- 未填公司未填職務31-35歲
曾從事學校及醫院研究助理,但近日求職不順有想轉跑道的想法
大學碩班皆就讀生物相關科系，在醫院和學校總共做了近7年的研究助理。
起先於學校做分生基因相關，後來在醫院則是做NGS序列研究，原本預期後者學完後想要開始找相關工作，可惜後者因為一些因素導致相關技術學習到一半就契約結束而離職。
個人抱持著如果沒學完就不易找到相關工作的心態，因此也是尋找相關的醫院或學校的研究助理，只是幾次面試下來的結果，感覺是他們認為我目前只習得一半因此不太願意聘請的樣子。
後來各種無聲回的結果，亦加上看著研究助理相關討論讓我思考是不是該轉到其他跑道去？曾跟相關人士談過如果要在生物領域長期發展，基本大多是朝學術界走，只是因為家庭因素也無法再花時間攻讀博班。另外在研究助理這段時間所學得的分析大多為生資相關，這段學習過程雖然有趣但就只習得皮毛而已。
如今已經30來歲，希望可以從事一份長期的工作，這樣是否該把以前所學拋棄掉從頭開始，把當時研究助理所學的資訊分析相關專精轉換跑道，還是繼續再找研究助理，將技能都熟捻後再找生技職業呢？
🔹 一、先釐清你的職涯困境與限制
✅ 優勢：
具備分生與 NGS 經驗（即使不完整，仍是熱門技術領域）
了解研究設計、資料分析流程、醫院與學術的運作、對生資／資料分析有興趣
⚠️ 限制：
NGS 技術未完整學成，難直接應徵同領域研究職
無博士學位 → 學術界長期發展受限
🔹 二、三條可能的職涯路線
✅ 1️⃣ 延伸原經驗的「應用型轉職」：生物資訊 / 資料分析助理
這條路線不必完全拋棄過去的研究背景，而是將焦點轉移到「資料分析」、「生物資訊」等延伸領域。
可行方向：
生物資訊分析師 / 實驗數據分析助理
臨床試驗數據助理（CRA、Clinical Data Assistant）
醫療數據標註 / AI 醫學資料分析
建議做法：
可強化 Python、R、生資常用工具（如Galaxy、bioconductor、GATK、Gene Ontology分析等）
參加短期生資或資料分析實務課程（如資料清理、可視化、統計分析）
將履歷著重於「研究數據處理經驗」與「分析邏輯能力」
👉 優點：不完全重頭開始、轉職連結性強、未來也能往AI醫學、資料科學應用靠攏。
✅ 2️⃣ 完全轉向「通用技能導向」的職場（重頭開始但穩定性高）
若你覺得研究助理長期工時與不穩定性讓你疲累，也可以考慮「以分析邏輯為核心」轉向其他產業，如：
數據助理 / 資料分析員（不限生物領域）
醫療器材、檢測公司之產品專員、行銷支援、技術顧問
行政或專案助理（科學背景能幫你勝任精準的資料處理工作）
👉 優點：穩定、職涯發展更廣，無需學位深造
👉 缺點：需重頭學習新產業的知識，但可靠過去的研究邏輯補足分析思維。
✅ 3️⃣ 短期回到研究助理職，但「策略性補足技能」後再跳
若目前轉職方向還不確定，可以暫時再回到研究助理，但設定「一年內學會指定技能」的策略。
例如：
以「補完 NGS pipeline 分析流程」或「學習 Linux、R script 自動化分析」為目標
同時準備轉向生技產業或數據分析職
這樣不會是被動「繼續當助理」，而是主動「利用現職補足跳板技能」。
🔹 三、你不該「完全拋棄」過去的專業
即使不再從事研究助理，你的生物背景＋資料處理能力，仍是醫療與科技交會領域的寶藏。例如：
醫療數據分析（MedTech）
臨床資料處理
精準醫學資訊分析
健康科技產品（wearable devices, 健康App）
未來這些產業非常吃「懂科學又懂資料」的人，而你正好具備這種跨界潛力。
您好！看到您的提問，我感受到您在職業道路上的迷惘與壓力，也能理解您在30多歲這個階段，希望找到一份長期穩定工作的心情。以下是我針對您的情況，給予的一些建議與想法。
首先，我想說的是，您的背景與經歷其實是非常有價值的。七年的研究助理經驗，無論是在學校做分生基因研究，還是在醫院參與NGS序列研究，都累積了專業知識與實務能力。雖然您提到有些技術只學到一半，但這並不代表您的努力是白費的。許多行業與職位其實並不要求您在每一個細節上都達到專家等級，而是看重您的學習能力與解決問題的態度。
關於是否該繼續尋找研究助理工作，或者轉換跑道，我認為可以從幾個面向來思考。第一，如果您對生物領域仍有熱情，而且希望將過去所學的技能更進一步熟練，那麼繼續尋找研究助理的機會是值得一試的。或許可以考慮一些中小型的實驗室或研究單位，他們可能更看重您的經驗，而非技術的完整度。同時，您也可以在面試時強調自己的學習能力，以及過去如何快速適應新環境與新技術，這樣能讓對方感受到您的潛力。
第二，如果您覺得研究助理的職涯發展有限，或者因為家庭因素無法再投入更多時間進修，那麼轉換跑道也是一個可行的選項。您提到在研究助理期間學習了生資相關的資訊分析，這其實是一個很有潛力的方向。現今許多產業，例如醫療科技、數據分析甚至是軟體開發，都非常需要具備生物背景又懂得數據處理的人才。您可以考慮將這部分的技能深化，透過線上課程或短期訓練，學習更多程式語言或數據分析工具，像是Python或R語言，這些技能能讓您更容易轉型到相關領域。
此外，轉換跑道並不代表要完全拋棄過去的經驗。您的生物背景與研究經驗，可以成為您在其他領域的獨特優勢。例如，有些醫療設備公司或生技公司可能需要產品專員或技術支持人員，這些職位往往需要具備生物相關知識，並且對數據分析有一定基礎。這樣的職位可能比純粹的研究助理更穩定，也能提供不同的發展空間。
最後，我想分享一點個人的體會。30多歲的年紀，確實是一個會讓人感到壓力的階段，但同時也是充滿機會的時期。無論您選擇繼續在生物領域深耕，還是轉換到新的跑道，都不要害怕從頭開始。人生中很多重要的轉折，往往來自於勇於嘗試與學習的決心。建議您可以多與業界的朋友或前同事聊聊，了解不同職位的實際狀況，也能幫助您更清楚自己的方向。
以上的回應內容是我運用生成式人工智慧獲取資訊並協助撰寫的，最後結合了我的個人經驗和見解進行了調整。希望這些建議能對您有所幫助，祝您在未來的職涯道路上一切順利！
