Перейти до вмісту
База знань: довголіття

Що реально вимагають вакансії: перевірка плану живими даними

Категорія E (кар’єра). Створено: 30 липня 2026. Джерело: прямий вивантаж ATS-фідів 30 компаній, 30 липня 2026. Не думки про ринок — реальні відкриті вакансії з описами.

Що ми зробили

Section titled “Що ми зробили”

Прогнали публічні ATS-фіди (Greenhouse, Lever, Ashby, Workable) по 30 цільових компаніях. Живі дошки знайшлися у 7: NewLimit, Altos Labs, Recursion, Isomorphic Labs, Arc Institute, Chai Discovery, Generate:Biomedicines. Разом 125 відкритих вакансій. З них вручну прочитали описи 8 найрелевантніших ролей.

(Решта компаній — Retro, Insilico, Gero, Shift Bioscience, Loyal, Calico, Cradle, Xaira, InstaDeep, BioAge — або хостять вакансії деінде, або не мають публічного фіда. Це не означає, що вони не наймають; означає, що їх треба перевіряти окремо.)

Три числа, які варто знати

Section titled “Три числа, які варто знати”

125 відкритих вакансій у семи найкращих компаніях поля.

~30 з них — ML, обчислювальна біологія або інженерія платформи. Тобто три з чотирьох вакансій у «AI-компаніях довголіття» — це мокра лабораторія, клініка, регуляторика, операції й фінанси. Поле AI + longevity наймає переважно не AI-людей. Це не привід засмучуватись, це калібрування.

5 ролей реально відкриті для людини без PhD просто зараз. Це 4% від усіх вакансій — але це п’ять справжніх робіт у NewLimit, Isomorphic та Chai. Не абстракція.

Головне відкриття: де саме проходить межа по диплому

Section titled “Головне відкриття: де саме проходить межа по диплому”

Це найцінніше, що дав вивантаж. Формулювання з живих описів, дослівно:

Двері відчинені

Section titled “Двері відчинені”
РольДослівна вимога
NewLimit — Computational Biologist«Bachelor’s, Master’s, or PhD in Bioinformatics, Biostatistics, Computational Biology, Computer Science, or a related technical field» · $150 000–200 000+
Isomorphic Labs — ML Research Engineer«PhD in technical subject… or BSc, MSc and 2+ years of specific experience working on ML model development»
Chai Discovery — Research Engineer«Bachelor’s or Master’s degree in Computer Science, Software Engineering, or a related field»
Chai Discovery — Research ScientistВимоги до диплома не вказано взагалі
Altos Labs — Staff AI Platform Engineer«Bachelor’s degree in Computer Science, Information Technology, Engineering»

Двері зачинені

Section titled “Двері зачинені”
РольДослівна вимога
Altos — Multimodal & Relational ML Foundation Models«PhD … with 5+ years of relevant work experience» + «peer-reviewed research at NeurIPS, ICML, ICLR, CVPR»
Arc Institute — Postdoc, ML for Biology«Ph.D. in Computer Science, Bioinformatics, Computational Biology» · $80 000
Recursion — Senior Computational Biologist«PhD + 3 роки в біотеху АБО MS + 5 років»

Напіввідчинені

Section titled “Напіввідчинені”

Isomorphic — Research Scientist (Machine Learning): «PhD or equivalent practical experience in a technical field». Формально лазівка є. На практиці «equivalent» означає публікації або сильний open-source трек — тобто саме те, що ми плануємо будувати.

Висновок, який підтверджує стратегію з док. 03 — тепер цитатами, а не здогадами. Слово «Scientist» у назві = PhD. Слово «Engineer» = диплом бакалавра й доведені навички. Твій вхід — інженерні ролі, і це не компроміс: Isomorphic ML Research Engineer і Chai Research Engineer сидять поруч із дослідниками й пишуть той самий код.

Стек, який вимагають насправді

Section titled “Стек, який вимагають насправді”

Зведено по восьми прочитаних описах. Сортовано за частотою.

