Profesionalni profil

Znanstvenik/znanstvenica u području bioinformatike

Brz pregled

Znanstvenici u području bioinformatike analiziraju biološke procese s pomoću računalnih programa. Održavaju ili izrađuju baze podataka koje sadržavaju biološke informacije. Znanstvenici u području bioinformatike prikupljaju i analiziraju biološke podatke, a mogu i pomagati znanstvenicima u raznim područjima, uključujući biotehnologiju i farmaciju. Provode znanstvena istraživanja i statističke analize te izvješćuju o svojim nalazima. Znanstvenici u području bioinformatike mogu i prikupljati uzorke DNK, otkrivati uzorke podataka i provoditi genetička istraživanja.

Tržište rada
Više kandidata nego radnih mjesta u zemlji Austrija i još 5 zemalja
ELA/EURES 2025
Industrija
Digitalna tehnologija
Obrazovanje
Preddiplomski sveučilišni studij
40%
Otpornost Rezultat · 2026 (Što više, to bolje)
Preddiplomski sveučilišni studij 50% AI izloženost · 2026
Tržište rada

Gdje se traži ovo zanimanje

Prijavljeni manjak i višak radne snage, po godinama. Objavljuje se za skupine zanimanja, ne za pojedinačne nazive radnih mjesta.

Brojke obuhvaćaju Znanstvenici/znanstvenice,, inženjeri/inženjerke i stručnjaci/stručnjakinje — 274 zanimanja, uključujući ovo.

3 od 9 s manjkom202529 od 30 raste3.9Mradna mjesta do 2035.

Manjak: Irska, Italija, Slovenija.

Najdulji manjak: Irska, 3 godine.

Odaberite područje na karti kako biste vidjeli njegove podatke.

O ovom izvoru›

Izvor: ELA/EURES, manjak i višak radne snage. Podaci se objavljuju na razini skupine zanimanja i obuhvaćaju Europu. Izdanja se razlikuju po ustroju priloga i po obuhvaćenim zemljama, pa razlika među godinama ne znači uvijek da se tržište rada promijenilo. Zemlje u sivoj nisu prijavljene, što nije isto što i uravnoteženost.

Što ove riječi znače

Četiri stvari koje ovaj odjeljak prikazuje

Prijavljena potražnja
Prijavljena potražnja pokazuje navode li poslodavci da im trebaju ljudi za ovo zanimanje — riječ je o procjeni koju objavljuje nacionalno tijelo ili tijelo EU-a, a ne o brojčanom podatku.
U kojem smjeru ide
U kojem smjeru ide pokazuje u kojem se smjeru očekuje da će se zaposlenost u ovom zanimanju kretati tijekom sljedećih godina, na temelju službene projekcije.
Slobodna mjesta
Slobodna mjesta pokazuju koliko se otprilike otvara radnih mjesta — zbog rasta i zbog ljudi koji napuštaju to zanimanje.
Uobičajena plaća
Uobičajena plaća pokazuje koliko ljudi u ovom zanimanju obično zarađuju ondje gdje izvor objavljuje taj podatak. Ako je podatak prazan, to ne znači da se posao ne plaća; znači da ga nitko ne objavljuje za to mjesto.

Mjera se izostavlja kada je nitko ne objavljuje za to mjesto, umjesto da se prikaže kao nula.

Na koju stranu tržište naginje

U vašu korist
Više slobodnih mjesta nego tražitelja — poslodavci se natječu za kandidate.
Uravnoteženo
Slobodna mjesta i tražitelji približno su izjednačeni.
Konkurentno
Više tražitelja nego slobodnih mjesta — očekujte konkurenciju.
Proturječni podaci
Izvori se ne slažu ili u istoj skupini zanimanja negdje nedostaje ljudi, a drugdje ih je višak.

Svaki izvor rezultat svrstava u jednu od ove četiri kategorije: U vašu korist, Uravnoteženo, Konkurentno ili Proturječni podaci, pa trebate naučiti samo jedan skup naziva. Razlikuju se dokazi koji stoje iza toga, a oni su navedeni ispod svake kategorije — izmjereni omjer slobodnih mjesta i tražitelja posla ili procjena koju objavljuje nacionalno tijelo.

