bioinformatyk
Zrzut ekranu
Bioinformatyk to kluczowa postać w nowoczesnej biologii i medycynie, łącząca wiedzę z zakresu biologii z umiejętnościami programistycznymi. Analizuje złożone dane biologiczne, pomagając w odkrywaniu nowych leków i zrozumieniu procesów życiowych.
Praca bioinformatyka to intensywna analiza danych, często pochodzących z sekwencjonowania DNA, badań genomowych i analiz białek. Codzienność obejmuje pisanie i optymalizację kodu, budowanie i utrzymanie baz danych biologicznych, a także interpretację wyników analiz statystycznych. Współpraca z naukowcami z różnych dziedzin, takich jak biotechnologia, farmacja czy medycyna, jest integralną częścią tej roli.
- • Analiza danych biologicznych, w tym sekwencji DNA i RNA, ekspresji genów oraz danych proteomicznych.
- • Projektowanie i implementacja algorytmów oraz narzędzi bioinformatycznych.
- • Budowa i utrzymanie baz danych biologicznych, zapewniając ich integralność i dostępność.
Gdzie ten zawód jest poszukiwany
Zgłoszone niedobory i nadwyżki siły roboczej, według roku. Publikowane dla grup zawodowych, nie dla pojedynczych stanowisk.
Głębszy kolor: zgłaszane tak samo przez więcej kolejnych lat.
Dane obejmują Specjaliści nauk fizycznych, matematycznych i technicznych — 274 zawodów, w tym ten.
Niedobór: Ireland, Italy, Slovenia.
Najdłużej trwający niedobór: Ireland, 3 lata.
Wybierz obszar na mapie, aby zobaczyć jego dane.
O tym źródle›
Źródło: ELA/EURES, niedobory i nadwyżki siły roboczej. Dane publikowane są na poziomie grupy zawodowej i obejmują Europę. Wydania różnią się układem załącznika oraz zakresem krajów, więc zmiana między latami nie zawsze oznacza, że zmienił się rynek pracy. Kraje na szaro nie zostały zgłoszone, co nie jest tym samym co równowaga.
What these words mean
The four things this section reports
- Reported demand
- Whether employers report needing people in this job — a judgement published by a national or EU body, not a count.
- Where it is heading
- Which way employment in this job is expected to move over the coming years, from an official projection.
- Openings
- Roughly how many openings arise — from growth and from people leaving the job.
- Typical pay
- What people in this job typically earn where the source publishes it. Blank does not mean unpaid; it means nobody publishes it for that place.
A measure is left out when nobody publishes it for that place, rather than shown as zero.
Which way the market leans for you
- In your favour
- More openings than people looking — employers are competing for candidates.
- Balanced
- Openings and candidates are roughly matched.
- Competitive
- More people looking than openings — expect to compete.
- Mixed evidence
- Sources disagree, or the same occupation group is short in one part and oversupplied in another.
Every source resolves to one of these four, so there is a single vocabulary to learn. What differs is the evidence behind it, which is printed underneath each verdict — a measured ratio of openings to jobseekers, or an assessment published by a national body.
How this job compares with other jobs in the same country
- Strong
- Among the strongest in that country
- Good
- Stronger than most jobs in that country
- Mixed
- About typical for that country
- Weak
- Weaker than most jobs in that country
This is a rank within one country, not a score you can carry across borders — the registers behind two countries count different people, so the same number means different things in each. It is also why a job can be among the strongest in a country and still show as Competitive: it leads the field in a market that is crowded overall.
Where these come from
Every figure is published by a national statistics office, a public employment service or an EU body, and each card names its source and the period it covers. Some places are counted monthly, others assessed once or twice a year, so two places on the same map can be describing different moments — the date is always shown.
None of this predicts one person's chances. It describes a market.
Odkryj więcej
Znajdź swoją ścieżkę kariery i poznaj naukę stojącą za naszymi rekomendacjami.
Czybioinformatykpasuje do Ciebie?
Odpowiedz na trzy krótkie pytania. To nie jest pełna ocena — to zwiastun, który pomoże Ci zdecydować, czy porównać swój profil.
Czy lubisz zadania wymagająceUznanie?
Czy lubisz zadania wymagająceWspółpraca?
Czy lubisz zadania wymagająceMyślenie analityczne?
