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처음에는 단순 실수나 장비 문제라 생각했지만, 반복 실험 후에도 편차가 커 원인을 분석해야 하는 상황이 되었습니다.
저는 이를 단순한 실험의 어려움이 아닌 '분석법 자체의 구조적인 문제'로 규정하고 , 분석 변수와 실험 과정 전체를 다시 설계하는 도전적인 목표를 세웠습니다.
이후 각 변수를 통제하며 실험을 반복해 데이터 변동폭과 의 상관관계를 분석했습니다.
이 경험은 분석 개발 직무의 핵심인 분석법 최적화·변동성 관리·문제 해결 역량과 직접 연결됩니다.
MSAT 분석 개발 직무에서도 기록·데이터·절차 기반 업무는 업무의 근간입니다.
특히 롯데바이오로직스는 MSAT 조직을 확대하고 공정데이터 기반 기술 지원을 강화하고 있어, 이러한 환경에서 분석 기반 문제 해결 역량을 실무에서 발휘하고 싶었습니다.
이 경험을 통해 장비 문제는 감각적 판단보다 기록·로그·데이터 기반의 분석이 필수라는 것을 배웠습니다.
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입 사후 MSAT 분석 개발 직무에서 이루고 싶은 목표는 무엇인가요
제가 롯데바이오로직스 MSAT 분석 개발 직무에 지원한 이유는 바이오의약품 개발 과정에서 분석 기술이 단순한 측정이상의 가치를 갖는다는 사실을 깨달았기 때문입니다.
분석은 제품의 품질뿐 아니라 공정의 방향성과 안정성까지 결정짓는 핵심 요소이며, 이를 기반으로 공정 최적화·문제 해결·기술지원까지 수행하는 MSAT 영역은 기업의 기술력을 가장 직접적으로 강화하는 부서라고 생각합니다.
분석 개발은 공정개발·품질·생산부서의 가교 역할을 수행하는 동시에, 제품의 특성과 공정의 핵심 변수를 이해해야만 제대로 수행할 수 있는 직무입니다.
저는 이를 단순한 실험의 어려움이 아닌 '분석법 자체의 구조적인 문제'로 규정하고 , 분석 변수와 실험 과정 전체를 다시 설계하는 도전적인 목표를 세웠습니다.
분석 결과 가장 큰 문제는 샘플 준비시간과 반응혼합 방식이었습니다.
혼합방식이 실험자마다 달랐고, 반응시간을 일정하게 통제하지 못해 반응 효율이 불안정했습니다.
연구 초기에는 팀원별 실험방식이 다르고 데이터 기록 방식도 제각각이어서 결과를 비교할 수 없는 상황이었습니다.
먼저 팀원들이 제출한 실험 결과를 모두 모아 데이터 변동의 원인을 추적했습니다.
실험과정에서 온도 기록 방식이 다르고, 샘플 준비시간도 실험자마다 달랐으며, 기록 양식조차 제각각이었습니다.
많은 연구팀에서 반복 실험 시기록 일부를 생략하는 경우가 있었지만, 저는 기록 생략이 실험적 신뢰도를 무너뜨리는 가장 큰 위험이라고 판단했습니다.
이후 모든 실험에서 시약용량, 시간, 온도, 장비 상태, 샘플이동경로까지 세세하게 기록했고, 분석 중간에 발생한 작은 이탈도 따로 메모해 두었습니다.
먼저 데이터 변동이 장비·시약·실험자·공정 샘플 요인 중 어디에서 발생했는지 분류합니다.
이후 동일 조건재실험을 통해 변동재현 여부를 확인하고, 장비로 그·샘플 LOT·환경 데이터를 교차 검토해 원인을 좁혀갑니다.
중요한 것은 '변동원인을 추론이 아닌데이터 기반으로 특정하는 과정'이며, 분석과정에서 발생한 모든 변동기록을 즉시 문서화해 재발 을 방지하는 것입니다.
이후 객관적인 분석 데이터와 공정기준을 중심으로 해결방안을 제안합니다. |
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2025.11.17
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