Kako se ovo zanimanje uspoređuje s drugim zanimanjima u istoj zemlji

Snažna
Među najjačima u državi that country
Dobra
Jače od većine zanimanja u državi that country
Mješovita
Otprilike uobičajeno za državu that country
Slaba
Slabije od većine zanimanja u državi that country

Ovo je poredak unutar jedne zemlje, a ne ocjena koju možete uspoređivati preko granica — registri na kojima se podaci temelje u dvjema zemljama obuhvaćaju različite ljude, pa isti broj u svakoj zemlji znači nešto drugo. Zato se zanimanje može ubrajati među najjača u zemlji, a ipak biti označeno kao Konkurentno: predvodi područje na tržištu koje je u cjelini pretrpano.

Odakle dolaze ovi podaci

Svaki podatak objavljuje nacionalni statistički ured, javna služba za zapošljavanje ili tijelo EU-a, a na svakoj je kartici naveden izvor i razdoblje na koje se podatak odnosi. U nekim se mjestima podaci prikupljaju mjesečno, a u drugima se procjenjuju jednom ili dvaput godišnje, pa dva mjesta na istoj karti mogu opisivati različite trenutke — datum je uvijek naveden.

Ništa od ovoga ne predviđa izglede pojedinca. Opisuje tržište.

Prijavljena potražnja · Uobičajena plaća · U kojem smjeru ide (Hrvatska, Slovenija, Austrija, Njemačka, Italija, Irska)
Prijavljena potražnja · Uobičajena plaća · U kojem smjeru ide
Prijavljena potražnja Uobičajena plaća U kojem smjeru ide
Hrvatska Nije prijavljeno — +22,9% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Slovenija Prijavljen manjak ELA/EURES 2025 * — +25,3% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Austrija Prijavljen višak ELA/EURES 2025 * — +40,1% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Njemačka Prijavljen višak ELA/EURES 2025 * — +2,6% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Italija Prijavljen manjak ELA/EURES 2025 * — +17,7% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Irska Prijavljen manjak ELA/EURES 2025 * — +35,5% 2023–2035 · Cedefop 2026 *

* Objavljuje se za skupine zanimanja, ne za pojedinačne nazive radnih mjesta.

Pružate li karijerno savjetovanje učenicima, klijentima ili zaposlenicima? Upotrijebite ove podatke o zanimanju u svojoj organizaciji.

NexFuture™

Budućnost za znanstvenik/znanstvenica u području bioinformatike

The outlook for znanstvenik/znanstvenica u području bioinformatike reflects a balanced mix of automation exposure and durable, human-led work.

Kako se računaju ovi rezultati?

Indeks otpornosti (0–100) procjenjuje koliko je ovo zanimanje strukturalno zaštićeno od automatizacije i AI ometanja, temeljen na analizi na razini zadataka. Viši rezultati znače više zadataka koji zahtijevaju ljudsku prosudbu. AI izloženost prikazuje procijenjeni postotak radnih sati koje bi trenutačne AI mogućnosti mogle zahvatiti. Ovo su strukturalni pokazatelji izvedeni iz modela, ne predviđanja o individualnoj sigurnosti posla.

Igraj budućnost
Kako bi se znanstvenik/znanstvenica u području bioinformatike mogao promijeniti kako usvajanje umjetne inteligencije raste?

Ova će se uloga vjerojatno postupno mijenjati, pri čemu će AI podržavati odabrane zadatke, a ne zamijeniti cijelo zanimanje.

Značajna transformacija na razini zadataka procjenjuje se za 12 godina (oko 2038) prema odabranom scenariju „Očekivano“.
~35%
Otpornost
Rizik automatizacije
EXP~55%
Ljudski rub
MOAT~40%

Ilustrativni scenarij na temelju automatizacije zadataka — nije prognoza. Vrijednosti se zaokružuju što gledate dalje unaprijed.

2026
2033
2043
Brzina usvajanja umjetne inteligencije:

Procjena na temelju modela. Koristite ga kao signal za planiranje, a ne jamstvo.