Perspektywy przyszłości dla bioinformatyk
The outlook for bioinformatyk reflects a balanced mix of automation exposure and durable, human-led work.
Jak są obliczane te wyniki?
Indeks Odporności (0–100) szacuje, jak strukturalnie chroniony jest ten zawód przed automatyzacją i zakłóceniami AI, na podstawie analizy na poziomie zadań. Wyższe wyniki oznaczają więcej zadań wymagających ludzkiej oceny. Narażenie na AI pokazuje szacowany procent godzin zadań, na który mogłyby wpłynąć obecne możliwości AI. Są to strukturalne wskaźniki oparte na modelu, a nie prognozy dotyczące indywidualnego bezpieczeństwa pracy.
Jakbioinformatykmoże się zmienić w miarę wzrostu wykorzystania sztucznej inteligencji?
Rola ta prawdopodobnie będzie się stopniowo zmieniać, a sztuczna inteligencja będzie wspierać wybrane zadania, a nie zastępować cały zawód.
Scenariusz poglądowy oparty na automatyzacji zadań — nie prognoza. Wartości są zaokrąglane im dalej w przyszłość patrzysz.
Jakbioinformatykmoże się zmienić w miarę wzrostu wykorzystania sztucznej inteligencji?
Rola ta prawdopodobnie będzie się stopniowo zmieniać, a sztuczna inteligencja będzie wspierać wybrane zadania, a nie zastępować cały zawód.
Scenariusz poglądowy oparty na automatyzacji zadań — nie prognoza. Wartości są zaokrąglane im dalej w przyszłość patrzysz.
Jak sztuczna inteligencja może zmienić tę rolę
Deterministyczna, oparta na modelu interpretacja aktualnych sygnałów roli — nie gwarantuje zastąpienia.
Co jeszcze zależy od ludzi
- pomagać w badaniach naukowych
- Prowadzić współpracę ze stronami w środowiskach badawczych i zawodowych.
- oceniać działania związane z badaniami
Gdzie sztuczna inteligencja może zostać drugim pilotem
- analizować dane naukowe
- stosować techniki analizy statystycznej
- zarządzać otwartymi publikacjami
Zadania najbardziej narażone na automatyzację
- gromadzić dane biologiczne
- dokonywać syntezy informacji
- gromadzić dane
Parametry życiowe i wektory AI
Wektory narażenia na sztuczną inteligencję
0-100%Narażenie na analizę wspieraną AI, rozpoznawanie wzorców i zadania modelowania predykcyjnego
Narażenie na generowanie treści, wzmacnianie kreatywne i narzędzia dużych modeli językowych
Narażenie na automatyzację fizyczną, robotykę i zmianę zadań kierowaną czujnikami
Narażenie na automatyzację przepływu pracy, oprogramowanie wspomagające decyzje i digitalizację procesów
Szczegóły techniczne
NexFuture v3.0 szacuje narażenie na automatyzację bezpośrednio na podstawie kluczowych grup umiejętności ESCO, ważonych masą umiejętności i skalibrowanych względem kotwic eksperckich. Wyniki to szacunki probabilistyczne, a nie gwarancje. Pełne szczegóły znajdują się w białej księdze metodologii NexFuture.
Mierzy narażenie na automatyzację. Nie mierzy wynagrodzenia, popytu ani liczby miejsc pracy w Twojej okolicy.
Co ludzie w tej roli zazwyczaj robią
Technologia cyfrowa
Typowy dzień jakobioinformatyk
09 09:00 · Rano gromadzić dane biologiczne
10 10:30 · Środek poranka tworzyć oprogramowanie open source
12 12:00 · Południe zarządzać prawami własności intelektualnej
14 14:00 · Popołudnie analizować dane naukowe
15 15:30 · Późne popołudnie dokonywać syntezy informacji
17 17:00 · Podsumowanie gromadzić dane
Kolejność zadań ma charakter poglądowy. Poszczególne dni są różne.
-
biologia obliczeniowa
Interdyscyplinarna dziedzina nauki wykorzystująca analizę danych i teorie danych do badania systemów biologicznych uzyskanych w drodze eksperymentów.
-
chemia obliczeniowa
Dziedzina chemii, której celem jest rozwiązywanie złożonych problemów chemicznych za pomocą symulacji komputerowych.
