

一句话，脚踏实地，仰望天空，慢慢来吧。

大力水手

我说一下自己的经验，仅供参考。

本科药学，研究生生物信息，主要分析ChIP-seq和RNA-seq等第二代测序的数据。目前在北京的一家生物信息云平台公司工作。个人认为，收入上比纯生物的还是要好一些，但是比IT的肯定还是差一些。
由于公司要求工资保密，所以无法透露具体数字。不过拉勾网，[搜索『生物信息』这个职位](
找工作-互联网招聘求职网)，上边的数字，我想会对你有所帮助的。

希望对你的选择有所帮助。