통계 석사 학위를 좀 길게 하고 바이오인포 research associate 으로 학교에서 3년째 일하고 있습니다.

리서치는 안하고 바이오인포 파이프라인 만지작 랩 클러스터 관리만 하고 있네요.

리서치 프로젝트에 참여하고 싶지만 여건이 녹록치 않습니다. 다른 곳으로 옮긴다고 나아질까 싶기도 하네요. 뭔가 일은 하고 있지만 쌓이지 않는 느낌이라고 해야 할지 도태되고 있다는 느낌이 듭니다. 짬이 차면 길이 보여야 할 것 같은데 막막합니다.

일단 학교를 벗어나서 어떤 회사든 노크를 하면 답이 나올런지… 내가 무엇을 잘 할 수 있을런지 그런 것들이 불투명해서 잠이 잘 오지 않네요.

제가 포닥하던 랩의 석사출신 bioinformatician은 10년간 있다가 최근 바이오텍으로 옮겼어요. 물론 그 친구는 리서치 참여도 하고 논문도 나오고 했지만요.
파이프라인 구축하고 클러스터 관리하는것도 다 경험일텐데 도태되고 있는 느낌이 드는 이유는 뭘까요… 본인이 하고자 하는건 뭔데요?

데싸 컴싸 하고싶다고 하겠지 ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ

Biostat 쪽으로 찾아보시는 건 어떨까요.
일단 CRO쪽으로 먼저 살펴보시면 기회가 있을 것 같은데요.

원래 하는 일이 high dimensional data 다루는 일이라 크게 어색한다는 없는데 domain knowledge 없는 일 시작하면 적응도 해야 하고 이래저래 생각할 것도 많구요. 데싸 이야기 하면서 약 파는 사람들이 너무 많아서 딱히 끌리지는 않아요. 컴싸도 그렇고 겹치는 부분이 많이 있지만 제가 강점을 가진 부분이 아니기도 하구요.

생각하던건 간혹 bioinformatics data science 로 타이틀이 나오긴 하는데 거의 없더라구요. 그런거 타이틀이면 리서치 쪽에 집중할 수 있지 않을까 싶기도 하구요. 참고로 위의 하아 덧글은 접니다.

파이프라인 구축 하는 것에 대한 미래가 안보인다고 해야 하는건지 좀 그런 부분이 있어요. 클러스터도 그렇게 큰 규모도 아니긴 하구요. 원 포지션이 research 하고 있었는지라 이런 일들이랑 같이 하면서 피로감도 제법 있구요. 뭐든 다 엄청 더딘 느낌이랄까 . 논문은 초반에 석사가 길어서 있었는데 파이프라인이랑 클러스터 구성 관리에 신경쓰면서 진행을 전혀 못시키고 있네요.

같이 지노믹 하던 친구들 제약사 biostatistician 가서 행복(?) 하다고 그러더라고요. 아무래도 백그라운드 없이 학위 과정에서 낯선거 하기보다 재미가 없었던거 같긴 해요. 엔트리로 가는 것도 거려해야겠네요.

바이오 인포쪽은 석사출신이면 회사가도 거의 NGS 파이프 라인 일할겁니다. 리써치는 워낙 가방끈이 긴 분야라서 (박사가 미니멈) 석사출신에게 뭐 특별한 리써치를 시킬까 싶네요. 저의 회사에 바이오인포, 데이타 싸이언스, 바이오통계로 디파트먼트에 인력이 한 30명 됩니다만, 그중에 석사출신은 딱 2명 있습니다. 둘다 파이프라인 합니다. 그중에 한명은 파이프라인 쪽에서 leader하는 사람인데, 경력이 길다 보니 그 위치를 가는 것도 있지만 파이프라인이기 때문에 가능한 일입니다.

학교에서던 뭐든 파이프라인을 다루어본 경험이 있으면 회사취업은 일단은 유리한 조건이고요. 작은 회사는 오히려 석사출신에 경험자를 더 선호하기도 합니다 (물론 인더스트리 경험이 아니라서 처음 회사에사 잡을 잡기는 쉽지는 않을겁니다). 그러나 리써치를 하고 싶으면 회사로 가시면 더더욱 리써치 하고는 담을 쌓을것이라고 봅니다. 회사에선 논문 쓰기도 쉽지 않고 그게 회사에 interest도 아닐뿐더러. 회사는 그냥 딱 그거 할줄 아는 사람 뽑아서 그것만 시킨다고 보시면 됩니다. 그러나 위에도 예를 들었듯이 그 방향으로 계속 성장할 수는 있어요. 다만 본인도 느끼시겠지만 파이프라인 이라는게 그냥 문제만 없으면 계속가는 분야라서 회사에서 가장 직접 돈을 만들어 주는 분야면서 가장 루틴한 분야입니다. 간혹 새로운 신입이 들어와서 열정적으로 파이프라인을 더 효과적으로 손을 보겠다고 한들 메니져는 특별한 문제가 있진 않으면 건들지 못하게 합니다. 그럼 뭐 그냥 회사 메뉴얼(SOP)대로 따라가기만 하는 되는……저희 부서에서도 파이프라인 쪽이 제일 이직이 심합니다. 갈때도 많고 일은 재미없고…….두가지 이유에서요.

그리고 미래가 안보인다라고 하시는게 아마 cloud 때문이라고 생각하실수 있는데, 맞을 수 있습니다. 요즘은 제약회사들도 거의 cloud 로 옮기고 있구요, cloud 회사는 NGS pipeline 은 이미 상당히 좋은 페케지를 제공하고 있습니다. 예를 들면 구글에선 NGS를 하버드-MIT 가 주는 broad institute pipeline 제공하고 있는거 알고 계실겁니다. 아마 미래에는 그리 많은 인력없이 pipeline 구축 가능할겁니다. machine learning, data science 쪽도 마찮가지. 그냥 웬만한 ML은 아마존 cloud 가면 바로 돌릴수 있죠. 그래서 NGS 나 ML이나 요즘은 그냥 default skill 입니다. 요즘에 회사에서 이력서 받아서 이거 두개다 않해본 사람이 없을 정도입니다.

파이프라인에 대해서는 공감합니다. 그게 scientific 한 분야라고 보진 않습니다. 해봤지만 혼자서 on-premise 로 클라우드로 파이프라인 구축하는게 그렇게 어려운 일도 아니구요. test 랑 validation 에 시간이 많이 필요하긴 하지만요.

linkedin 에서 찍어보면 phd 아닌 research scientist 는 거의 없더라구요. 과거에 박사과정 중에 multi-institutional cancer genomics 프로젝트에서 어느 플랫폼 메인 애널리스트로 논문 낸 것도 있고, 자잘한 페이퍼들이 몇 개 있긴 합니다. 좀 지원하다가 research scientist 포지션으로 꼭 일해야 한다 싶으면 다시 학교로 가야 할지도 모르겠다는 생각도 드네요.

현장이 어찌 돌아가는지 쉐어해주셔서 감사합니다.