-
genomika
Dziedzina badań zajmująca się całymi genomami organizmów, a także ich sekwencjami informacji genetycznych lub epigenetycznych. Jej celem jest poszerzanie wiedzy na temat produktów biologicznych niższego szczebla oraz analizowanie struktury i funkcji tych sekwencji przez stosowanie podejść bazujących na rekombinowanym DNA i bioinformatyce.
-
programowanie sieciowe
Paradygmat programowania oparty na łączeniu znaczników (co dodaje kontekst i strukturę do tekstu) oraz na innym kodzie programowania sieciowego, takim jak AJAX, Javascript i PHP, w celu przeprowadzenia odpowiednich działań i wizualizacji treści.
-
system zarządzania bazą danych
Narzędzia do tworzenia, aktualizacji i zarządzania bazami danych, takie jak Oracle, MySQL i Microsoft SQL Server.
-
wyposażenie komputerowe
Oferowane komputery, sprzęt peryferyjny i oprogramowanie, ich funkcje, właściwości oraz wymogi prawne i regulacyjne.
- biologia
- inżynieria komputerowa
- literatura naukowa
-
promować otwarte innowacje w pracach badawczych
Wspierać zintegrowaną współpracę, w ramach której różne zainteresowane strony razem tworzą innowacje w zakresie wspólnych wartości.
-
uwzględniać aspekt płci w badaniach naukowych
W całym procesie badawczym brać pod uwagę cechy biologiczne oraz zmieniające się cechy społeczne i kulturowe kobiet i mężczyzn (płeć).
-
prowadzić badania z różnych dziedzin
Prowadzić badania wykraczające poza granice dyscyplinarne i funkcjonalne.
-
promować zaangażowanie społeczeństwa w badania naukowe
Angażować obywateli w opracowywanie, prowadzenie i rozpowszechnianie badań naukowych.
-
zarządzać danymi, które są możliwe do znalezienia, dostępne, zapewniają interoperacyjność i ponowne wykorzystanie
Opracowywać, opisywać, przechowywać, zabezpieczać i (ponownie) wykorzystywać dane naukowe na podstawie zasad FAIR (możliwe do znalezienia, dostępne, zapewniają interoperacyjność i ponowne wykorzystanie), czyniąc dane otwartymi w największym możliwym zakresie, zamkniętymi tylko w koniecznym.
-
prowadzić badania naukowe
Angażować się w tworzenie koncepcji lub tworzenie nowej wiedzy poprzez formułowanie pytań badawczych, prowadzenie badań, ulepszanie lub rozwijanie koncepcji, teorii, modeli, technik, oprzyrządowania, oprogramowania lub metod operacyjnych oraz poprzez stosowanie metod i technik naukowych.
-
publikować wyniki badań akademickich
Prowadzić badania akademickie, uniwersyteckie, bądź własne w swojej dziedzinie wiedzy specjalistycznej i publikować je w książkach lub czasopismach naukowych w celu wniesienia wkładu w swoją dziedzinę i uzyskania osobistej akredytacji akademickiej.
-
tworzyć publikacje naukowe
Przedstawiać hipotezy, ustalenia i wnioski z własnych badań naukowych w ramach swojej specjalizacji w publikacjach branżowych.
-
sporządzać projekty prac naukowych lub akademickich oraz dokumentacji technicznej
Sporządzać i redagować dokumenty naukowe, akademickie lub techniczne na różne tematy.
-
rozpowszechniać wyniki w środowisku naukowym
Publicznie udostępniać wyniki badań naukowych za pomocą wszelkich odpowiednich środków, takich jak konferencje, warsztaty, sympozja i publikacje naukowe.
-
gromadzić dane biologiczne
Gromadzenie próbek biologicznych, rejestrowanie i podsumowywanie danych biologicznych wykorzystywanych w badaniach technicznych, opracowywanie planów zarządzania środowiskowego i produktów biologicznych.
-
dokonywać syntezy informacji
Krytycznie czytać, interpretować i streszczać nowe i złożone informacje z różnych źródeł.
-
gromadzić dane
Wyodrębniać dane do eksportu z wielu źródeł.
-
prowadzić bazę danych freelancerów
Utrzymywać bazę danych freelancerów, oferującą dodatkowe wsparcie dla zespołów i być w stanie obliczyć koszty negocjacji.