Kako AI može promijeniti ovu ulogu

Deterministička interpretacija trenutnih signala uloga na temelju modela — nije jamstvo zamjene.

40% U ljudskom vlasništvu

Što još ovisi o ljudima

  • pomagati u znanstvenom istraživanju
  • Komunicirati na profesionalnoj razini u istraživačkom i poslovnom okruženju.
  • ocjenjivati istraživačke aktivnosti
Ljudska prednost Da biste ostali ispred u ovoj ulozi, fokusirajte se na genomika i računalna biologija. Ove vještine usmjerene na čovjeka najteže je AI replicirati u sljedećih 20 godina.
23% Asist

Gdje AI može postati kopilot

  • analizirati znanstvene podatke
  • primijeniti tehnike statističke analize
  • upravljati otvorenim publikacijama
50% Automatizirati

Zadaci koji su najviše izloženi automatizaciji

  • prikupljati biološke podatke
  • objedinjavati informacije
  • prikupljati podatke
Detaljna analiza

Vitalni znakovi i AI vektori

Vektori izloženosti umjetnoj inteligenciji

0-100%
AI / strojno učenje 23%

Izloženost AI-podržanoj analizi, prepoznavanju uzoraka i zadacima prediktivnog modeliranja

Generativna AI 8%

Izloženost generiranju sadržaja, kreativnom povećanju i alatima velikih jezičnih modela

Robotska i fizička automatizacija 1%

Izloženost fizičkoj automatizaciji, robotici i pomicanju zadataka vođenom senzorima

Kognitivni softver 1%

Izloženost automatizaciji toka rada, softveru za podršku odlučivanju i digitalizaciji procesa

Tehnički detalji
Metodologija: NexFuture v3.0 Izvori: O*NET® 30.3, ESCO v1.2.1 Ažurirano: lis 2026.

NexFuture v3.0 procjenjuje izloženost automatizaciji izravno iz ESCO-ovih ključnih skupina vještina, ponderiranu masom vještina i kalibriranu prema stručnim sidrima. Rezultati su vjerojatnosne procjene, ne jamstva. Za potpune pojedinosti pogledajte NexFuture metodološku bijelu knjigu.

Mjeri izloženost automatizaciji. Ne mjeri plaću, potražnju ni koliko poslova postoji u vašoj blizini.

Dan u životu

Što ljudi u ovoj ulozi obično rade

Digitalna tehnologija

Dan u životu

Tipičan dan kao znanstvenik/znanstvenica u području bioinformatike

09
09:00 · jutro
razvijati softver otvorenog koda
Koristiti i proizvoditi softvera otvorenog koda. Poznavati glavne modele otvorenog koda, sustave licenciranja i prakse kodiranja koje se obično primjenjuju u proizvodnji softvera otvorenog koda.
10
10:30 · Sredina jutra
upravljati pravima intelektualnog vlasništva
Baviti se privatnim pravima kojima se proizvodi intelektualnog vlasništva štite od nezakonite uporabe.
12
12:00 · podne
analizirati znanstvene podatke
Prikupljati i analizirati znanstvene podatke koji proizlaze iz istraživanja. Tumačiti te podatke u skladu s određenim standardima i stajalištima kako bi se mogli komentirati.
14
14:00 · poslijepodne
dijeliti i širiti rezultate u znanstvenoj zajednici
Objavljivati znanstvene rezultate javnosti svim prikladnim sredstvima, uključujući na konferencijama, radionicama, seminarima i u znanstvenim publikacijama.
15
15:30 · Kasno popodne
govoriti različite jezike
Savladati strane jezike radi komuniciranja na jednom ili više stranih jezika.
17
17:00 · Zaključak
Komunicirati na profesionalnoj razini u istraživačkom i poslovnom okruženju.
Odnositi se s poštovanjem prema drugima i biti kolegijalan. Slušati, davati i primati komentare o radu, obazrivo postupati s drugima neovisno o ulozi – to uključuje nadzor nad osobljem i vođenje u profesionalnom okruženju.

Redoslijed zadataka je ilustrativan. Pojedini dani variraju.

Vještine i znanja

Što vam je potrebno za ovaj posao

Vještine, znanja i alati koje ova uloga zahtijeva — te osobine i nagrade koje s njom dolaze.

