석사만 요구하는 포지션 많이 있습니다. 바이오인포메틱스는 더구나 세부분야의 장벽이 상대적으로 낮습니다. cancer biology 공부했다고 해도, 베이어 (예전 몬센토) 같은 곳에 들어갈수도 있습니다. 기본적인 파이프라인은 비슷하거든요.
참고로, 바이오는 공부를 오래 해야하고, 포닥에서 부턴 natural selection (chromatography 처럼..잘하는 포닥과 못하는 포닥 separation 이 눈에 띄게 보임.. 못하면 자연도태) 이 유난히 강하게 적용이 되서 힘들지만, 연구에 재능이 있는 사람들은 학교나 회사에 자리 잡습니다. 문제는 본인이 그 재능이 없다는걸 너무 늦게 깨닫죠.
네.. 학부때 막연하게 통계랑 생명과학을 전공하고 두분야를 살려서 석사때 computational bio 진학했습니다. 석사 하면서 advanced level stat, 기본 컴싸, 바이오인포 등등 배웠습니다만 워낙 인터디스프리네리한 분야여서 다 찔끔찔끔 배운 느낌이네요. 바이오 잡마켓이 워낙 세추레잇 되었고 그만큼 페이도 적기때문에 pure bio쪽으로 가고 싶지는 않아요. 학위를 살려서 computational bio 나 bioinformatics 분야 잡마켓 현황이랑 페이레인지를 알아보고 있는데, 혹시 현재 이쪽 잡마켓에 대해 아시나요?
저도 학부 석사 biomedical engineering 했고요 저는 주로 의료이미지분석 쪽이었어요. bio에 관심이 생겨서 computational biology 연구소에서 머신러닝 엔지니어로 일하고 있는데 페이는 확실히 tech 회사에 비해서는 좀 짜요…. 하고 싶은거 하다보니 재밌긴한데 industry 연구소라고 해도 너무 느리고 막 상품이 나와서 남들이 알아주는거도 아니라서… 이젠 tech나 의료기기로 빠지려고요. 요새 FAANG에서 인터뷰 보는데 기초는 CS전공에 비해 밀리는 감이 있네요. 혼자 공부 많이하셔야되요 저도 논문 진짜 일주일에 세개는 읽고 leetcode 도 매일 하나씩 꼭 하네요…인터뷰 기화가 다른 CS 전공에 비해 많이 없기 때문에 인터뷰오면 실력 때매 떨어지는 일은 없어야되요…진짜루… ㅠ 바이오 연구 재밌긴 한데 결국 순수 bio/chem에 밀려요. computation bio 박사도 결국 사이드 취급이에요 ㅋㅋ 순수 biologist한테는 ㅋㅋ 페이는 정확히는 밝힐수 없는데 졸업하고 90k정도받았어. 뉴욕주(NYC 아님) 입니다.
그런가요? 제가 바이오쪽 볼때 90k면 꽤 받는거에요..다른 석사급 computation biology는 75k 불렀어요..뭐.. 80k까지는 해주려는거 같기도 했고요. 바이오는 그냥 저정도가 한계고요. 제 경험상 다른 tech쪽으로 가려면 CS 전공자들보다 더 보여줄게 많아야 되요. 논문 있고 딥러닝이나 머신러닝 쪽 잘 아셔야되고요..잘 안다는게 scipy에서 이거 쓸줄 안다가 아니라 깊이 아셔야됨.. 저는 인터뷰에서 regression with MLE 손으로 시켰어요 ㅡㅡ 가우시안 함수가 기억이 안나서 그거만 물어보고 직접 SGD 까지 손코딩 했네요. 딥 러닝 쪽도 저 연구한거 세세하게 물어봤고요…..저는 스타트업 하나 붙었엇는데 여기는 120k 부르더군요.. 전 근데 큰 기업에서 일하고 싶어서 안갔어요…(후회하지만..ㅠㅠ) 근데 참고로 tech는 한 200개는 넣은거 같은데 인터뷰 요청 3개 왔고 두개 붙었습니다(FAANG 아님 작은 기업들). CS 전공이 아니면 data scientist(바이오 쪽 분야는 그래도 잘 옴) 나 ml engineer 는 진짜 진짜 인터뷰 받기가 하늘에 별따기입니다. 저는 전공이 biomedical engineer 이고 이미지 분석을 해서 computer vision 쪽 회사나 메디컬 회사쪽도 그나마 잘 먹혔던거 같아요.