-
przeprowadzać analizę danych
Zbierać dane i statystyki do testowania i oceny w celu generowania twierdzeń i prognoz wzorców, z zamiarem odkrycia przydatnych informacji w procesie decyzyjnym.
-
korzystać z baz danych
Używać narzędzi oprogramowania do zarządzania i organizowania danych w ustrukturyzowanym środowisku, które składa się z atrybutów, tabel i relacji w celu przeszukiwania i modyfikowania przechowywanych danych.
-
przedstawiać sprawozdania
Prezentować odbiorcom wyniki, statystyki i wnioski w sposób przejrzysty i bezpośredni.
-
zarządzać wiedzą na potrzeby wpływu polityki
Zwiększać wpływ i korzystać z wyników badań w polityce poprzez zapewnianie, aby najbardziej użyteczne fakty były przedstawiane i rozumiane w odpowiednim czasie, tak aby decydenci mogli uwzględniać je w całym cyklu polityki.
-
zarządzać danymi badawczymi
Tworzyć i analizować dane naukowe pochodzące z jakościowych i ilościowych metod badawczych. Przechowywać i utrzymywać dane w bazach danych badawczych. Wspierać ponowne wykorzystywanie danych naukowych i znać zasady zarządzania otwartymi danymi.
-
zarządzać bazą danych
Stosować schematy i modele projektowania baz danych, definiować zależności danych, używać języków zapytań i systemów zarządzania bazami danych (DBMS) do tworzenia baz danych i zarządzania nimi.
-
promować transfer wiedzy
Zapewniać powszechną świadomość procesów podnoszenia wartości wiedzy w celu maksymalizacji dwukierunkowego przepływu technologii, własności intelektualnej, wiedzy specjalistycznej i zdolności pomiędzy bazą badawczą a przemysłem lub sektorem publicznym.
-
myśleć abstrakcyjnie
Wykazywać umiejętności stosowania pojęć w celu dokonywania i rozumienia uogólnień oraz odnoszenia się do innych przedmiotów, wydarzeń lub doświadczeń i łączenia ich z tymi przedmiotami, wydarzeniami i doświadczeniami.
Umiejętności DNA
Cechy osobowości zawodowej i wartości definiujące tę rolę
Sprawdź, czy ta rola pasuje do Twojego DNA kariery
Weź udział w bezpłatnej ocenie DNA kariery, aby zobaczyć, jakbioinformatykpokrywa się z Twoimi zainteresowaniami, stylem pracy i przyszłą ścieżką. W mniej niż 10 minut otrzymasz spersonalizowany sygnał dopasowania i plan dalszych działań.
Zeskanuj, aby kontynuować na urządzeniu mobilnymŚcieżki rozwoju i podobne role
Poznaj typowe ścieżki kariery, powiązane umiejętności i podobne role, aby zaplanować swój kolejny krok.
Gdzie pasujebioinformatyk?
Wyniki podobieństwa oparte na pokrywaniu się umiejętności z danych ESCO.
Często zadawane pytania
- Jakie umiejętności programistyczne są najbardziej przydatne dla bioinformatyka?
- Najczęściej wykorzystywane języki programowania to Python, R i Perl. Znajomość baz danych (np. SQL) oraz narzędzi do analizy danych (np. Bioconductor) jest również bardzo ważna.
- Czy bioinformatyk musi mieć wykształcenie biologiczne?
- Tak, solidne podstawy biologiczne są niezbędne do zrozumienia danych i interpretacji wyników. Połączenie wiedzy biologicznej z umiejętnościami informatycznymi jest kluczowe dla sukcesu w tej roli.
- Jakie ścieżki kariery są dostępne dla bioinformatyków?
- Bioinformatycy mogą pracować w firmach farmaceutycznych, biotechnologicznych, instytutach badawczych, laboratoriach diagnostycznych, a także w sektorze IT specjalizującym się w rozwiązaniach dla biologii i medycyny. Możliwe jest również prowadzenie własnych badań naukowych.
- Bioinformatyk — ile się zarabia w Stanach Zjednoczonych?
- 93 330 dolarów rocznie w medianie, stan na 2025-05. Mediany stanowe mieszczą się między 63 290 a 121 680 dolarów. Źródło: US Bureau of Labor Statistics. Liczba dotyczy Stanów Zjednoczonych i nie jest prognozą dla Europy.