入行不易，退休渐晚：生物医药就业行情变化

今年的生物医药就业市场，有一个很有意思的“两头现象”。

一头，是企业越来越难找到真正想要的人。会做实验还不够，最好懂数据；会写代码还不够，最好懂生物学；会做模型还不够，还得知道这个模型最后能不能帮实验室做出更好的决定。

另一头，是很多已经在行业里工作二三十年的人，开始推迟退休，或者从全职岗位转向顾问、项目制、兼职岗位，继续留在药物研发这条链条上。

这两个变化看起来离得很远，其实发生在同一个就业市场里。

年轻人的第一份工作越来越难拿，资深从业者的最后一份工作，却越来越不像过去那样有明确终点。企业一边裁员、缩编、控制固定成本，一边又在争夺那些能横跨多个领域、立即解决问题的人。

生物医药行业并没有停止招聘。只是企业对“一个人值不值得占一个岗位”的计算方式变了。

AI正在重写生物医药的招聘门槛

过去几年，生物医药就业市场经历了一轮很明显的降温。

疫情期间融资旺盛，大量Biotech迅速扩张团队，许多公司甚至在临床项目尚未真正成熟之前，就提前搭建研发、临床、CMC和商业化组织。融资环境转冷以后，这套模式迅速逆转，裁员、项目终止和组织收缩成为行业常态。

进入2026年，招聘已经有所恢复，但求职者的感受依然谈不上轻松。

原因之一，是回来的一些岗位，已经不是几年前的那些岗位了。

企业现在更习惯用更小的团队完成更多工作，同一个职位承担的职责范围随之扩大。过去分布在生物信息学、数据科学、软件工程和实验团队之间的工作，现在出现了越来越多的交叉。一个研发人员除了自己的专业能力，还可能被期待处理数据、使用AI工具、与工程团队协作，甚至参与自动化流程设计。

AI让这种变化更加明显。

过去，一家药企招计算生物学家，重点通常是基因组学、转录组学、蛋白质组学以及相应的数据分析能力；招聘机器学习工程师，则更看算法、软件架构和模型部署。

现在企业真正缺少的，恰恰是站在这两个世界中间的人：既知道一个模型怎样训练，也清楚生物学数据往往存在噪声大、批次差异明显、样本异质性高等问题；既能处理大规模数据，也明白实验设计、批次效应、样本量和生物学异质性会怎样影响结果。

这种人才，很难通过简单的职位名称定义。

一个软件工程师即使有五年机器学习经验，进入药物研发以后，依然可能发现：生物学问题和推荐系统、广告算法完全不同。生物医学数据往往样本有限、噪声较大，而且很多问题本身就没有明确答案。模型准确率提高几个百分点，也未必意味着它对药物研发真正有价值。

药物研发最终关心的是：这个结果能不能影响下一轮实验、候选分子的选择，或者临床决策。

实验科学家面临的情况同样如此。

一个人在疾病机制、细胞实验或者动物模型上经验丰富，今天仍然非常重要。但如果能够进一步理解数据处理、模型验证和AI工具，职业选择显然会更多。尤其是在计算生物学、数字病理、蛋白质设计、分子生成和实验自动化等领域，纯粹的“实验端”和“计算端”，正在越来越难彻底分开。

因此，生物医药企业现在最想要的人，往往并不是单纯的AI专家，而是能够把AI放进药物研发流程的人。

他需要知道，什么时候值得用模型，什么时候数据根本不足以支撑模型；知道模型输出怎样回到实验室，也知道实验结果怎样成为下一轮模型输入。

更重要的是，他能够在生物学家、数据科学家、工程师和项目负责人之间说同一种语言，避免一个技术上非常漂亮的项目，最后解决了错误的问题。

对刚进入行业的人来说，这种变化意味着招聘要求正在增加新的内容。

除了原有的专业训练，一些岗位还希望候选人在进入公司以前，就已经具备一定的数据、机器学习或者跨部门协作能力。职位名称可能仍然只是Scientist，但招聘要求里同时出现疾病领域知识、Python、机器学习、数据分析、自动化以及跨部门协作，已经越来越常见。

第一份工作的门槛，因此悄悄升高了。

企业并没有要求每个科学家都变成程序员，也没有要求每个工程师都重新读一个生物学博士。但它们越来越青睐那些能够多跨一步的人。一个人的专业仍然要深，只是单靠专业本身，已经越来越难构成完整的竞争力。