Bitne vještine
provođenje akademskog istraživanja ili istraživanja tržišta
  • promicati otvorene inovacije u istraživanju

    Poticati integriranu suradnju u okviru koje različiti dionici zajedno stvaraju inovacije kao zajedničku vrijednost.

  • uključivati rodnu dimenziju u istraživanje

    U cijelom istraživačkom procesu uzeti u obzir biološke karakteristike te društvene i kulturne značajke žena i muškaraca koje se mijenjaju (rod).

  • provoditi istraživanja u različitim disciplinama

    Provoditi istraživanja u različitim područjima i izvan uobičajenih granica djelovanja.

  • promicati sudjelovanje javnosti u istraživanju

    Surađivati s javnošću u oblikovanju, provedbi i diseminaciji istraživanja.

  • upravljati pristupačnim, interoperabilnim podacima koji se mogu pronaći i ponovno upotrijebiti

    Izrađivati, opisivati, pohranjivati, čuvati i (ponovno) upotrebljavati znanstvene podatke na temelju načela „FAIR” (pristupačni, interoperabilni podaci koji se mogu pronaći i ponovno upotrijebiti), čime se podaci čine što otvorenijima i zatvorenima prema potrebi.

  • provoditi znanstvena istraživanja

    Sudjelovati u osmišljavanju ili stvaranju novih znanja oblikovanjem istraživačkih pitanja, istraživanjem, poboljšanjem ili razvojem koncepata, teorija, modela, tehnika, instrumenata, softvera ili operativnih metoda te korištenjem znanstvenih metoda i tehnika.

  • primjenjivati znanstvene metode

    Primjenjivati znanstvene metode i tehnike za istraživanje fenomena, stjecanjem novog znanja ili ispravljanjem i integracijom prethodnog znanja.

  • provesti kvantitativna istraživanja

    Provesti sustavnu empirijsku istragu pojava koje se mogu promatrati putem statističkih, matematičkih ili računalnih tehnika.

  • primjenjivati načela istraživačke etike i znanstvenog integriteta u istraživačkim aktivnostima

    Primjenjivati temeljna etička načela i zakonodavstvo na znanstvena istraživanja, uključujući pitanja istraživačkog integriteta. Provoditi, preispitivati ili izvještavati o istraživanjima izbjegavajući kršenje tih načela izmišljanjem, krivotvorenjem i plagijatima.

pisanje stručnih ili akademskih tekstova
  • objavljivati znanstvena istraživanja

    Provoditi znanstvena istraživanja u svojem području na visokoj školi, sveučilištu ili samostalno i objavljivati rezultate u knjigama ili znanstvenim i stručnim časopisima kako bi ostvarili znanstveni doprinos i postigli osobnu akademsku akreditaciju.

  • pisati znanstvene publikacije

    Prezentirati hipotezu, pronalaske i zaključke znanstvenog istraživanja u vašem stručnom području u profesionalnoj publikaciji.

  • pisati znanstvene i stručne radove, izrađivati tehničku dokumentaciju

    Pisati i uređivati znanstvene, akademske ili tehničke tekstove o različitim temama.

  • dijeliti i širiti rezultate u znanstvenoj zajednici

    Objavljivati znanstvene rezultate javnosti svim prikladnim sredstvima, uključujući na konferencijama, radionicama, seminarima i u znanstvenim publikacijama.

prikupljanje informacija iz fizičkih ili elektroničkih izvora
  • prikupljati biološke podatke

    Prikupljati biološke uzorke, bilježiti i sažimati biološke podatke za upotrebu u tehničkim istraživanjima, razvijajući planove upravljanja okolišem i biološkim proizvodima.

  • objedinjavati informacije

    Kritički čitati, tumačiti i sažimati nove i složene informacije iz različitih izvora.

  • prikupljati podatke

    Izdvojiti podatke koji se mogu izvesti iz više izvora.

upravljanje digitalnim podacima te njihovo prikupljanje i pohranjivanje
  • održavati bazu podataka vanjskih suradnika

    Održavati bazu podataka vanjskih suradnika koja timovima nudi dodatnu potporu i izračunati troškove pregovora.

