Profil zawodowy

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.

Podsumowanie

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.

Kluczowe obowiązki bioinformatyka:
  • • 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.
40%
Odporność Wynik · 2026 (Im wyżej, tym lepiej)
Licencjat lub równoważny 50% Narażenie na AI
Uruchom ocenę Career DNA
Labour market

Gdzie ten zawód jest poszukiwany

Zgłoszone niedobory i nadwyżki siły roboczej, według roku. Publikowane dla grup zawodowych, nie dla pojedynczych stanowisk.

Zgłoszony niedobórZgłoszona nadwyżkaZgłoszono w innym rokuNieobjęte tym źródłem

Głębszy kolor: zgłaszane tak samo przez więcej kolejnych lat.

Dane obejmują Specjaliści nauk fizycznych, matematycznych i technicznych — 274 zawodów, w tym ten.

3 z 9 z niedoborem202529 z 30 rośnie3.9Mwakaty do 2035

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.

Odkryj więcej

Znajdź swoją ścieżkę kariery i poznaj naukę stojącą za naszymi rekomendacjami.

Doradzasz innym? Zobacz NexPath dla szkół i poradni.
Szybka kontrola dopasowania

Czybioinformatykpasuje do Ciebie?

Odpowiedz na trzy krótkie pytania. To nie jest pełna ocena — to zwiastun, który pomoże Ci zdecydować, czy porównać swój profil.

Postęp0/3

Czy lubisz zadania wymagająceUznanie?

Czy lubisz zadania wymagająceWspółpraca?

Czy lubisz zadania wymagająceMyślenie analityczne?

NexFuture™

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.

Zagraj w przyszłość

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.

Szacuje się znaczącą transformację na poziomie zadań za 12 lat (około 2038 roku) w wybranym scenariuszu „Oczekiwane”.
~35%
Odporność
Ryzyko automatyzacji
EXP~55%
Ludzka krawędź
MOAT~40%

Scenariusz poglądowy oparty na automatyzacji zadań — nie prognoza. Wartości są zaokrąglane im dalej w przyszłość patrzysz.

2026
2033
2043
Szybkość wdrażania AI:

Jak sztuczna inteligencja może zmienić tę rolę

Deterministyczna, oparta na modelu interpretacja aktualnych sygnałów roli — nie gwarantuje zastąpienia.

Należący do człowieka 40% Należący do człowieka
Co jeszcze zależy od ludzi
  • pomagać w badaniach naukowych
  • Prowadzić współpracę ze stronami w środowiskach badawczych i zawodowych.
  • oceniać działania związane z badaniami
Ludzka przewaga Aby pozostać z przodu w tej roli, skoncentruj się na biologia obliczeniowa i chemia obliczeniowa. Te skoncentrowane na człowieku umiejętności są najtrudniejsze do replikacji dla AI w ciągu następnych 20 lat.
Asysta 23% Asysta
Gdzie sztuczna inteligencja może zostać drugim pilotem
  • analizować dane naukowe
  • stosować techniki analizy statystycznej
  • zarządzać otwartymi publikacjami
Automatyzuj 50% Automatyzuj
Zadania najbardziej narażone na automatyzację
  • gromadzić dane biologiczne
  • dokonywać syntezy informacji
  • gromadzić dane
Szczegółowa analiza

Parametry życiowe i wektory AI

Wektory narażenia na sztuczną inteligencję

0-100%
Sztuczna inteligencja / uczenie maszynowe 23%

Narażenie na analizę wspieraną AI, rozpoznawanie wzorców i zadania modelowania predykcyjnego

Generatywna sztuczna inteligencja 8%

Narażenie na generowanie treści, wzmacnianie kreatywne i narzędzia dużych modeli językowych

Automatyka robotyczna i fizyczna 1%

Narażenie na automatyzację fizyczną, robotykę i zmianę zadań kierowaną czujnikami

Oprogramowanie kognitywne 1%

Narażenie na automatyzację przepływu pracy, oprogramowanie wspomagające decyzje i digitalizację procesów

Szczegóły techniczne
Metodologia: NexFuture v3.0 Źródła: O*NET® 30.3, ESCO v1.2.1 Zaktualizowano: sie 2026

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.

