Професійний профіль

Дослідник-біоінформатик/дослідниця-біоінформатикиня

Знімок

Дослідники-біоінформатики аналізують біологічні процеси за допомогою комп’ютерних програм. Вони ведуть або створюють бази даних, що містять інформацію про біологічні процеси. Дослідники-біоінформатики збирають і аналізують біологічні дані, а також можуть допомагати вченим у різних галузях, зокрема в біотехнології та фармацевтиці. Вони проводять наукові дослідження та статистичні аналізи, а також надають звіти про отримані висновки. Дослідники-біоінформатики також можуть збирати зразки ДНК, займатися виявленням зразків даних і проводити генетичні дослідження.

Резюме

Дослідник-біоінформатик/дослідниця-біоінформатикиня займається аналізом біологічних даних за допомогою спеціалізованого програмного забезпечення. Ваша робота включатиме збір, обробку та інтерпретацію великих обсягів інформації, створення та підтримку баз даних, а також проведення статистичного аналізу для виявлення закономірностей та тенденцій. Ви будете тісно співпрацювати з науковцями з різних галузей, надаючи їм необхідні інструменти та знання для вирішення складних завдань.

Ключові обов'язки:
  • • Збір та аналіз біологічних даних з різних джерел, включаючи дані геноміки, протеоміки та метаболоміки.
  • • Розробка та підтримка баз даних для зберігання та організації біологічної інформації.
  • • Проведення статистичного аналізу та моделювання біологічних процесів.
Labour market

Де ця професія затребувана

Повідомлені нестача та надлишок робочої сили, за роками. Публікується для професійних груп, а не для окремих посад.

Повідомлено про нестачуПовідомлено про надлишокПовідомлено в інший рікЦе джерело цього не охоплює

Насиченіший колір: повідомлялося так само більше років поспіль.

Показники охоплюють Професіонали в сфері науки та інженерії — 274 професій, зокрема цю.

3 з 9 з нестачею202529 з 30 зростають3.9Mвакансії до 2035

Нестача: Ireland, Italy, Slovenia.

Найтриваліша нестача: Ireland, 3 роки.

Оберіть територію на карті, щоб побачити її показники.

Про це джерело

Джерело: ELA/EURES, нестача та надлишок робочої сили. Дані публікуються на рівні професійної групи й охоплюють Європу. Випуски різняться будовою додатка та переліком країн, тож різниця між роками не завжди означає, що ринок праці змінився. Сірі країни не повідомляли, а це не те саме, що рівновага.

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.

Дізнатися більше

Знайдіть свій кар’єрний шлях і дізнайтеся про науку, що стоїть за нашими рекомендаціями.

Швидка перевірка підгонки

Чи підійде вамдослідник-біоінформатик/дослідниця-біоінформатикиня?

Дайте відповідь на три короткі запитання. Це не повна оцінка — це тизер, який допоможе вам вирішити, чи варто порівнювати ваш профіль.

Прогрес0/3

Вам подобаються завдання, які потребуютьВизнання?

Вам подобаються завдання, які потребуютьСпівпраця?

Вам подобаються завдання, які потребуютьАналітичне мислення?

NexFuture™

Майбутня перспектива для дослідник-біоінформатик/дослідниця-біоінформатикиня

The outlook for дослідник-біоінформатик/дослідниця-біоінформатикиня reflects a balanced mix of automation exposure and durable, human-led work.

Як розраховуються ці бали?

Індекс стійкості (0–100) оцінює, наскільки структурно захищена ця професія від автоматизації та порушень з боку ШІ, на основі аналізу на рівні завдань. Вищі оцінки означають більше завдань, що вимагають людського судження. Вплив ШІ показує приблизний відсоток годин завдань, на які можуть вплинути поточні можливості ШІ. Це структурні показники, отримані з моделі, а не прогнози індивідуальної безпеки зайнятості.

Грати в майбутнє

Якдослідник-біоінформатик/дослідниця-біоінформатикиняможе змінитися в міру впровадження ШІ?

