如何進入生物信息公司

① 生物信息學專業對生物要求高，還是計算機要求高

嚴格來說，生物信息對數學的要求很高，但高到什麼程度就要看具體工作了。

一般我在網上看到說生物信息簡單的都是公司里做測序跑流程的雜魚，這些人對他手上的工作完全不懂原理。好在一般生物信息軟體開發第一條就是保證不懂電腦的科研人員也能適應，所以傻瓜型的居多。

然而數學不行對於做生物信息研究的人是極大的瓶頸，因為最了不起的生物信息領域都落在數學，物理，化學上了，你看到的所有應用其實都是這些領域的理論應用在了生物領域。於是乎，純生物領域的研究人員對生物信息的理論知識幾乎一竅不通，非傻瓜型的軟體，尤其是要自己設定大量參數的軟體對他們來說幾乎是無法適應的。因為你會發現那些軟體裡面所有的參數你都沒有聽說過，查到文獻全是數學公式，每一個能看得懂。

還說了這么多，最後告訴你數學是很重要的，即使你不打斷進入開發領域，也能保證你未來的工作順利。至於要看什麼，就要看你未來的具體工作方向，不同方向的理論背景可能是完全不一樣的，所以到你有具體工作的時候在討論比較好。

② 北京諾禾致源生物信息有限公司怎麼樣待遇怎麼樣貌似都是要名牌大學畢業的

2012.08 - 2012.10 諾禾致源生物信息有限公司 （2個月）實驗技術部 | 實驗技術員 | 4001-6000元/月
醫葯/生物工程 | 企業性質：民營 | 規模：100-499人
工作描述：主要從事樣品管理及提取、檢驗等工作

③ 去面試生物科技公司招商經理需要准備什麼

摘要 您好，很高興為您解答該問題！

④ 【求職】【職業規劃】請幫忙查一下，成都地區，做分子生物、生物信息學方面的公司，職位要軟體方面的。

要去就最好想辦法去外企吧，目前中國的分子生物和生物信息方面做得還不是很好，我們這方面的儀器，試劑全是進口的，去外企對你未來發展前景也有好處，哪怕現在待遇差一點，至少能學習技術。望採納

⑤ 生物信息在國內前景究竟如何

實際上生信的壁壘在於計算機水平，一個有cs基礎的人轉行生信的難度，明顯低於一個純生命科學專業轉行生信。故如果轉行cs再回到生信需要的緩沖期很短，而生信再轉行深度學習，需要的緩沖長一些，但是因人而異，因為已經有python和基本的資料庫，相比純生物學優勢很大。如果想要在生信上進一步做科研，目前來看前景（短期）還是很積極的，無論是施一公領銜的結構生物學（更重要的是設備，但也有分析），還是華大領銜的基因組學，以及目前非常火熱的精準醫療都與生信有密切聯系。隨著深度學習的發展，以各類資料庫為基礎的智能診斷也與生信有關。從另一個側面看，生物專業未來的需求應該是多面的，未來做生物學研究（或者說基礎醫學研究），需要計算機、數學等等方面的人才會很多（例如計量生物學）。很多實驗（基本的養細胞，跑膠）可能在未來的效率會大幅提升，純實驗所需人手可能在飽和，照目前美國技術迭代的速度，幾乎所有科技行業每半年都需要進修與學習，相對於生命科學來說，有生信基礎的人會面臨小一些的壓力。（但是只是相對大部分生命科學學生）必須承認金融與cs未來還會是最具吸引力的行業，但是如果可以在生信上做好，那麼掌握醫學統計學；統計學，python和組學知識的人才無須擔心前景，但是讀PhD期間，可能很多人會因為枯燥的濕實驗，大量重復性的工作而失去耐心，故仍舊要考慮自己的情況。

⑥ 美國生物信息碩士的就業怎樣

生物信息學(Bioinformatics)是研究生物信息的採集、處理、存儲、傳播，分析和解釋等各方面的學科，也是隨著生命科學和計算機科學的迅猛發展，生命科學和計算機科學相結合形成的一門新學科。
生物信息學這個專業本來就是交叉學科的交集，它的定義是用利用應用數學、信息學、統計學和計算機科學的方法研究生物學的問題。生物信息學基本上只是分子生物學與信息技術（尤其是互聯網技術）的結合體。生物信息學的研究材料和結果就是各種各樣的生物學數據，其研究工具是計算機，研究方法包括對生物學數據的搜索（收集和篩選）、處理（編輯、整理、管理和顯示）及利用（計算、模擬）。主要的研究方向有：序列比對、基因識別、基因重組、蛋白質結構預測、基因表達、蛋白質反應等。因為涉及的科目比較多，而且本科階段這個專業根本只能學得很膚淺，不能建立比較系統的學習導向。
就業情況
1. 科技服務
此類公司主要提供測序服務以及分析，類似國內的華大基因以及諾禾致源，不過在美國數量較少，而且大多會開展多重業務。
優缺：工作比較程式化，更好量化工作量，從而方便管理工作時間以及評價成果。
僅限於美國情況來說，很多大學都有自己的測序中心(core facility)，導致市場需求有限，並且長遠來看可能會被國內低成本高質量公司擠壓，華大，諾禾已經基本完成在北美的布局。
2. 技術創新
代表公司：Illumina，Twist Bio，10X
此類公司主導生物科研及應用方向的技術創新，大多處於市場的主導地位 (Illumina & 10X genomics)，也有一些很成功的小規模公司(Twist Bio)。個人感覺此類公司對生物信息的發展方向影響極大，也比較受資本青睞。
經驗：此類公司面試考察非常全面，通常包括對生物，CS，以及統計基礎知識的考查，並且需要對Ph.D. 期間主導項目進行presentation，最後還會考察面試者對公司的了解以及創意。所以對此類公司感興趣的朋友需要鞏固自己的基礎知識，並適當刷題，而且要對自己的項目進行總結，最重要的是要了解對方公司以及明確自己可以帶來的貢獻。
優缺：此類公司技術壁壘比較高，利潤豐厚，薪水福利優於其他生物公司同級別職位。但是一旦被新技術替代，就會迎來陣痛期。

