留在biotech编程还是刷题转码

本人phd有卡在Cambridge一小biotech公司做comp bio scienticst 非bioin/biostat/
datasci方向
工作上生物科学和写码技术的要求都挺高 包括数据分析和少量ML

最近越来越感觉往上走的路有限 升职的基本都是做实验的 计算的感觉就是辅助
老板根本不懂做计算的价值和市场需求 同事大部分是做实验的 我职位和工资跟他们持平 目前也就刚6位数 两年多了没咋变
靠跳槽升值的机会不多 做我这个方向的业内公司没几个坑 出来也很快被填上 但失业
概率也不大
自认为python写的不错 数据库 网页前后端都做过 c/c++能读能改
如果刷题转码估计会拿到比现在好很多的包裹 主要就是不确定两个行业的前景 所以特来求大侠分析分析

个人分析如下

转码pros
大包裹 大sign-on 股权 眼前利益大 拿几年红利
职业锻炼和提高代码能力和软工思维 若将来选择跳回compbio行业 也许可做资本 （但可能也回不来了 见坏处）
钱多 钱多 钱多 ...

转码cons
不确定IT行业前景如何 泡沫什么时候破
相比下biotech行业的泡沫估计可以多持续几年
青春饭 经验的加成小 呆在biotech未来年龄和经验的加成相对大
虽然起始工资高 但升职到管理估计不比现在容易多少
离开biotech和science几年 也许很难回来了
心理上放不下科学背景。。

呆在biotech还有一个好处是创业，或者是加入初创公司 拿股权等上市或收购 这个就
可遇而不可求了

总之就是看不清形势 或者也可以说懒 这些年一直犹豫 就原地没有动。。
求业内大侠和有类似背景的前辈的见解 或者拍醒

remain in your current career path. found your own startup.

我觉得首先你要明确形势，刷题转码没有你想的那么容易。就我现在观察的湾区公司面试的bar来说，刷一遍leetcode拿到offer的概率很小，很多人刷两三遍还在面试中挣扎。这些人不少还是科班出身工作背景也比较相关的。你这个不太相关的工作背景，想硬考刷题转码进一线公司没那么容易。需要付出很多辛苦。

其次，你现在的biotech没什么前途，没什么可留恋的。biotech/pharma行业最重要的
其实不是你发了多少paper，做了多少research。现在各大厂都在砍R&D，文章我也见的多了，不少candidate手握n篇一做nature求一份十万出头的工作不成。还有不少
Berkeley，Stanford，MIT的ap过来抢饭碗。biotech/pharma最重要的经验其实是
clinical方面的，最好是biostatistics，和FDA经常打交道，有FDA submission的经验。这个是其他行业很难有的，所以如果你有clinical statistics方面的经验和FDA打交道的经验，以后在这行混非常容易。像你这样做research又不touch clinical的人没什么前途，不用留恋。

关于biotech创业，我认识很多这方面的人。但真正发大财的几乎没有。道理很简单，
biotech的failure rate极高。我原来在biotech行业最牛的公司呆过一年多，不少同事去创业或者小公司当高管，没几个挣到钱的。研发一个药成本之高，风险之大没经历过的人不知道有多吓人。我原来的team负责early phase的clinical trial design，经常听到某个分子没到phase 1就fail了，至少某些公司十年出不来一个像样的药物分子的
常有的事情。biotech那么多startup真正成功的屈指可数，连我原公司某大牛svp都说
biotech是一个failure industry。和tech行业一大堆明星startup根本没法比。这行是一个典型的高投入，低产出，高风险的行业。

因为我是统计背景，博士期间上了很多cs的核心课。所以干了一年多就跳去tech大厂了。我的个人体会是没有什么可犹豫的，你现在的工资拿到tech大厂还不如本科生高，如果不是文章牛到爆表可以直接去ivy拿教职，跳槽去了没有任何损失。什么tech行业
bubble不可持续，那些大厂里面的senior，principle以及各种director和vp难道不是
人？FAANG里面的svp哪个不是在tech行业摸爬滚打了几十年？Jeff Dean五十岁了还在
一线写代码做研究，更何况一般人呢。