Dzień w życiu

Co ludzie w tej roli zazwyczaj robią

Technologia cyfrowa

Dzień w życiu

Typowy dzień jakobioinformatyk

09
09:00 · Rano
gromadzić dane biologiczne
Gromadzenie próbek biologicznych, rejestrowanie i podsumowywanie danych biologicznych wykorzystywanych w badaniach technicznych, opracowywanie planów zarządzania środowiskowego i produktów biologicznych.
10
10:30 · Środek poranka
tworzyć oprogramowanie open source
Obsługiwać i tworzyć oprogramowanie open source. Posiadać wiedzę na temat głównych modeli open source, programów udzielania licencji oraz praktyk kodowania powszechnie przyjętych w tworzeniu oprogramowania open source.
12
12:00 · Południe
zarządzać prawami własności intelektualnej
Zajmować się prawami prywatnymi chroniącymi wytwory własności intelektualnej przed bezprawnym naruszeniem.
14
14:00 · Popołudnie
analizować dane naukowe
Gromadzić i analizować dane naukowe uzyskane w wyniku badań. Interpretować te dane zgodnie z pewnymi standardami i punktami widzenia, aby można było je skomentować.
15
15:30 · Późne popołudnie
dokonywać syntezy informacji
Krytycznie czytać, interpretować i streszczać nowe i złożone informacje z różnych źródeł.
17
17:00 · Podsumowanie
gromadzić dane
Wyodrębniać dane do eksportu z wielu źródeł.

Kolejność zadań ma charakter poglądowy. Poszczególne dni są różne.

Oprogramowanie i technologie & Obszary wiedzy
Oprogramowanie i technologie
Accelrys Pipeline PilotAmazon Web Services AWS softwareApache AccumuloApache GroovyApache HadoopApache HTTP ServerBashBioconductorBioconductor softwareBiomatters GeneiousBioPerlBLATBowtieBWACC#C++CanuClustalWCufflinks
Obszary wiedzy
  • 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.

Umiejętności międzysektorowe
  • biologia
  • inżynieria komputerowa
  • literatura naukowa
Niezbędne umiejętności
prowadzenie badań naukowych lub rynkowych
  • 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.

pisanie techniczne lub akademickie
  • 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.

gromadzenie informacji ze źródeł fizycznych lub elektronicznych
  • 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.

zarządzanie danymi cyfrowymi, ich gromadzenie i przechowywanie
  • 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.

przedstawianie informacji ogólnych
  • 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.

zarządzanie informacjami
  • 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.

doradztwo w zakresie spraw prawnych, regulacyjnych i proceduralnych
  • 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.

komunikacja, współpraca i kreatywność
  • 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

Umiejętności DNA

Cechy osobowości zawodowej i wartości definiujące tę rolę

Kluczowe cechy, których potrzebujesz
Uznanie Współpraca Myślenie analityczne Osiągnięcie/Wysiłek Niezawodność Integralność Osiągnięcie Niezależność Różnorodność Innowacja Dostosowanie/Giętkość Tolerancja stresu Przywództwo Troska o innych Samokontrola Orientacja społeczna
Kluczowe nagrody, których możesz się spodziewać
OsiągnięcieWarunki pracyUznanieRelacjeWsparcieNiezależność
Rozwój kariery

Ścieżki rozwoju i podobne role

Poznaj typowe ścieżki kariery, powiązane umiejętności i podobne role, aby zaplanować swój kolejny krok.

Krajobraz kariery

Gdzie pasujebioinformatyk?

Ta rola
bioinformatyk Ta rola

Wyniki podobieństwa oparte na pokrywaniu się umiejętności z danych ESCO.

Często zadawane pytania

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 — czy w Europie występuje niedobór?
Nie. W wydaniu ELA/EURES z 2025 r. nadwyżkę zgłoszono w 6 z 9 krajów europejskich, które oceniły tę grupę zawodową: Austria, Czechy, Niemcy, Grecja i 2 więcej. 3 zgłosiły niedobór. Oceny te publikuje się dla grup zawodowych, a nie dla pojedynczych nazw stanowisk.
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.