석사 마치고 computational biologist 로 칠하고 있습니다. 2년 조금 넘기고 다른 곳으로 옮기려고 합니다. 그런데 회사라든지 큰 기관에서는 s시니어 타이틀을 언제쯤 달게 되나요? 하는 일이 분야 안에서도 사실 천차만별이고 기관마다 rank에 대한 정책이 다를 것이라고는 생각하고 있는데 감이 전혀 없어서 이렇게 질문 남깁니다.

그리고 시니어 달고 계속 연구를 하게 되나요? 학교 다닐 때 학교 코어를 보면 그렇게 나이가 많은(? 50+ ?) staff scientist 를 못봐서 이 역시 궁금합니다. 일을 늦게 시작해서 고민이 많네요. 어떤 글에 있었던 것처럼 bioinfo software development 쪽으로 전향해야 하나 고민도 들고 이런저런 생각이 많네요.

파머에서 바이오인포 쪽일을 하고 있습니다 (바이오인포만은 아니고 전반적인 computational bio, chem 포함 다합니다).

시니어타이틀 하고 나이? 는 ……시니어가 직급에 시니어를 말씀하시는지 아니면 나이에 시니어를 말씀하시는지 분명하지 않은데, 일단은 직급으로 따지자면, 바이오인포쪽은 대부분 박사이상들이 주류입니다. 저희 부서에 바이오인포로 한 20명이상 같이 일하는데, 단 한명빼고 다 박사고, 포닥을 거친사람들이 대부분 입니다. 석사만 하고는 시니어직급을 따기는 어렵습니다. 아마 석사졸업하고 아직 학교에서 바이오인포 관련일을 하시나 봅니다. 바이오인포일을 계속 하시려면 박사를 하셔야 할겁니다.

그리고 빽그라운드가 어떻게 되는지 모르겠으나 CS빽그라운드라면……바이오인포 더이상 하지 마시고, 그냥 상용 SW쪽으로 가세요. 바이오인포는 computer를 tool로 쓰는 ‘바이오’ 입니다. 즉, 바이오로 대접을 받는 것이지 난 computer 도 잘하고 statistic 도 잘하고 바이오도 알고…..한다고 돈 더주지 않습니다. 바이오인포 연봉은 biologist 기준으로 주기때문에 얼마 안됩니다. 때문에 학부때 CS한 애들은 친구들이 Fang에 가서 받는 연봉듣고 후회합니다. 그러나 이미 늦었죠. 다시 돌아가긴 어렵습니다.