【 在 zg14 (zg14) 的大作中提到: 】
: 本人phd有卡在Cambridge一小biotech公司做comp bio scienticst 非bioin/biostat/
: datasci方向
: 工作上生物科学和写码技术的要求都挺高 包括数据分析和少量ML
: 最近越来越感觉往上走的路有限 升职的基本都是做实验的 计算的感觉就是辅助
: 老板根本不懂做计算的价值和市场需求 同事大部分是做实验的 我职位和工资跟他们持
: 平 目前也就刚6位数 两年多了没咋变
: 靠跳槽升值的机会不多 做我这个方向的业内公司没几个坑 出来也很快被填上 但失业
: 概率也不大
: 自认为python写的不错 数据库 网页前后端都做过 c/c++能读能改
: 如果刷题转码估计会拿到比现在好很多的包裹 主要就是不确定两个行业的前景 所以特
: ...................

同意楼上的观点。在bio/pharma这行，如果没有做bench work/clinical的机会，那就
是差不多是辅助作用的，没地位，和大楼里面打扫卫生的差不多。你如果觉得有意思或者有机会promotion，那就呆着呗。

句句肺腑之言啊 码字辛苦了

[在 rainbowserie (彩虹系列) 的大作中提到：]
:我觉得首先你要明确形势，刷题转码没有你想的那么容易。就我现在观察的湾区公司
面试的bar来说，刷一遍leetcode拿到offer的概率很小，很多人刷两三遍还在面试中挣扎。这些人不少还是科班出身工作背景也比较相关的。你这个不太相关的工作背景，想硬考刷题转码进一线公司没那么容易。需要付出很多辛苦。
:其次，你现在的biotech没什么前途，没什么可留恋的。biotech/pharma行业最重要的:其实不是你发了多少paper，做了多少research。现在各大厂都在砍R&D，文章我也见
的多了，不少candidate手握n篇一做nature求一份十万出头的工作不成。还有不少
:Berkeley，Stanford，MIT的ap过来抢饭碗。biotech/pharma最重要的经验其实是
:clinical方面的，最好是biostatistics，和FDA经常打交道，有FDA submission的经
验。这个是其他行业很难有的，所以如果你有clinical statistics方面的经验和FDA打交道的经验，以后在这行混非常容易。像你这样做research又不touch clinical的人没什么前途，不用留恋。
:关于biotech创业，我认识很多这方面的人。但真正发大财的几乎没有。道理很简单，:biotech的failure rate极高。我原来在biotech行业最牛的公司呆过一年多，不少同
事去创业或者小公司当高管，没几个挣到钱的。研发一个药成本之高，风险之大没经历过的人不知道有多吓人。我原来的team负责early phase的clinical trial design，经常听到某个分子没到phase 1就fail了，至少某些公司十年出不来一个像样的药物分子的
:常有的事情。biotech那么多startup真正成功的屈指可数，连我原公司某大牛svp都说:biotech是一个failure industry。和tech行业一大堆明星startup根本没法比。这行
是一个典型的高投入，低产出，高风险的行业。
:因为我是统计背景，博士期间上了很多cs的核心课。所以干了一年多就跳去tech大厂
了。我的个人体会是没有什么可犹豫的，你现在的工资拿到tech大厂还不如本科生高，如果不是文章牛到爆表可以直接去ivy拿教职，跳槽去了没有任何损失。什么tech行业
:..........

感谢！确实留在本行的一大考虑就是初创 虽然出现机遇的概率比较小

【 在 edmca(革命象暴风雨) 的大作中提到: 】

: remain in your current career path. found your own startup.

这么深入的回答 太感谢了！

我消化一下:

1. 刷题转码不那么容易。收下了。如果转一定先做好准备。

2. 做R&D不接触clinical没前途。这个我也一直听说也在思考。我理解clinical的主要优势是长期的job security。除去裁员风险，做大厂的biostat工资和上升空间会比R&D高很多吗？缺点是感觉会工作相对枯燥。如果理解不对请指出。