  • provoditi analizu podataka

    Prikupljati podatke i statističke podatke za testiranje i ocjenjivanje radi stvaranja tvrdnji i predviđanja u obliku uzorka s ciljem otkrivanja korisnih informacija u postupku donošenja odluka.

  • upotrebljavati baze podataka

    Upotrebljavati softverske alate za upravljanje i organizaciju podataka u strukturiranom okruženju koje se sastoji od atributa, tablica i veza radi izvršavanja upita i izmjene pohranjenih podataka.

iznošenje općih informacija
  • predstavljati izvještaje

    Prikazivati rezultate, statističke podatke i zaključke publici na transparentan i izravan način.

  • upravljati znanjem za učinke u području politike

    Povećati učinak i upotrebu rezultata istraživanja u politici pravovremenim pružanjem i osiguravanjem razumijevanja najkorisnijih činjenica kako bi ih oblikovatelji politika mogli uzeti u obzir tijekom cijelog političkog ciklusa.

upravljanje informacijama
  • upravljati istraživačkim podacima

    Proizvoditi i analizirati znanstvene podatke koji proizlaze iz kvalitativnih i kvantitativnih istraživačkih metoda. Pohranjivati i održavati podatke u istraživačkim bazama podataka. Podupirati ponovnu uporabu znanstvenih podataka i biti upoznat s načelima otvorenog pristupa podacima.

  • upravljati bazama podataka

    Primjenjivati sheme i modele dizajna baze podataka, utvrđivati ovisnosti o podatcima, upotrebljavati jezike za pretraživanje i sustave upravljanja bazama podataka (DBMS) s ciljem razvijanja i upravljanja bazama podataka.

savjetovanje o pravnim, regulatornim ili postupovnim pitanjima
  • promicati prijenos znanja

    Upoznati širok krug dionika s postupcima vrednovanja znanja čiji je cilj maksimizirati dvosmjerni tok tehnologije, intelektualnog vlasništva, stručnosti i sposobnosti između istraživačke baze te industrije ili javnog sektora.

komunikacija, suradnja i kreativnost
  • razmišljati apstraktno

    Pokazati sposobnost korištenja koncepata za stvaranje i razumijevanje generalizacija te utvrditi odnose ili ih povezati s drugim predmetima, događajima ili iskustvima.

coaching i mentoriranje
  • mentorirati osobe

    Mentorirati osobe pružanjem emocionalne potpore, razmjenom iskustava i savjetovanjem osobe kako bi im se pomoglo u osobnom razvoju te prilagodba potpore posebnim potrebama osobe i ispunjavanje njihovih zahtjeva i očekivanja.

razrađivanje obrazovnih programa
  • upravljati osobnim profesionalnim razvojem

    Preuzeti odgovornost za cjeloživotno učenje i trajni profesionalni razvoj. Nastaviti s učenjem i tako povećavati i ažurirati stručne kompetencije. Utvrditi prioritetna područja za profesionalni razvoj na temelju razmatranja vlastite prakse i u kontaktima s kolegama i dionicima.

Područja znanja & Softver i tehnologije
Područja znanja
  • genomika

    Područje istraživanja koje proučava sveukupne genome organizama, kao i njihov genetski ili epigenetski redoslijed informacija. Cilj je doći do spoznaja o sekvenciranju bioloških proizvoda i analizi strukture i funkcije tih sekvenci primjenom rekombinantne DNK i bioinformatičkih pristupa.

  • računalna biologija

    Interdisciplinarno znanstveno područje u kojem se analitika podataka i teorija podataka primjenjuju na istraživanje bioloških sustava dobivenih pokusima.

  • računalna kemija

    Grana kemije čiji je cilj rješavanje složenih kemijskih problema pomoću računalnih simulacija.

  • računalna oprema

    Ponuđena računala, računalna periferna oprema i softverski proizvodi, njihove funkcije, svojstva te pravni i regulatorni zahtjevi.

  • sustavi upravljanja bazama podataka

    Alati za izradu, ažuriranje i upravljanje bazama podataka, kao što su Oracle, MySQL i Microsoft SQL Server.

