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분석법과 데이터 품질에 대한 집착입니다.
연구와 공정의 연결입니다.
이 방식은 "연구에서의 발견"을 "공정에서의 통제"로 바꾸는 작업입니다.
경력연구자를 뽑는 이유는 '잘하는 사람'이 아니라 '팀을 빠르게 만드는 사람'이기 때문입니다.
그 기준에서 저는 분명히 프로젝트의 속도와 안정성을 올린 사람입니다.
느린 연구자는 실험을 많이 하는 사람입니다.
빠른 연구자는 결론을 빨리 내는 사람입니다.
저는 복잡한 생물학적 현상을 재현 가능한 지표와 공정관점의 데이터로 번역해, 연구가 임상과 생산으로 이어지게 만드는 연구자입니다.
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SK바이오사이언스연구(경력) 2025 면접 질문 기출, 면접족보
QbD 또는 DoE 관점에서 연구를 설계했던 경험을 구체적으로 말해주세요
규제 관점에서 연구 데이터가 갖춰야 할 조건과, 본인이 지켜온 원칙은 무엇입니까
입 사후 6개월 1년 3년 단위로 만들고 싶은 연구 성과와 조직 내 역할은 무엇입니까
저는 지난 경력에서 "연구의 복잡성을 줄여 의사결정이 가능한 데이터로 바꾸는 역할"을 해왔고, 그 역량이 SK바이오사이언스가 지향하는 글로벌 백신 개발의 속도와 안전성, 규제 적합성을 동시에 끌어올리는 데 직접 기여할 수 있다고 판단했습 니다.
저는 초기부터 스케일업 가능성을 조건으로 연구를 설계해, 개발 단계의 시간을 단축했습니다.
두 번째로 가설을 세웠습니다.면 역원성 개선을 위해 구조안정화변이와 어쥬번트 조합을 동시에 검토하되, 후보가 늘어나면 일정이 무너지므로 후보를 "초기 8종→중간 3종→최종 1종"으로 단계적으로 컷오프하는 의사결정 게이트를 설계했습니다.
저는 팀에 "뒤에서 터질 위험을 지금 비용으로 치르자"고 강하게 주장했고, 일정은 다소 늘었지만 최종적으로는 스케일업과 안정성 예측이 가능한 후보를 확정했습니다.
가장 뼈아팠던 실패는 동일 조건으로 반복했는데도 결과가 매번 흔들렸던 면역분석 실험입니다.
시약로트, 샘플 보관 시간, 해동횟수, 배양시간, 작업자, 플레이트 위치, 세척 조건, 판독시간, 데이터 처리 방식까지.
임상전환에 필요한 질문을 전임상 설계에 넣습니다.
결론적으로 전임상은 임상을 예측하는 도구가 아니라, 임상에서 실패하지 않기 위한 준비 단계입니다.
동일한 설계·제조 프레임을 반복 적용했을 때, 항원만 바꿔도 일정 수준 이상의 발현과 면역반응, 안전성, 제조재현성을 확보할 수 있어야 합니다.
발현 및 품질지표입니다.
공정 확장성입니다.
저는 연구를 시작할 때부터 "공정이 싫어할 후보는 후보가 아니다"라는 기준을 세웁니다.
이런 경우 저는 면역원성 증가폭과 공정 리스크를 같은 테이블에서 비교하고, 필요하면 면역원성을 조금 포기하더라도 공정안정성을 택합니다.
저는 실험중 실시간 기록을 원칙으로 했고, 변경사항은 이유와 영향을 반드시 남겼습니다.
오히려 불리한 데이터를 통해 리스크를 조기에 드러내야 프로젝트가 삽니다.
공정팀에게는 연구의 의미를 '수율과 변동'으로 말하고, 품질팀에게는 '분석 가능성과 기준 샘플'로 말합니다.
결과적으로 일정은 다시 회복했고, 팀은 다음 프로젝트에서 같은 실수를 반복하지 않게 됐습니다.
저는 그 차이를 무시하고 제방식을 강요하는 사람이 아니라, 조직의 기준을 먼저 이해한 뒤 그 기준을 더 단단하게 만드는 사람입니다.
경력연구자를 뽑는 이유는 '잘하는 사람'이 아니라 '팀을 빠르게 만드는 사람'이기 때문입니다.
저는 성과를 혼자 만들었다고 말하지 않겠습니다.
목표와 합격선을 정량화해 팀이 같은 방향으로 보게 만든 것, 둘째, 실험설계와 분석 기준을 표준화해 재현성을 끌어올린 것, 셋째, 공정·분석·전임상 사이의 의사결정 게이트를 만들어 일정 리스크를 줄인 것입니다.
그 기준에서 저는 분명히 프로젝트의 속도와 안정성을 올린 사람입니다.
느린 연구자는 실험을 많이 하는 사람입니다.
빠른 연구자는 결론을 빨리 내는 사람입니다.
갈등을 줄이는 방법은 좋은 사람이 되는 게 아니라, 논쟁의 기준을 데이터로 옮기는 것입니다.
후보 평가 기준과 의사결정 게이트를 정리해, 팀이 같은 기준으로 움직이게 만들겠습니다. |
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2026.02.06
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