3. biotech创业失败率高。属实。创业成功，圈到钱的比例极低。但有机会的话还是会尝试。

4. tech工资巨高，不担心泡沫，除非科研大牛，无脑转。嗯。。确实收入差别是我想
的最多的一点。

十分感谢回答！包子一会儿发过去

【 在 rainbowserie (彩虹系列) 的大作中提到: 】
: 我觉得首先你要明确形势，刷题转码没有你想的那么容易。就我现在观察的湾区公司面
: 试的bar来说，刷一遍leetcode拿到offer的概率很小，很多人刷两三遍还在面试中挣扎
: 。这些人不少还是科班出身工作背景也比较相关的。你这个不太相关的工作背景，想硬
: 考刷题转码进一线公司没那么容易。需要付出很多辛苦。
: 其次，你现在的biotech没什么前途，没什么可留恋的。biotech/pharma行业最重要的
: 其实不是你发了多少paper，做了多少research。现在各大厂都在砍R&D，文章我也见的
: 多了，不少candidate手握n篇一做nature求一份十万出头的工作不成。还有不少
: Berkeley，Stanford，MIT的ap过来抢饭碗。biotech/pharma最重要的经验其实是
: clinical方面的，最好是biostatistics，和FDA经常打交道，有FDA submission的经验
: 。这个是其他行业很难有的，所以如果你有clinical statistics方面的经验和FDA打交
: ...................

IT行业创业的机会只会更多

【 在 zg14 (zg14) 的大作中提到: 】
: 这么深入的回答 太感谢了！
: 我消化一下:
: 1. 刷题转码不那么容易。收下了。如果转一定先做好准备。
: 2. 做R&D不接触clinical没前途。这个我也一直听说也在思考。我理解clinical的主要
: 优势是长期的job security。除去裁员风险，做大厂的biostat工资和上升空间会比R&D
: 高很多吗？缺点是感觉会工作相对枯燥。如果理解不对请指出。
: 3. biotech创业失败率高。属实。创业成功，圈到钱的比例极低。但有机会的话还是会
: 尝试。
: 4. tech工资巨高，不担心泡沫，除非科研大牛，无脑转。嗯。。确实收入差别是我想
: 的最多的一点。
: ...................

完全同意楼上大牛的 我工作五年了才悟出这个道理 很多行业的所谓经验啥的就是扯
你觉得在你现在的行业工作5年的经验真的比2年多了很多吗 我是不觉得；现在感觉这
就是人懒找借口而已 人这一辈子不想着一直学习还不如不出国在老家呆着 当然我也是懒人之一： （

【 在 zg14 (zg14) 的大作中提到: 】
: 这么深入的回答 太感谢了！
: 我消化一下:
: 1. 刷题转码不那么容易。收下了。如果转一定先做好准备。
: 2. 做R&D不接触clinical没前途。这个我也一直听说也在思考。我理解clinical的主要
: 优势是长期的job security。除去裁员风险，做大厂的biostat工资和上升空间会比R&D
: 高很多吗？缺点是感觉会工作相对枯燥。如果理解不对请指出。
: 3. biotech创业失败率高。属实。创业成功，圈到钱的比例极低。但有机会的话还是会
: 尝试。
: 4. tech工资巨高，不担心泡沫，除非科研大牛，无脑转。嗯。。确实收入差别是我想
: 的最多的一点。
: ...................

大厂做biostat尤其是偏clinical的职位当然升职容易很多，中国人在药厂做统计的大
把升到director和vp的，但research你看能有几个升的特别高的。裁员风险就不用说了，Pfizer前几年把整个neuroscience部门的研发砍掉了，一堆PhD中年危机这个在圈子
里都上头条了。去年Novartis也在裁antibiotics部门，一批bio，chem的科学家被let go。前期的R&D不接触产品，工作经验基本没啥用，你干二十年研发，人家哈佛phd刚毕业手上握几篇热门方向的Nature照样秒你跟玩一样。做research很悲催就在这里。bio
的学术界也很难进，加上一般大厂里面统计以及clinical science方向工资也高，所以做研发是很悲催。

我亲眼目睹的例子，我前公司biotech领域数一数二的大厂。招一个bioinformatics
scientist，也就entry level职位，工资大概拿到Google比本科生还低一截。但收到的简历吓死人，基本都是各种名校的薄厚，进电话面试的手上至少握着两篇一座的Nature子刊。而且这些人至少都做了四年薄厚了，甚至还有不少ap申请，我们组的人都感慨
bio的人真的不好混.....