아니요 ㅋㅋ 처음셋업하고 로그씌우고 해서 negative log likelihood 까지만 쓰고 여기서 maximize 해야된다고 했는데….제가 글에서 말했다시피 normal pdf 식이 기억이 안나서 기억 안난다고하니 알려주던에요 ㅎㅎ 손코딩이다 보니 문법도 좀 틀려도 봐줬고요. 그렇게 하고 weight업데이트는 SGD로 tolerance 얼마 잡고 이렇게 iter마다 업데이트하는 function까지 보여줬어요
Com Bio 석사한다고 하면 이미 Bioinfo 나 data science 하는 것인데, 더 늦기전에 여기로 가라는건 무슨? 보아하니 이미 pure bio은 아닙니다.
전 파머에서 bioinfo , data sci 하는 부서에서 근무합니다. 일단 이쪽분야는 컴이라도 가방끈이 길어서 저희 부서에 한 25명 가량 되는데, 석사출신은 단 1명 있습니다. 이사람도 아마 이 회사 초기에 합류해서 죽 오래 된 경우인데, 아마 지금 같으면 들어올일이 전혀 없을겁니다. com bio 쪽도 (바이오가 일단 붙으면) 이쪽으로 가려면 박사는 일단 염두해 두는게 좋습니다. 보통은 대학원이면 박사과정으로 가는데, 석사과정으로 대학원를 간것도 좀 특이하긴 하네요. 석사만 했다면 글쎄요 인턴을 알아보는게 좋겠습니다. 가끔 석사출신을 뽑거나 작은 회사는 더 선호하기도 하는데, 그건 어디까지나 경력자입니다. 보통 bio info 로는 NGS pipeline 인을 해본 석사면 경쟁력이 있는데, 바로 수업만 듣고 졸업한 석사라면……..아마 좀 힘들겁니다.
돈 많이 벌수 있느냐? ……ㅋㅋㅋ 위에도 답은 있지만 돈은 얼마 안되요. 저희회사가 LA근처에 있는데 박사초봉이 (포닥 않하면) 한 9-10만불 사이? 석사 비경력자를 뽑는다면 아마 한 7만불도 안줄것 같은데요. 그나마 자리하나에 몇백명 지원하는데, 그거 뚤고 뽑인게 그정도. 하지만 자리는 CS보단 아마 좀 안정적일 겁니다 (저희도 IT 부서는 도대체 붙어있지를 않고 또 많이 자르기도 하고 그렇습니다. 근데 bio info는 잘 안건드려요) 그리고 일은 상당히 flexible 하고 자기가 흥미만 있으면 할일은 많아요. 회사생활 좀 하면 경력이 좀 생기면 bioinfo로는 갈데는 많아요. 그런데 보아하니 원글님은 별로 이쪽에 공부할 뜻이 없고 돈 좀 벌고 싶어하는것 같은데, 대부분 com bio 쪽사람들이 컴 쪼금 걸쳤다고 SW를 하고 싶어하는데 (박사도 그렇습니다) 별로 그쪽으로 성공사례는 많은것 같지는 않네요. 학부 부터 CS한사람들하고 코드짜는거 보면 차이 많이 납니다. 님이 가진 강점을 살리는게 현실적일겁니다. 취업하고 일하다 보면 이마 회사에서 SW부서하고 일할일이 생길겁니다. 그때 배우면 좀 가능성이 있을듯.
FAANG같은 tech 분야가 아닌 NYC에서 life science / healthcare 분야 회사에서 Data Scientist -> Data Science Engineer (DSE)로 일하고 있습니다.
대충 듣고 보고 한 걸로 회사내 data scientist 연봉 석사이상 초봉이 대충 128k 정도입니다.
박사나 포닥이라고 해서 더 연봉을 더 주는 게 아니라 어떤 레벨을 지원하느냐에 따라 연봉이 달라지더라구요.
요새 나온 JD보니까 stat/모델링은 기본이고 추가로 4년 이상 R + Amazon AWS 서비스들 + big data technologies 등의 경험이 필요하다고 하네요.
옆 팀 DS modeling 팀 보면 대부분 통계/바이오 등의 전공이지 CS는 없습니다. 저희 회사의 경우는 CS 전공은 DSE 팀으로 데려갑니다.