年轻人难进，资深人才却越来越晚退

就业市场的另一头，出现了几乎相反的变化。

很多生物医药从业者正在推迟原来的退休计划。部分人是因为生活成本、资产价格、股票和奖金兑现周期；也有人纯粹因为不愿意离开这个行业。还有一些人原本希望继续工作，却在五十多岁以后经历裁员，长时间找不到合适岗位，只能提前考虑退休。

这让生物医药行业出现了一个过去没有那么普遍的中间状态。

一个人不再担任传统意义上的全职高管，却也没有真正退休，而是成为顾问、科学顾问、独立专家或者兼职人员，每周为一家企业工作一两天，或者同时参与几家公司的项目。

这种工作方式在临床、注册、CMC、医学事务和公司战略层面尤其常见，因为这些岗位积累的经验，很难通过短期培训快速复制。

对于小型Biotech来说，这种模式非常现实。

一家公司可能还没有必要聘用一名全职首席医学官，也可能负担不起一名完整配置的CMC负责人。但项目到了FDA会议、IND申报、工艺放大或者关键临床阶段，又确实需要一个做过这些事情的人。

于是，公司购买的对象，开始从“一个职位”，变成“这个人二十年的经验里，我现在最需要的那一部分”。

药物研发本身，也非常适合这种模式。

许多真正重要的判断并不写在教科书里。例如，什么时候应该补一个实验，什么时候某个杂质需要提前解决，什么时候可以和监管机构讨论，什么时候一个目前看起来不大的问题，可能在两年后卡住上市申请。

经历过几轮完整开发周期的人，往往能够更快识别这些风险。这种能力，很难由AI或者标准流程完全替代。

这也解释了，为什么一个行业可以同时出现大量裁员和资深人才短缺。

企业可能刚刚裁掉几十个人，几个月以后又花很高的顾问费，请回一个拥有特定经验的人。一家Biotech可以把整个部门缩到最小，却愿意为一个关键项目短期聘请前FDA审评人员、前大药企注册负责人，或者有多次上市申报经验的CMC专家。

公司压缩的是长期固定成本，对真正稀缺的经验，依然愿意付钱。

对于资深从业者而言，职业生涯的最后十年也因此发生变化。

过去更常见的是沿着Scientist、Director、VP一路走到退休。今天则可能在五十多岁以后进入一种更加碎片化的工作状态：部分时间做顾问，部分时间加入创业公司，偶尔进入董事会或者科学顾问委员会，遇到合适的项目再重新回到全职岗位。

退休，从一个明确的日期，逐渐变成一个持续数年的过渡过程。

这种变化当然也有更残酷的一面。

年龄较大的普通员工，如果没有形成足够稀缺的专业能力，面对的可能是完全不同的市场。少数经验深厚的资深人士，可以凭借专业积累继续以顾问或项目制方式参与工作，但这并不意味着所有年长从业者都能获得同样的机会。

一位五十多岁、技能高度依赖某个已经收缩领域的从业者，一旦失业，再进入相同层级全职岗位，往往相当困难。于是，有人选择推迟退休，也有人在不情愿的情况下提前退休。

生物医药就业市场正在经历的，并不是简单的岗位数量变化。

对年轻人来说，进入行业的门槛更高了，企业越来越希望新人同时具备专业深度、数据能力和跨学科协作能力。

对资深从业者来说，退休也不再是一个泾渭分明的终点，顾问、项目合作和阶段性任职，让职业生涯有了更多延伸方式。

两端的变化放在一起看，真正值得注意的是：企业对人才的要求正在变得更加具体。

新人要更快证明自己能解决实际问题；资深人士则要证明，自己的经验依然具有不可替代的价值。

Ref.

1.AI is changing the talent biotech companies compete to hire. BioSpace. 16. 09. 2026.

2.For many, the retirement goal posts are shifting. BioSpace. 16. 09. 2026.

3.2026 Biotech AI Report. Benchling. 2026.

4.2026 U.S. Life Sciences Employment Outlook. BioSpace. 2026.

5.Adapting in uncertain times: Biopharma professionals turn to fractional roles. BioSpace. 17. 07. 2025.

信息来源：BiG生物创新社

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