Обов’язково скрізь

Section titled “Обов’язково скрізь”
  • Python — 100% ролей
  • PyTorch — майже скрізь. Isomorphic ставить JAX першим у списку («JAX, PyTorch or TensorFlow»)
  • Математика: лінійна алгебра, статистика, аналіз — прямо названі в обох ролях Isomorphic
  • Структури даних і алгоритми — «strong understanding», Isomorphic

Інженерія — і тут наш план мав дірку

Section titled “Інженерія — і тут наш план мав дірку”
  • Розподілене навчання: DDP, FSDP, DeepSpeed, Megatron, Ray (Altos); «large scale model training and serving infrastructure» (Isomorphic)
  • HPC: Slurm, Kubernetes (Chai)
  • Компілятори й ядра: XLA, Triton, CUDA, Pallas (Isomorphic); «custom CUDA kernels» (Chai)
  • ETL-пайплайни: «writing, building, and maintaining large-scale ETL pipelines» (Chai); «databases and data processing pipelines» (Isomorphic)
  • Внутрішня будова ОС, профілювання CPU/GPU (Chai)
  • Docker / Singularity, AWS/GCP/Azure, Unix (NewLimit)

Архітектури

Section titled “Архітектури”
  • Transformers — скрізь
  • GNN (графові мережі) — Isomorphic, Altos
  • Diffusion models — Isomorphic, Altos
  • LLM + Knowledge Graph гібриди — Altos

Біологічні дані — конкретніше, ніж «біологія»

Section titled “Біологічні дані — конкретніше, ніж «біологія»”
  • scRNA-seq, scATAC-seq, multiome — NewLimit, дослівно
  • Perturbation screens (CRISPR-скрини) — NewLimit, Recursion
  • Demultiplexing, alignment, QC — базові біоінформатичні кроки, NewLimit
  • RNA-seq, ATAC-seq, мікроскопія, spatial transcriptomics — Altos
  • Мультиомікс, генетика пацієнтів — Recursion

Що це змінює в нашому плані — п’ять правок

Section titled “Що це змінює в нашому плані — п’ять правок”

Це головна частина документа. План був добрий, але вивантаж показав три перекоси.

Правка 1 · Додати інженерний блок (важливо)

Section titled “Правка 1 · Додати інженерний блок (важливо)”

Проблема: наш план вчить навчати моделі в Colab. Вакансії, які тобі реально доступні, — це Research Engineer, і там половина вимог — інфраструктура: Linux, Docker, ETL, HPC, профілювання, розподілене навчання.

Рішення: вставляємо Фазу 2.5 «Інженерія», 2 тижні між ML-блоком і першим проєктом:

  • Linux і bash по-справжньому (не «вмію cd»)
  • Git на рівні гілок, rebase, code review
  • Docker: зібрати образ зі своїм проєктом
  • Написати ETL-пайплайн: сирі дані → оброблені → у сховище, з логами й перезапуском
  • Cloud-основи: підняти GPU-інстанс, порахувати вартість

Чому це вигідніше за ще один ML-курс: ML-навички без інженерних дають кандидата, який «щось робив у ноутбуці». Інженерні навички поверх ML — це рівно опис Research Engineer.

Правка 2 · Флагман-проєкт має бути single-cell

Section titled “Правка 2 · Флагман-проєкт має бути single-cell”

Проблема: ми розглядали три варіанти флагмана рівноцінно.

Рішення: вибір зроблено — класифікатор клітинного стану за scRNA-seq. Причина: NewLimit і Altos називають scRNA-seq / scATAC-seq / multiome / perturbation screens дослівно у вимогах. Це найточніше попадання в реальну вакансію з усього, що ми могли обрати.

Додатково включити в проєкт: demultiplexing, alignment, QC — бо саме ці слова стоять у вимогах NewLimit, і зробивши їх руками, ти можеш чесно написати їх у резюме.

Правка 3 · Один запуск distributed training

Section titled “Правка 3 · Один запуск distributed training”

Проблема: DDP/FSDP згадуються в кожній серйозній вакансії, а в плані їх немає.

