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제 대 학 생활 대부분은 데이터 분석과 실제 문제 해결에 집중되어 있었습니다.
프로젝트의 주요 목표는 실제 생산현장에서 수집된 바이오 공정 데이터를 분석해 공정이상 패턴을 탐지하고, 품질 예측 모델을 구축하는 것이었습니다.
저는 문제 해결 과정에서 데이터 전처리를 가장 중요한 단계로 생각합니다.
실제로 다양한 데이터 분석 프로젝트에서 원시 데이터의 품질이 모델 성능에 미치는 영향을 여러 번 체험했습니다.
Q2.본인이 경험한 데이터 분석 프로젝트 중 가장 기억에 남는 어려움과 극복 방법을 설명해주세요.
이 과정을 통해 복잡한 데이터 문제도 꾸준한 분석과 소통으로 해결할 수 있다는 자신감을 얻었습니다.
바이오산업에서 데이터 사이언티스트가 성장하려면, 분석 기술뿐 아니라 현장과 소통할 수 있는 융합적 사고가 꼭 필요하다고 생각합니다.
한 프로젝트에서 데이터 셋에 오류가 있다는 사실을 발견했을 때, 즉시 팀원들에게 알리고 원인을 체계적으로 분석한 경험이 있습니다.
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대학에서 생명 정보학을 전공하면서 생물학적 데이터와 인공지능 기술이 만나는 다양한 현장을 경험할 수 있었고, 특히 실제 바이오의약품 생산과정에서 생성되는 대규모 데이터의 잠재력에 주목하게 되었습니다.
또한, 산학협력 프로젝트에서는 바이오의약품 생산 데이터를 활용한 공정이 상 예측 모델 링에 참여하면서, 실험실 수준의 데이터와 산업현장 데이터를 통합해 해석하는 역량을 기를 수 있었습니다.
롯데 바이오로직스에 합류하게 된다면, 단순히 모델을 개발하는 데 그치지 않고, 실제 현장에 바로 적용 가능한 실질적인 사이트를 제공하는 데이터 전문가로 성장하고자 합니다.
입사 초기에는 다양한 생산·품질 데이터를 깊이 있게 탐구하고, 기존 공정과 실험 프로세스를 빠르게 학습하여 데이터와 현장 모두에 강점을 가진 인재가 되겠습니다.
중장기적으로는 데이터 사이언스 기술과 바이오 생산 현장 경험을 융합해, 롯데바이오로직스만의 차별화된 데이터 활용 사례를 만드는 것이 목표입니다.
인공지능 기반 공정 최적화, 예측유지보수, 품질편차 원인 분석 등 다양한 분야에서 실질적인 가치를 창출하는 전문가가 되어, 회사의 글로벌 경쟁력 강화와 바이오산업의 디지털 전환을 주도하는 구성원으로 성장하고자 합니다.
데이터 분석 용어와 실험생물학 용어가 달라 소통과정에서 혼선이 자주 발생했고, 서로의 전문성을 온전히 이해하지 못해 의견 충돌이 이어졌습니다.
이 과정을 통해 각자의 역할과 기대치를 명확히 이해할 수 있었고, 프로젝트의 전체 방향을 합의하는 데 큰 도움이 되었습니다.
이를 통해 데이터 사이언스와 실험생물학 사이의 간극을 줄이는 역할을 했습니다.
저는 문제 해결 과정에서 데이터 전처리를 가장 중요한 단계로 생각합니다.
이 과정을 통해 복잡한 데이터 문제도 꾸준한 분석과 소통으로 해결할 수 있다는 자신감을 얻었습니다.
Q3.데이터 사이언티스트로서 바이오산업에서 성장하기 위해 가장 필요한 역량은 무엇이라고 생각하나요?
바이오산업에서 데이터 사이언티스트가 성장하려면, 분석 기술뿐 아니라 현장과 소통할 수 있는 융합적 사고가 꼭 필요하다고 생각합니다.
Q4. 협업 프로젝트에서 갈등이 발생했을 때, 본인은 어떤 방식으로 해결하려 노력하는지 말씀해 주세요.
협업에서 가장 중요한 것은 상대방의 전문성과 관점을 존중하고, 결과적으로 팀 전체가 성장하는 방향 으로 소통하는 태도라고 생각합니다.
Q7. 롯데바이오로직스에서 데이터 사이언티스트로 일할 때 본인이 가장 기여하고 싶은 부분은 무엇인가요?
이를 위해 학교와 연구실에서 쌓은 빅데이터 분석과 자동화 경험을 적극 활용할 계획입니다.
Q8. 신입 데이터 사이언티스트로서 빠르게 성장하기 위해 가장 중점을 둘 계획이 있다면 무엇인지 말씀해 주세요.
빠른 성장을 위해 현장이해도를 높이고, 선배 및 동료들과의 적극적인 소통을 중시할 계획입니다.
Q9.데이터 분석과정에서 책임감 있게 행동했던 경험을 구체적으로 말해주세요.
한 프로젝트에서 데이터 셋에 오류가 있다는 사실을 발견했을 때, 즉시 팀원들에게 알리고 원인을 체계적으로 분석한 경험이 있습니다. |
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2025.12.11
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