Ймовірно, ця роль буде змінюватися поступово, коли штучний інтелект буде підтримувати вибрані завдання, а не заміняти всю професію.

Значна трансформація на рівні завдань очікується через 12 років (близько 2038 року) за обраним сценарієм „Очікуваний“.
~35%
Стійкість
Ризик автоматизації
EXP~55%
Людський край
MOAT~40%

Ілюстративний сценарій на основі автоматизованості завдань — не прогноз. Значення округлюються, що далі ви дивитеся.

2026
2033
2043
Швидкість впровадження ШІ:

Як ШІ може змінити цю роль

Детермінована модельна інтерпретація поточних рольових сигналів — не гарантія заміни.

Належить людині 40% Належить людині
Що ще залежить від людей
  • допомагати в проведенні наукового дослідження
  • професійно взаємодіяти в дослідницькому та професійному середовищі
  • оцінювати дослідницьку діяльність
Людська перевага Щоб залишатися попереду в цій ролі, зосередьтеся на вебпрограмування та геноміка. Ці людино-центричні навички найважче репліковуються AI протягом наступних 20 років.
асист 23% асист
Де ШІ може стати другим пілотом
  • аналізувати наукові дані
  • застосовувати методи статистичного аналізу
  • керувати відкритими публікаціями
Автоматизувати 50% Автоматизувати
Завдання, які найбільше піддаються автоматизації
  • збирати біологічні дані
  • синтезувати інформацію
  • збирати дані
Детальний аналіз

Життєві показники та вектори штучного інтелекту

Вектори експозиції AI

0-100%
ШІ / машинне навчання 23%

Експозиція до аналізу з підтримкою AI, розпізнаванню шаблонів та завданням прогнозного моделювання

Генеративний ШІ 8%

Експозиція до генерування контенту, креативного поліпшення та інструментів великих мовних моделей

Робототехніка та фізична автоматизація 1%

Експозиція до фізичної автоматизації, робототехніки та переміщення завдань, керованих датчиками

Когнітивне програмне забезпечення 1%

Експозиція до автоматизації робочих процесів, програмного забезпечення підтримки рішень та цифровізації процесів

Технічні деталі
Методологія: NexFuture v3.0 Джерела: O*NET® 30.3, ESCO v1.2.1 Оновлено: вер. 2026 р.

NexFuture v3.0 оцінює вплив автоматизації безпосередньо з основних груп навичок ESCO, зважених за масою навичок і відкаліброваних за експертними якорями. Оцінки є ймовірнісними оцінками, а не гарантіями. Докладніше див. у Білій книзі методології NexFuture.

Вимірює вразливість до автоматизації. Він не вимірює зарплату, попит чи кількість робочих місць поруч із вами.

День у житті

Що люди зазвичай роблять у цій ролі

Цифрова технологія

День із життя

Типовий день якдослідник-біоінформатик/дослідниця-біоінформатикиня

09
09:00 · Ранок
використовувати програмне забезпечення з відкритим кодом
Використовувати програмне забезпечення з відкритим кодом, знаючи основні моделі з відкритим кодом, схеми ліцензування й методи кодування, які зазвичай застосовуються під час створення програмного забезпечення з відкритим кодом.\n
10
10:30 · Середина ранку
управляти правами інтелектуальної власності
Мати справу з приватними юридичними правами, які захищають продукти інтелектуальної праці від незаконного порушення.
12
12:00 · полудень
аналізувати наукові дані
Збирати та аналізувати наукові дані, отримані в результаті досліджень. Інтерпретувати ці дані відповідно до певних стандартів і точок зору, щоб прокоментувати їх.
14
14:00 · полудень
вести базу даних
Застосовувати схеми та моделі проєктування баз даних, визначати залежності даних, використовувати мови запитів та системи управління базами даних (database management system, DBMS) для розробки та управління базами даних.
15
15:30 · Пізній вечір
вести базу даних позаштатних працівників
Обслуговувати базу даних фрілансерів, яка буде додатковою підтримкою для ваших команд і надасть можливість підрахувати витрати на переговори.
17
17:00 · Підведення підсумків
виконувати аналіз даних
Збирати дані й статистику для перевірки та оцінювання з метою створення тверджень і моделей прогнозування для виявлення корисної інформації в процесі прийняття рішень.