Рішення: у Фазі 5 один раз запустити навчання на 2 GPU через DDP. Орендувати дві карти на кілька годин коштує кілька доларів. Це дає право написати рядок, який інакше писати не можна.

Правка 4 · Знизити пріоритет Boltz-2 і структурної біології

Section titled “Правка 4 · Знизити пріоритет Boltz-2 і структурної біології”

Проблема: ми ставили Boltz-2 як один із трьох стовпів.

Рішення: у вибірці зі 125 вакансій структурна біологія й docking майже не з’явились — тільки як nice-to-have в Isomorphic. Single-cell і мультиомікс з’являються значно частіше. Boltz-2 лишається як стретч, не як обов’язковий проєкт.

Правка 5 · Резюме писати їхнім словником

Section titled “Правка 5 · Резюме писати їхнім словником”

Проблема: «я запустив MAMMAL» — це не мова вакансій. У жодному описі немає слів MAMMAL, ESM чи Evo 2.

Рішення: ті самі проєкти формулюємо їхніми термінами:

  • «fine-tune MAMMAL» → «fine-tuned a pre-trained multimodal transformer on protein sequence data»
  • «запустив ESM-2» → «protein language model embeddings for downstream classification»
  • «зробив ноутбук» → «built a reproducible pipeline with QC and evaluation»

Конкретні моделі лишаються — але як доказ, а не як заголовок.

Неприємна правда про remote

Section titled “Неприємна правда про remote”

Зі 125 вакансій — жодної повністю віддаленої ML-ролі.

Що є насправді:

  • Isomorphic — Лондон і Лозанна, гібрид 3 дні в офісі
  • NewLimit, Chai, Arc — Каліфорнія, onsite
  • Recursion — Солт-Лейк-Сіті / Нью-Йорк, гібрид мінімум 50%
  • Altos — Bay Area, Сан-Дієго, Кембридж (Велика Британія)
  • Generate — Somerville, MA

Єдині віддалені позиції в усій вибірці — дві в Recursion, і обидві «Remote Opportunity — Canada», тобто прив’язані до країни, і обидві сеньйорні.

Що з цього випливає. Remote-трек, на який ми орієнтувалися, у топових компаніях поля майже не існує. Але з’явився конкретніший орієнтир: Лондон, Лозанна, Кембридж — це реальні міста з реальними відкритими ML-ролями, куди вхід за дипломом бакалавра формально можливий. Європейський трек виявився не «запасним варіантом», а основним.

Це не змінює план на найближчі п’ять місяців — портфоліо потрібне однаково. Але змінює горизонт 2027–2028: думати треба про релокацію в Європу, а не про пошук ідеального remote.

Що робимо далі

Section titled “Що робимо далі”
  1. Оновити трекер — додано Фазу 2.5 «Інженерія» (5 кроків), змінено флагман на single-cell. (Зроблено.)
  2. Повторити вивантаж у жовтні — після ARDD. Порівняємо, що з’явилось і зникло; це і буде твоя власна історія ринку, якої немає ні в кого.
  3. Знайти дошки решти компаній — Gero, Insilico, Retro, Shift Bioscience публічного фіда не мають. Це окрема робота: знайти, де вони публікують, і додати в моніторинг.
  4. NewLimit Computational Biologist тримати як еталон. Це вакансія, під яку варто відкалібрувати все портфоліо: Bachelor’s достатньо, вимоги збігаються з нашим планом на 80%, зарплата $150–200k+. Якщо через рік ти зможеш чесно подаватися на неї — план спрацював.

Додаток

Section titled “Додаток”

ML_вакансії_липень_2026.csv — 22 ML/comp-bio ролі з диплом-вимогами, стеком, оцінкою доступності й прямими посиланнями.

Джерела

Section titled “Джерела”

Матеріали сайту мають освітній характер і не є медичною порадою. Рішення про будь-які втручання ухвалюйте разом із лікарем.