또 한가지는 바이오인포 자체에 미래가 제가보긴 별로 밝아보이진 않습니다. 사라진다는게 아니라 이미 saturated 됐어요. 공급은 많은데 바이오인포 자체에 발전은 별로 없습니다. 사실 지금 바이오인포가 먹고사는 이유는 NGS pipeline 때문입니다. Gene sequence 하는 기술이 많이 발전하고 데이터가 많아져서 pipeline 이 필요해서 바이오인포가 아직도 잡이 있는 것이라는 말이죠. 실제로 바이오인포 잡포스팅을 찾아보세요. 아마 90프로 이상은 NGS pipeline 해본사람 뽑을 겁니다. 실제 회사에서도 바이오인포에 대다수는 NGS pipeline 에 묶여 있습니다. 묶여 있다고 표현한 이유는 …… 그야말로 공정이지 science 가 아닙니다. 솔까 박사까지 하고 공정에 묶여있는 거보면 한심합니다. 근데, 진짜문제는 이 NGS pipeline software 도 이제 시장이 saturated 되어갑니다. 국제 컨퍼런스에 가보면 반이 NGS pipeline 개발자입니다. Software 들고 팔려고 나온 회사가 수도없이 많이 보입니다. 그 듣도 못한 회사들이 과연 살아남을수 있을까요? 또 한가지 더 황당한건, NGS pipeline 개발에 구글이나 아마존등등에 cloud computing 하는 회사들이 뛰어들었습니다. 애네들이 자체개발팀을 가지거나 하버드, MIT등 학교하고 합작을 해서 NGS pipeline 을 아예 cloud service 에 깔아버리고 있다는 것이죠. 물론 회사마다 좀 다를수 있으나 그것도 customize 해달라고 하면 가능하겠죠. 이런 공룡기업들이 매우 안정적인 NGS pipeline 을 구축하고 customize 해주고 가격을 낮추어 버리면, 이제 회사마다 바이오인포메티션을 많이 고용할 이유가 없죠. 그날이 다가오고 있습니다. 저희 회사도 올해부터 아마존하고 저희 pipeline 을 cloud 로 옮기는 딜을 하고 있습니다. 특히 앞으로 새로 생기는 회사들은 더더욱 그냥 바이오인포는 cloud 쓰고 말지 (QC로 몇명만 데리고). 그렇다고 NGS 말고 바이오인포가 딱히 새로운 먹걸이가 있느냐? …..아직 안보입니다. 한참 GWAS로 아카데미에서 재미를 좀 보더니, 결국 그냥 아카데미에서 끝날것 같아요. 퍼이퍼만 난무하지 그걸로 뭐 딱히 할수있는게 없습니다. NGS로 데니터가 무지하게 쏫아진다고 바이오인포가 좋으냐? 아뇨. Datascientist 들이 ML이나 AI하기 좋죠. 바이오인포는 그동안 big data을 만들어 주었으니 그냥 ‘그동안 수고했네’ 계속 pipeline 이나 아마존이 준비될때까지 operating 하는 걸로.

흠님 답변 감사드립니다. 돌아가는 분위기까지 전해주셔서 너무 감사드립니다.

NGS 데이터 분석이 주업무이고 NGS pipeline 일도 같이 하고 있습니다. 클라우드 쪽으로 넘어가는 것과 회사들에서 솔루션 판매하는 것도 보고 있습니다. 그쪽 일에 큰 관심이 없지만 보이는데 말씀하신대로 그런 자리가 많더라구요.

CS출신이 아니고 통계 전공입니다. NGS 데이터 분석하는 것에 더 신경을 쓰든지 Data Scientist쪽으로 해서 방향을 잡아야 할 것 같네요.

물어볼 곳이 없어서 많이 답답했는데 답변 감사드립니다. 파마에서 NGS 분석도 석사 졸업생은 찾아보기 힘들까요? 다른 것보다 박사를 가야할지도 모르겠네요.

통계 출신이면, 제가 조언하는 가장 좋은 시나리오는

일단 NGS pipeline 을 다루어본 경험이 있으면 회사에 지원을 해보세요. 물론 학교에서 다루어본 NGS pipeline 은 대부분 회사처럼 대규모로 다루어볼 기회가 없기때문에 같지는 않지만, 뽑는 사람들도 감안해서 뽑습니다. NGS pipeline 은 거의 90% coding 입니다. 박사가 할 이유는 없습니다. 오히려 좀 작은 회사들은 석사출신을 선호할수도 있습니다. 그렇게 일단 회사에서 잡을 잡으면 코딩뿐아니라 여러가지 기술적인 것을 많이 배우세요. 그러면 오히려 그후에 석사기 때문에 더 방향이 넓을겁니다. Scientific software engineer 로 가시고 그후에 그냥 sw engineer 가 될수도 있습니다.

박사는 최후에 안되면 하세요. 어느분야던 마찮가지이지만, 박사는 일단 받으면 뒤로 갈길이 없고, 바꿀수있는 분야도 매우 한정됩니다.

일단 회사를 옮기고 그 안에서 방법을 찾아야겠네요. 박사는 시작하기에 애매한 나이이기도 하고 현실적인 여건이 목록이 않은지라 마지막 옵션으로 남겨두려고 합니다. 아예 클라우드 쪽으로 갈아타는 것도 생각해봐야겠네요. 조언 다시 한 번 감사드립니다.