  • web programiranje

    Paradigma programiranja koja se temelji na kombinaciji oznake (kojom se tekstu dodaju kontekst i struktura) i drugog koda za web programiranje, kao što je AJAX, JavaScript i PHP, kako bi se poduzele odgovarajuće radnje i vizualiziralo sadržaj.

Međusektorske vještine
  • biologija
  • biološke znanosti
  • laboratorijske tehnike
  • računalno inženjerstvo
  • računalno programiranje
  • statistika
Softver i tehnologije
Structured query language SQLSASPythonRMicrosoft SQL ServerThe MathWorks MATLABIBM SPSS StatisticsSalesforce softwareOracle DatabaseExtensible markup language XMLC++Hypertext markup language HTMLTableauOracle JavaJavaScriptCPerlMicrosoft Visual Basic for Applications VBAPHPAmazon Web Services AWS softwareMicrosoft Azure softwareMySQLC#Microsoft Active Server Pages ASPApache HadoopMicrosoft Visual StudioGitGitHubRubyNoSQLPostgreSQLMicrosoft SQL Server Reporting Services SSRSOracle PL/SQLjQueryDockerJavaScript Object Notation JSONScalaDjangoStataCorp StataRelational database management software
Ključne osobine koje su vam potrebne
Priznanje Suradnja Analitičko razmišljanje Postignuće/Napori Pouzdanost Integritet Postignuće Neovisnost Raznolikost Inovacija Prilagodljivost/Fleksibilnost Otpornost na stres Vođstvo Briga za druge Samokontrola Socijalna orijentacija
Ključne nagrade koje možete očekivati
PostignućeUvjeti radaPriznanjeOdnosiPodrškaNeovisnost
Kako se kvalificirati

Znanstvenik/znanstvenica u području bioinformatike: kako steći kvalifikacije i gdje studirati

Što je obično potrebno za kvalifikaciju: razina obrazovanja, gdje je to regulirana profesija i gdje studirati.

Tipična razina obrazovanja

Preddiplomski sveučilišni studij

Napredovanje u karijeri

Putovi rasta i slične uloge

Istražite tipične putove napredovanja u karijeri, srodne vještine i slične uloge kako biste planirali svoj sljedeći prijelaz.

Krajolik karijere

Gdje se uklapa znanstvenik/znanstvenica u području bioinformatike?

Ova uloga
znanstvenik/znanstvenica u području bioinformatike Ova uloga

Rezultati sličnosti temeljeni na preklapanju vještina iz ESCO podataka.

Za organizacije

Podaci na ovoj stranici u službi su vaših učenika, klijenata i zaposlenika.

Uobičajena pitanja

Često postavljana pitanja

Koje su najvažnije vještine potrebne za ovu ulogu?
Osim solidnog znanja biologije i genetike, ključne su vještine programiranja (npr. Python, R), statističke analize, rada s bazama podataka (SQL) i razumijevanja algoritama za strojnog učenja. Važno je i imati sposobnost kritičkog razmišljanja i jasnoća u komunikaciji rezultata.
Kako se ova uloga razlikuje od uloge programera?
Programeri se fokusiraju na razvoj softvera, dok se znanstvenici/znanstvenice u području bioinformatike koriste postojećim softverom i razvijaju nove algoritme i metode specifične za analizu bioloških podataka. Bioinformatika zahtijeva duboko razumijevanje biološkog konteksta.
Koji su tipični poslodavci za znanstvenike/znanstvenice u području bioinformatike u Hrvatskoj?
Poslodavci uključuju sveučilišta, istraživačke institute, farmaceutske tvrtke, biotehnološke tvrtke, bolnice i državne institucije koje se bave zdravstvenim istraživanjima.
Znanstvenik/Znanstvenica U Području Bioinformatike — kolika je plaća u Sjedinjenim Državama?
93.330 dolara godišnje prema medijanu, na dan 2025-05. Medijani saveznih država kreću se od 63.290 do 121.680 dolara. Izvor: US Bureau of Labor Statistics. Podatak se odnosi na Sjedinjene Države i nije projekcija za Europu.

Izvori: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS Podaci ažurirani 3. listopada 2026. O našim podacima