比较少看到生物资讯、计算生物学相关领域找工作的心得，今年初开始，一边准备 毕业一边找工作，顺利找到工作後，分享一下这个领域找工作的过程跟心得。 * 背景介绍： PhD in Computational Biology and Computer Science, Brown University 研究领域： Computational methods on cancer genomics 主要为设计probabilistic models/algorithms 寻找导致癌症的driver mutations 发表论文： Journal paper*2, in preparation*1 (first author) 一些跟校内校外教授们合写的journal paper*n * 学界 vs 业界: 大概是毕业前一年半左右，开始思考自己应该待在学界还是业界，喜欢学界自由 的风气，可以做一些自己喜欢的研究，同时也很想知道自己的所学到底在业界可 以应用在什麽地方。询问了指导教授，很感谢他建议我可以利用暑假去业界实习， 对於毕业後找哪方面的工作会比较有帮助。因此，去年暑假到了Pfizer实习，这 三个月除了专业知识上的收获之外，体会最深的就是fast-paced decision-making 跟每个project之间的分工合作，另一方面当然也有体会到业界的一些现实面。 综合了这些经验後，今年初开始找工作的时候，我大部分都着重在寻找 Biotech 跟 Pharma 公司内R&D相关的工作，一方面蛮喜欢业界相对快速的步调，另外一方 面也可以继续发挥研究领域的专长。 备注1: 其实在面试完以下的公司後，发现我的研究领域方面，业界跟学界的连结 其实相当足够，研究的东西本质上差异性老实说并不是很大，以下会有比较详细的 描述。 * 找目标→丢履历→回应： 除了锁定一些大家所熟知的大公司外，也有透过 LinkedIn Jobs, Indeed, Glassdoor等网站帮忙设定目标，最後再加上自己建立的connections，总共丢了 大概有20多间，约略Pharma及Biotech各半，职缺的话 data scientist, bioinformatics scientist/computational biologist, software engineer都有。 地点的选择，因为未婚妻工作地点的关系，大部分都集中在Boston area 跟 Bay area。 这个丢履历的过程，大部分几乎都是没有回音，或者直接发拒绝信说不适合、经验 不足，以下列出有电话聊天或面试的： - Pharma : Novartis, AstraZeneca, Biogen, Pfizer, FLXBio - Biotech：10X Genomics, Natera, Counsyl, Bina(Roche sequencing) - 其他：Stanford Health Care-CGSC, IBM Watson, Google(software engineer) 之後有机会进入下一轮onsite interview的公司为：AstraZeneca, Bina, 10X Genomics, Natera, Stanford Health Care, Google, Novartis。 * 面试过程 (按时间排序)： - AstraZeneca: Bioinformatics Scientist (Cancer genomics) 面试过程： Presentation+QA (40 mins), scientific interviews (30 mins*2), technical interviews (30 mins*3) 这是第一间接到面试的公司 (三月中左右)，因为没有任何面试经验，接到後 有写信询问hirining manager面试的内容，我把对方提点到的东西都准备了， 尽管如此，因为时间很紧迫，其实准备得不算非常充足。Presnetation我有针 对phone interview内对方所提到的研究方向来准备，scientific interviews 蛮有趣而且刺激的，问了很多研究相关的问题(非常类似参加会议台下发问的 问题)，此外还有一些职场上应对的问题，例如：你希望跟老板的工作模式为 何？ 如果老板跟你意见不同，你怎麽说服他？等等...。 Technical interviews则是比较着重在其他bioinformatics领域的问题，例如 phylogentic tree, differential expression analysis of RNA-seq data, machine learning, sequencing technology等等，衡量你懂不懂除了 cancer genomics之外的相关知识。 - Novartis: Bioinformatics Scientist, Oncology 这个蛮可惜的，通过电话面试後，安排好了onsite日期，等待过程中， 这个缺被freeze了...。 - Google: Software Engineer, PhD University Graduate 这是第二间onsite的公司， 因为是software engineer的面试，过程大概就如 其他版友分享的一样，跟生物资讯比较不相关，就不多赘述。 - 10X Genomics: Computational Biologist, Algorithm Development 面试过程：Presentation+QA (60 mins), technical interviews (45 mins*7) 紧接着Google面试的隔天，我到了这一家startup面试。10X的面试过程非常紧 凑而且紮实，大概是我这一波面试过程中碰过最硬的面试了。每个面试官都问 了至少一题coding question，另外有些会加上一至两题机率统计问题。 Coding题目大部分跟定序相关，例如k-mer, powerset enumeration等，机率 统计的问题则是有 bayesian statistics (下雨天机率问题), 铜板likelihood 问题, 找特定序列的机率问题, MCMC sampling 等等...。