Наказ-завдання є ілюстративним. Окремі дні відрізняються.

Програмне забезпечення та технології & Галузі знань
Програмне забезпечення та технології
Accelrys Pipeline PilotAmazon Web Services AWS softwareApache AccumuloApache GroovyApache HadoopApache HTTP ServerBashBioconductorBioconductor softwareBiomatters GeneiousBioPerlBLATBowtieBWACC#C++CanuClustalWCufflinks
Галузі знань

Міжгалузеві навички
  • біологія
  • комп’ютерна інженерія
  • комп’ютерне програмування
Основні навички
проведення академічних або маркетингових досліджень
  • просувати відкриті інновації в дослідженнях

    Застосовувати техніки, моделі, методи та стратегії, які сприяють просуванню кроків до інновацій через співпрацю з людьми та організаціями за межами організації.\n

  • інтегрувати гендерне питання в дослідження

    Враховувати в процесі дослідження біологічні характеристики та соціальні й культурні особливості жінок і чоловіків (гендер), що розвиваються, а також їхні соціальні та культурні особливості.

  • проводити міждисциплінарні дослідження

    Опрацьовувати та використовувати результати досліджень і дані, що виходять за межі дисциплінарних та / або функціональних кордонів.\n

  • сприяти участі громадян у науковій та дослідницькій діяльності

    Залучати громадян до наукової та дослідницької діяльності та заохочувати їхній внесок у вигляді знань, часу або вкладених ресурсів.

  • розпоряджатись відшукуваними, доступними, сумісними і багаторазово використовуваними даними

    Створювати, описувати, зберігати, оберігати та (повторно) використовувати наукові дані на основі принципів FAIR (відшукуваність, доступність, сумісність і багаторазовість використання даних), роблячи дані максимально відкритими та настільки закритими, наскільки це є необхідним.

  • проводити наукові дослідження

    Отримувати, виправляти або вдосконалювати знання про явища за допомогою наукових методів і прийомів, заснованих на емпіричних або вимірюваних спостереженнях.\n

технічне або академічне письмо
  • публікувати наукові дослідження

    Проводити наукові дослідження в університетах і науково-дослідних установах або за власний рахунок, публікувати їх у книгах чи наукових журналах з метою зробити внесок у сферу знань і отримати особисту академічну акредитацію.\n

  • писати наукові публікації

    Представляти гіпотезу, результати та висновки своїх наукових досліджень у своїй галузі знань у фаховому виданні.

  • створювати наукові чи академічні статті й технічну документацію

    Створювати та редагувати наукові, академічні чи технічні тексти на різні теми.

  • поширювати результати серед наукової спільноти

    Оприлюднювати наукові результати будь-якими відповідними засобами, включно з конференціями, семінарами, колоквіумами та науковими публікаціями.

збір інформації з фізичних або електронних джерел
  • збирати біологічні дані

    Збирати біологічні зразки, записувати та узагальнювати біологічні дані для використання в технічних дослідженнях, розробці планів екологічного менеджменту та біологічних продуктів.

  • синтезувати інформацію

    Аналізувати після прочитання, інтерпретувати та узагальнювати нову та складну інформацію, отриману з різних джерел.

  • збирати дані

    Отримувати дані, які можна експортувати, з різних джерел.

керування, збір і зберігання цифрових даних
  • вести базу даних позаштатних працівників

    Обслуговувати базу даних фрілансерів, яка буде додатковою підтримкою для ваших команд і надасть можливість підрахувати витрати на переговори.

  • виконувати аналіз даних

    Збирати дані й статистику для перевірки та оцінювання з метою створення тверджень і моделей прогнозування для виявлення корисної інформації в процесі прийняття рішень.

  • використовувати бази даних

    Використовувати програмні засоби для керування даними, їх систематизації у структурованому середовищі, яке складається з атрибутів, таблиць і зв’язків, для звернення до збережених даних, а також їх модифікації.