3. 生信平台
代表公司：DNAnexus，Qiagen
與第一類科技服務公司不同，有一類公司著重於為客戶提供個性化生物信息分析並且擁有自己專享的資料庫和平台（雲計算）。此類公司基本上是B2B，市場需求較大。比如上述兩家代表公司，DNAnexus提供生信分析雲平台，Qiagen提供軟體和資料庫(IPA, Omicsoft)，在行業里應用都很廣泛。

4. 醫葯公司
代表公司：a. 傳統大型葯企（GSK，BMS，Bayer， Amgen）b. 新興葯企（Regeneron，Biogen，Agios）
隨著測序的日趨成熟，現在各大葯廠都已經有相對完備的測序中心以及Translational Bioinformatics團隊。
優缺：總體感覺葯廠待遇相對生物公司要好，生物信息職位工作壓力相對較小。不過葯企的生物信息門檻相對較高，競爭也很激烈，而且面試周期較長。

5. 生物制葯公司 （Healthcare）
隨著測序技術日漸成熟，很多公司開始嘗試基於多種樣式生物數據研發葯物或者治療方法。與傳統葯企不同，此類公司多為近年初創，規模相對小，但是點子很新穎。這些公司的前景和生物產業大前景息息相關，較難預測。6. 農業以及其他科技公司
除了應用於治療疾病，生物科技還廣泛應用於農業(代表公司: Monsanto, Indigo Ag)，能源產業(代表公司:Exxon)甚至化妝品行業(代表公司: 歐萊雅)，上述行業公司都有生物信息職位。

6. 基因檢測 (DTC)
代表公司：23andMe，Ancestry
前面描述的公司多以B2B為主，隨著測序技術發展以及成本降低，近年來很多個人級基因消費產品(Direct to consumer genetic testing)開始涌現，其中23andMe以及Ancestry是當之無愧的行業龍頭。兩家公司都提供對祖源地的預測，並且23andMe還可以提供疾病風險的預測。

⑦ 生物信息學小碩一枚，畢業後能轉行IT進互聯網公司嗎

轉行互聯網，運營是首選，為什麼這么說呢？小T分析以下三點原因。

1.職位機會多。如今的互聯網公司一般都會設置運營、產品職位，圖中可以看出，運營和產品的職位需求度都很高，相差無幾。運營和產品可以說是一對兄弟，並不存在誰比較重要，離開了彼此之後，它們都不再具備職位價值。

⑧ 生物專業的怎樣進葯企工作

公司到學校找人，自己找公司去面試

⑨ 有沒有計算機公司招聘生物信息學的

我不是為了獎勵而來，只是困惑你的問題。

生物信息注重的是生物二字，信息只是其中的手段，如果不想從事生物（哪怕只有一點點邊）相關工作，那真不建議讀生物信息，會讓你失望。

其他專業同理：生物數學、生物統計、生物工程、生物化學、生物物理.....

⑩ 生物信息學的就業方向有哪些就業形勢如何

生物信息學專業就業方向
生物信息學專業畢業生可從事科研機構、高等學校、醫療醫葯、環境保護等相關部門與行業從事教學、科研、管理、疾病分子診斷、葯物設計、生物軟體開發、環境微生物監測等工作。生物信息學專業學生畢業後可在各級生物信息學的研究機構、高等學校、企事業單位以及在研究和成果產業化過程中涉及到生物信息學的相關部門，從事科學研究、教學和管理工作。生物信息學專業就業崗位包括：銷售代表、醫葯代表、銷售工程師、銷售經理、區域銷售經理、臨床醫葯代表、醫療器械銷售代表、銷售助理、醫療器械銷售人員、銷售專員、銷售主管、招商經理等等。
生物信息學專業就業前景
我國生物學本科教育主要圍繞兩個專業——生物科學和生物技術進行，而生物信息學相關課程通常作為這兩個專業高年級學生的選修課，且要求學生們已修完大部分專業必修課以及一些計算機課程，如C語言等。教學實踐表明，這一安排基本上符合國內本科生教育的實際情況，有利於本科生們掌握生物信息學的基本知識和工作原理，激發他們今後深入研究的興趣。世界上越來越多的政府部門、教育機構和企業都呼籲加快培養各類生物信息學人才。截止到 2013年12月24日，37302位生物信息學專業畢業生的平均薪資為4717元，其中0-2年工資4999元，3-5年工資4999元，應屆畢業生工資4999元。