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.