представлення загальної інформації
  • складати звіти

    Презентувати аудиторії результати, статистику та висновки прозоро та зрозуміло.

  • посилювати вплив науки на політику та суспільство

    Впливати на політику та прийняття рішень на основі фактичних даних, надаючи науковий внесок і підтримуючи професійні стосунки з політиками та іншими зацікавленими сторонами. \n

управління інформацією
  • розпоряджатись даними досліджень

    Створювати та аналізувати наукові дані, отримані за допомогою якісних та кількісних методів дослідження. Зберігати та підтримувати дані в дослідницьких базах даних. Підтримувати повторне використання наукових даних і бути знайомим з принципами управління відкритими даними.

  • вести базу даних

    Застосовувати схеми та моделі проєктування баз даних, визначати залежності даних, використовувати мови запитів та системи управління базами даних (database management system, DBMS) для розробки та управління базами даних.

консультування з правових, нормативних або процесуальних питань
  • сприяти передачі знань

    Підвищувати обізнаність про процеси валоризації знань, спрямовані на максимізацію двостороннього потоку технологій, інтелектуальної власності, досвіду та можливостей між дослідницькою основою та промисловістю чи державним сектором.

спілкування, співпраця й творчість
  • мислити абстрактно

    Демонструвати здатність використовувати поняття, щоб робити й розуміти узагальнення, а також пов’язувати або їх з іншими предметами, подіями чи досвідом.

ДНК навичок

ДНК навичок

Риси робочої особистості та цінності, які визначають цю роль

Ключові риси, які вам потрібні
Визнання Співпраця Аналітичне мислення Досягнення/Зусилля Надійність Цілісність Досягнення Незалежність Різноманітність Інновація Адаптивність/Гнучкість Стресостійкість Лідерство Турбота про інших Самоконтроль Соціальна орієнтація
Основні винагороди, яких ви можете очікувати
ДосягненняУмови праціВизнанняВідносиниПідтримкаНезалежність
Career path

Path to become a дослідник-біоінформатик/дослідниця-біоінформатикиня

What it typically takes to qualify: education level, where it is a regulated profession, and where to study.

Просування по службі

Шляхи зростання та подібні ролі

Досліджуйте типові шляхи кар'єрного зростання, суміжні навички та подібні ролі, щоб спланувати свій наступний перехід.

Кар'єрний пейзаж

Куди підходитьдослідник-біоінформатик/дослідниця-біоінформатикиня?

Ця роль
дослідник-біоінформатик/дослідниця-біоінформатикиня Ця роль

Оцінки подібності на основі збігу навичок із даних ESCO.

Загальні запитання

Часті запитання

Які навички необхідні для роботи дослідником-біоінформатиком/дослідницею-біоінформатикинею?
Необхідні міцні знання в галузі біології, інформатики та статистики. Важливо володіти навичками програмування (наприклад, Python, R), роботи з базами даних (SQL) та вміти аналізувати великі обсяги даних. Також важлива здатність критично мислити та ефективно комунікувати результати досліджень.
В яких галузях можуть працювати дослідники-біоінформатики?
Дослідники-біоінформатики затребувані в широкому спектрі галузей, включаючи фармацевтичну промисловість, біотехнологічні компанії, науково-дослідні інститути, університети та державні установи, що займаються охороною здоров'я.
Які перспективи кар'єрного росту для дослідника-біоінформатика/дослідниці-біоінформатикині?
З розвитком технологій та збільшенням обсягів біологічних даних, попит на дослідників-біоінформатиків постійно зростає. Можливі шляхи кар'єрного росту включають керівництво дослідницькими групами, розробку нових програмних продуктів для аналізу біологічних даних, або спеціалізацію в певній галузі, наприклад, геноміка раку.
Дослідник-Біоінформатик/Дослідниця-Біоінформатикиня — скільки платять у США?
93 330 доларів на рік за медіаною, станом на 2025-05. Медіани штатів коливаються від 63 290 до 121 680 доларів. Джерело: US Bureau of Labor Statistics. Показник стосується Сполучених Штатів і не є прогнозом для Європи.