你这个背景说实话转大厂clinical statistics难度不亚于去刷题转码。个人推荐不如
刷题转码一步到位，工资立马至少翻两倍。一般大厂的clinical statistics是一个小
圈子，需要相关的学历，工作经验以及人脉。你目前的profile去那个领域也不是特别
容易....

【 在 zg14 (zg14) 的大作中提到: 】
: 这么深入的回答 太感谢了！
: 我消化一下:
: 1. 刷题转码不那么容易。收下了。如果转一定先做好准备。
: 2. 做R&D不接触clinical没前途。这个我也一直听说也在思考。我理解clinical的主要
: 优势是长期的job security。除去裁员风险，做大厂的biostat工资和上升空间会比R&D
: 高很多吗？缺点是感觉会工作相对枯燥。如果理解不对请指出。
: 3. biotech创业失败率高。属实。创业成功，圈到钱的比例极低。但有机会的话还是会
: 尝试。
: 4. tech工资巨高，不担心泡沫，除非科研大牛，无脑转。嗯。。确实收入差别是我想
: 的最多的一点。
: ...................

这个回复更好 解决了我好几个误会和疑问。。
我也是同样想法 如果要转 直接转码一步到位 没必要转生统
再次感谢！

【 在 rainbowserie(彩虹系列) 的大作中提到: 】

: 大厂做biostat尤其是偏clinical的职位当然升职容易很多，中国人在药厂做统
计的大

: 把升到director和vp的，但research你看能有几个升的特别高的。裁员风险就不用说了

: ，Pfizer前几年把整个neuroscience部门的研发砍掉了，一堆PhD中年危机这个
在圈子

: 里都上头条了。去年Novartis也在裁antibiotics部门，一批bio，chem的科学家被let

: go。前期的R

别把biotech和pharma划等号谢谢

【 在 rainbowserie (彩虹系列) 的大作中提到: 】
: 我觉得首先你要明确形势，刷题转码没有你想的那么容易。就我现在观察的湾区公司面
: 试的bar来说，刷一遍leetcode拿到offer的概率很小，很多人刷两三遍还在面试中挣扎
: 。这些人不少还是科班出身工作背景也比较相关的。你这个不太相关的工作背景，想硬
: 考刷题转码进一线公司没那么容易。需要付出很多辛苦。
: 其次，你现在的biotech没什么前途，没什么可留恋的。biotech/pharma行业最重要的
: 其实不是你发了多少paper，做了多少research。现在各大厂都在砍R&D，文章我也见的
: 多了，不少candidate手握n篇一做nature求一份十万出头的工作不成。还有不少
: Berkeley，Stanford，MIT的ap过来抢饭碗。biotech/pharma最重要的经验其实是
: clinical方面的，最好是biostatistics，和FDA经常打交道，有FDA submission的经验
: 。这个是其他行业很难有的，所以如果你有clinical statistics方面的经验和FDA打交
: ...................

现在biostat的n00b工资也没多高

【 在 rainbowserie (彩虹系列) 的大作中提到: 】
: 大厂做biostat尤其是偏clinical的职位当然升职容易很多，中国人在药厂做统计的大
: 把升到director和vp的，但research你看能有几个升的特别高的。裁员风险就不用说了
: ，Pfizer前几年把整个neuroscience部门的研发砍掉了，一堆PhD中年危机这个在圈子
: 里都上头条了。去年Novartis也在裁antibiotics部门，一批bio，chem的科学家被
let
: go。前期的R&D不接触产品，工作经验基本没啥用，你干二十年研发，人家哈佛phd刚毕
: 业手上握几篇热门方向的Nature照样秒你跟玩一样。做research很悲催就在这里。
bio
: 的学术界也很难进，加上一般大厂里面统计以及clinical science方向工资也高，所以
: 做研发是很悲催。
: 我亲眼目睹的例子，我前公司biotech领域数一数二的大厂。招一个bioinformatics : scientist，也就entry level职位，工资大概拿到Google比本科生还低一截。但收到的
: ...................

