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저는 대학원에서 AI 기반의 데이터 분석 및 머신러닝을 활용한 바이오연구를 수행하며, 바이오데이터의 복잡성을 효과적으로 처리하는 기술을 익혔습니다.
CJBIO의 R&D(AI) 직무는 바이오데이터를 기반으로 AI 알고리즘을 활용하여 연구 효율성을 극대화하고, 신기술을 개발하는 역할을 수행합니다.
AI 연구에서는 Python 및 R을 활용한 데이터 분석, TensorFlow/PyTorch 등의 프레임워크를 사용한 딥러닝 모델 구축이 필수적입니다.
이러한 연구 경험과 기술을 바탕으로, CJBIO의 R&D(AI) 직무에서 데이터 기반의 연구 최적화 및 AI 기술을 활용한 혁신적인 연구개발을 수행하는 역할을 하고 싶습니다.
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CJBIO의 R&D(AI) 직무는 바이오데이터를 기반으로 AI 알고리즘을 활용하여 연구 효율성을 극대화하고, 신기술을 개발하는 역할을 수행합니다.
저는 대학원 연구에서 NGS(Next-GenerationSequencing) 데이터 분석, 미생물 대사 네트워크 모델링, 단백질 구조 예측 등을 수행하며 대규모 바이오데이터를 다루는 기술을 익혔습니다.
유전체 데이터 분석, 단백질-리간 드 결합 예측, 공정 최적화 등을 위해서는 AI 기반의 예측 모델이 필요합니다.
AI 연구에서는 Python 및 R을 활용한 데이터 분석, TensorFlow/PyTorch 등의 프레임워크를 사용한 딥러닝 모델 구축이 필수적입니다.
저는 Python, R, SQL을 활용한 데이터 분석 프로젝트를 수행하며, AI 모델을 구축하고 최적화하는 역량을 키웠습니다.
이러한 강점을 바탕으로, CJBIO의 R&D(AI) 직무에서 바이오데이터 기반의 AI 모델을 개발하고, 연구 프로세스의 효율성을 극대화하여 CJBIO의 글로벌 경쟁력을 강화하는 역할을 수행하겠습니다.
연구 주제 : "딥러닝 기반의 미생물대사 경로 최적화 및 단백질 구조 예측"
단백질 구조 예측을 위한 CNN 기반 딥러닝 모델 구축
이러한 연구 경험과 기술을 바탕으로, CJBIO의 R&D(AI) 직무에서 데이터 기반의 연구 최적화 및 AI 기술을 활용한 혁신적인 연구개발을 수행하는 역할을 하고 싶습니다. |
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2025.03.19
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