除了这两类的问题 之外，也问了很多biology的问题。 - Stanford Health Care: Senior Bioinformatics Scientist, Algorithm Development 面试过程：Technical interviews (45 mins*2), scientific interviews (45 mins*5) Stanford health care的Clinical Genomics Service Care (CGSC)是一个刚 成立的team，才刚开始招人，因此有点类似startup的设置，主要工作内容是 医院病人的WGS分析，发展precision medicine。面试过程比较轻松，也可能是 我慢慢进入情况，比较有经验了。 Scientific interviews都是我发问居多，我事前准备了蛮多题目，刚好藉由发 问了解他们的工作内容。Technical的部分，则是考了suffix tree、MCMC sampling的概念、着色问题、quick sort，以及如何寻找genomic variants (GATK pipeline的概念)。除此之外，有机会被专业医生面试，也算是一个蛮有 趣的经验。 - Bina: Bioinformatics Scientist (Genomics) 面试过程：Presentation+QA (60 mins), scientific interviews (40 mins*8), technical interviews (事先电话) Bina之前也是一间startup，但是前阵子被Roche收购并入Roche sequencing。 Bina的onsite interview几乎都是围绕在我的研究，花了大部分的时间讨论我 的研究细节，我想是因为他们也在做跟我研究非常类似的内容，此外他们也很 明确的表达希望我可以贡献我的研究专长。 - Natera: Senior Computational Biologist 面试过程：Presentation+QA (60 mins), scientific + technical interviews (45 mins*7) Natera是一家做血液基因检测的公司，最近开始发展癌症基因的检测，因此开 了很多oncology相关的缺。 面试过程则是有点像是如上描述的综合版本， hiring manager主攻很多我的研究相关的问题，有的面试官主攻职场上应对的 问题 (例如你会怎麽跟wet lab的biologist们合作沟通)，也有coding questions (k-mer + suffix tree)，genomic variants 的问题，机率问题 (bayesian statistics跟铜板likelihood问题)，也有VP来阐述公司的过去 还有未来的发展。 * 面试结果： 其实整个面试过程拉得很长，从三月中开始一直到五月中才结束，这期间还夹杂着 我的论文口试，一整个就是非常忙碌。整个面试过程中，接触到许多不同领域的新 知识，个人觉得收获还蛮丰富的，从药厂、定序公司、基因检测公司等等，有点像 是走过一轮业界的rotations。最後在五月中的两个星期内，陆陆续续地拿到了四个 offers。 * 抉择过程： 在拿到第四个offers後，因为每间都很不错，实在太难抉择，因此我又陆续联系了 每间公司的hiring managers在电话里聊了一遍，从公司愿景、工作内容，聊到相处 模式、参与的project等等，因为觉得选择一个好上司还蛮重要的，藉由问问题、 聊天的过程中，你也可以发现对方是不是一个适合你的老板，从他讲述工作内容跟 愿景上，观察对方是不是很清楚公司现在以及未来的规划。至於薪水方面，因为有 拿到一些senior的positions (base薪水高出很多)，所以在几回合的counter offers後，最後每一间其实都给到相当有竞争力的薪水跟福利。其他我也有列入考 量的点，例如公司规模(大公司 vs 小公司)、职缺的高低位阶(senior vs entry level)、对於你要加入的team的感觉好坏(面试过程中可略知一二)、长中短程的职 场规划(例如某间公司会有我想在短期几年内想学的新科技新知识、或者比较有挑战 性的project可以参与)、工作环境等，供大家参考。 * 其他心得： - 自我介绍：因为几乎每个面试官都会请你做自我介绍，请认真准备一个快速呈现 出自己优点的简介，从简单背景介绍、有系统地介绍自己的研究内容、为什麽对 这个公司有兴趣，这短短两三分钟，可以让面试官更了解你，自我介绍过程中的 一些起承转则也会让面试气氛轻松不少，甚至很多面试官的第一个问题都是从你 的自我介绍当中发问。 - Connection的重要性：上面我列出来有回应的公司，超过一半都是因为有 connections，没有connection的话履历真的就像丢到水里一样。建议念博班过程 中，可以多参加一些会议，或者主动参与一些大型的计画，认识一些业界学界的 人，等到真的在找工作的时候，这些connection都会非常有帮助。 - 认真检讨每次的面试：从上面的题目来看，其实蛮多问题都被重复的问了，因此 认真检讨每次面试的题目，会对下一次面试很有帮助。 - 跟hiring manager保持联络：此外，面试过後也请跟hiring manager持续保持联 络，某间公司面试完毕後因为公司里面的一些变动，因此无法立刻给我offer， 不过因为跟hiring manager密切的保持联络将近两个月，到最後他还是顺利争取 到了我的offer。 - 练习再练习：不管最後有没有拿到offer，我觉得每一次面试都是非常有收获的， 例如应对技巧的磨练，持续练习累积经验就会越来越有信心。Presentation的部 分，我也是对实验室的学长姐博士後们练习了很多次。 最後希望这些小心得可以对想找生物资讯、计算生物学相关工作的人有帮助， 如果有想到什麽漏掉的我会再补充，如果有任何问题，我很乐意回答， 不管板上或者是私讯。 --

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