码农何尝不是这样，只是pay的好一些的扫地的
【 在 Brendany (布莱顿) 的大作中提到: 】
: 同意楼上的观点。在bio/pharma这行，如果没有做bench work/clinical的机会，那就
: 是差不多是辅助作用的，没地位，和大楼里面打扫卫生的差不多。你如果觉得有意思或
: 者有机会promotion，那就呆着呗。

这行我还是很了解的，一些大的biotech比如Genentech, Amgen, Gilead比pharma只好
不差。里面biostat的中国人工资完爆做bio和chem R&D的人。biotech一般还pay的高一些，大pharma工资更低。
【 在 goretex (GORE-TEX) 的大作中提到: 】
: 别把biotech和pharma划等号谢谢

如果都是扫地的，你肯定希望工资翻倍对不对。而且job security好得多了。想想几年前各大药厂裁员的惨状....
【 在 swjtuer (码农的小船说翻就翻) 的大作中提到: 】
: 码农何尝不是这样，只是pay的好一些的扫地的

again你还是觉得这几个pharma就能代表所有biotech了
不要这么narrow minded
【 在 rainbowserie (彩虹系列) 的大作中提到: 】
: 这行我还是很了解的，一些大的biotech比如Genentech, Amgen, Gilead比pharma只好
: 不差。里面biostat的中国人工资完爆做bio和chem R&D的人。biotech一般还pay的高一
: 些，大pharma工资更低。

nice

【 在 rainbowserie (彩虹系列) 的大作中提到: 】
: 我觉得首先你要明确形势，刷题转码没有你想的那么容易。就我现在观察的湾区公司面
: 试的bar来说，刷一遍leetcode拿到offer的概率很小，很多人刷两三遍还在面试中挣扎
: 。这些人不少还是科班出身工作背景也比较相关的。你这个不太相关的工作背景，想硬
: 考刷题转码进一线公司没那么容易。需要付出很多辛苦。
: 其次，你现在的biotech没什么前途，没什么可留恋的。biotech/pharma行业最重要的
: 其实不是你发了多少paper，做了多少research。现在各大厂都在砍R&D，文章我也见的
: 多了，不少candidate手握n篇一做nature求一份十万出头的工作不成。还有不少
: Berkeley，Stanford，MIT的ap过来抢饭碗。biotech/pharma最重要的经验其实是
: clinical方面的，最好是biostatistics，和FDA经常打交道，有FDA submission的经验
: 。这个是其他行业很难有的，所以如果你有clinical statistics方面的经验和FDA打交
: ...................

和楼主背景基本一样，赞楼上分析。虽然难还是想转码农，因为在药厂既无clinical经验又不懂/不感兴趣 FDA submission。

说tech bubble的都是不了解IT业，又心怀嫉妒的人说的。
未来的世界，趋势已经很明显了，就是所有行业都会软件化。其实这个转变现在才刚刚开始而已，很多花街交易员，医生，律师等等各行各业的工作都会被软件取代。相应的，产生的大量数据的管理，人工智能的分析和决策，底层架构的管理，都需要IT人员来实现。

【 在 Brendany (布莱顿) 的大作中提到: 】
: 同意楼上的观点。在bio/pharma这行，如果没有做bench work/clinical的机会，那就
: 是差不多是辅助作用的，没地位，和大楼里面打扫卫生的差不多。你如果觉得有意思或
: 者有机会promotion，那就呆着呗。

弱问一下，为什么要找做bench work的机会呢？做bench work的不是离生物这个大坑更近了吗？

tech是指的什么tech，反正不是biotech吧，刷题转码么？
【 在 zg14 (zg14) 的大作中提到: 】
: 这么深入的回答 太感谢了！
: 我消化一下:
: 1. 刷题转码不那么容易。收下了。如果转一定先做好准备。
: 2. 做R&D不接触clinical没前途。这个我也一直听说也在思考。我理解clinical的主要
: 优势是长期的job security。除去裁员风险，做大厂的biostat工资和上升空间会比R&D
: 高很多吗？缺点是感觉会工作相对枯燥。如果理解不对请指出。
: 3. biotech创业失败率高。属实。创业成功，圈到钱的比例极低。但有机会的话还是会
: 尝试。
: 4. tech工资巨高，不担心泡沫，除非科研大牛，无脑转。嗯。。确实收入差别是我想
: 的最多的一点。
: ...................