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공정 데이터를 분석한 경험을 설명하라
공정엔지니어보다 데이터 분석 지식이 많다고 해서 발언권이 생기는 것은 아니다.
대학교 연구 프로젝트에서 배양공정 데이터를 분석해 성장률 예측 모델을 구축한 경험이 있습니다.
데이터 기반 해석이 공정엔지니어의 경험적 판단과 달랐던 프로젝트가 있었습니다.
이 경험은 MSAT에서 데이터와 공정경험을 통합하는 협업방식에 큰 도움이 될 것이라고 생각합니다.
바이오공정 데이터는 구조적으로 불완전하지만, MSAT의 역할은 그 불완전성을 제거하는 것이 아니라 이해하는 것입니다.
저는 데이터를 기반으로 공정의 변동성을 이해하고 해결책을 제시하는데 강점을 가진 지원자입니다.
배양공정 데이터 분석, DoE 기반 최적화, 이상 탐지 모델링 등 다양한 분석 경험을 통해 "모델보다 해석이 중요하다"는 원칙을 배웠습니다.
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롯데 바이오로직스 MSAT(DataScience) 2025 면접 기출, 압박 질문 및 답변, 면접족보
롯데 바이오로직스 MSAT 조직을 어떻게 이해하고 있는가
바이오 공정에서 DataScience가 중요한 이유는 무엇인가
TechTransfer 과정에서 DataScience가 수행하는 역할을 어떻게 이해하는가
저는 데이터 기반 접근이 이러한 한계를 극복하고 공정안정성·품질 예측·변동성 저감에 실질적 기여를 한다는 점에 큰 매력을 느꼈습니다.
또한 MSAT는 단순 분석이 아니라 공정의 과학적 원리를 바탕으로 모델을 운영하는 조직이기 때문에, 데이터·공정·품질을 모두 연결하는 종합적 사고가 필요하다는 점에서도 도전의식이 생겼습니다 .
롯데바이오로직스의 MSAT는 특히 DataScience 기능을 강화해 공정 데이터 기반의 모델링, TechTrans fer지원, 공정모니터링 시스템 구축, 공정개선 프로젝트 수행 등 전주기적 역할을 담당합니다.
변동성을 분석하고, RandomF orest 기반 예측 모델을 구성했습니다.
정상 배치를 기준으로 각 공정변수의 통계적 범위와 상관 구조를 파악하고, 이를 바탕으로 Hotelling 'sT2, SPE 등 다변량 SPC 기법이나, PCA 기반 탐지 모델을 구성합니다.
특히 Att ributable·Contemporaneous·Original·Accurate는 분석 품질의 기반입니다.
또한 의도치 않은데이터 변형이나 자동 보정 기능이 분석 결과를 바꿀 수 있기 때문에, 데이터 전처리 단계에서도 근거기반의 결정이 필요합니다.
DataScience는 기존 Scale에서의 CPP·CQA 관계 분석, CriticalParam eter의 민감도 분석, 모델 기반 Ris kAssessment를 수행해 공정엔지니어가 안정적 운영 조건을 설정하도록 지원합니다.
공정엔지니어와 함께 공정변수 중 모델이 반영하지 못한 숨은 변수가 있는지 확인합니다.
MSAT 업무에서는 모델 성능보다 "왜 다른가"를 분석하는 과정이 더 큰 가치가 있습니다.
입사 초기에는 기존 모델·공정데이터 구조·시스템 환경을 빠르게 이해하고, 데이터 정제·기초분석·문서화 중심의 실무를 안정적으로 수행하고 싶습니다.
공정 데이터 해석에는 실험 경험이 도움이 되지만, 핵심은 공정원리를 이해하고 데이터를 논리적으로 구조화하는 능력이라고 생각합니다.
저는 부족함을 인정하며 공정엔지니어와의 협업을 통해 빠르게 현장을 배우고, 데이터 기반으로 공정이해도를 높일 수 있는 역량을 갖추고 있습니다.
MSAT에서 분석의 가치는 단순한 예측력이 아니라 공정이해를 확장시키는 데 있습니다.
또한 엔지니어의 경험을 반영한 새로운 변수 조합이나 전처리 전략을 제안해 모델을 개선하는 방안을 함께 찾겠습니다.
바이오공정 데이터는 구조적으로 불완전하지만, MSAT의 역할은 그 불완전성을 제거하는 것이 아니라 이해하는 것입니다. |
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2025.12.09
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