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그래서 저는 단순히 AI를 다루는 사람이 아니라, 의료 AI 연구가 실제로 작동하도록 구조를 정리하고 협업을 가능하게 만드는 사람이 되고 싶어 서울대학교병원 AI 연구지원팀에 지원했습니다.
저는 이 세 가지가 AI 연구 지원팀에서 특히 중요하다고 생각합니다.
문제는 서로 중요하게 생각하는 기준이 달랐다는 점입니다.
저는 이 경험이 서울대학교병원 AI 연구지원팀 직무와도 깊게 연결된다고 생각합니다.
제가 서울대학교병원 AI 연구지원팀에 지원한 가장 본질적인 이유는 기술이 실제 의료현장에서 의미 있게 작동하도록 만드는 역할을 하고 싶기 때문입니다.
데이터를 어떻게 정리할지, 누구와 어떤 기준으로 협업할지, 결과를 어떻게 남기고 연결할지 같은 문제들이 결국 연구의 성패를 가른다고 느껴왔기 때문입니다.
저는 그동안 데이터 정리, 협업조율, 문서화, 문제 원인 파악과 같은 경험을 쌓아왔고, 이 역량이 의료 AI 연구 지원 업무와 매우 잘 맞는다고 생각합니다.
의료 AI 연구에서도 같은 기준이 필요하다고 생각합니다.
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위 경력 및 경험활동이 우리 병원 입사 후 지원 분야의 직무수행에 어떻게 도움이 될지 구체적으로 기술해 주십시오.
서울대학교병원 AI 연구지원팀에 지원한 가장 본질적인 이유는 무엇입니까?
AI 연구지원팀 직무를 수행하기 위해 본인이 갖춘 가장 중요한 역량은 무엇입니까?
특히 의료분야의 AI는 정확한 알고리즘만으로 완성되지 않으며, 의료현장의 문제를 제대로 이해하고 연구가 실제 진료와 연결될 수 있도록 지원하는 과정이 반드시 필요합니다.
그래서 저는 단순히 AI를 다루는 사람이 아니라, 의료 AI 연구가 실제로 작동하도록 구조를 정리하고 협업을 가능하게 만드는 사람이 되고 싶어 서울대학교병원 AI 연구지원팀에 지원했습니다.
첫 번째 목표는 의료 AI 연구자들이 연구 외적인 혼선으로 시간을 낭비하지 않도록, 연구지원 프로세스를 명확하고 신뢰성 있게 운영하는 것입니다.
AI라는 단어가 가진 인상에 기대지 않고, 실제 병원 환경에서 어떤 데이터가 왜 어렵고, 어떤 협업 구조가 필요한지 이해한 뒤 가장 현실적인 대안을 제시하겠습니다.
AI 연구 지원팀과 관련해 제가 쌓아온 경험은 단일한 한 분야의 깊이만으로 설명되기보다, 데이터 분석과 프로젝트 운영, 협업조율과 문서화 역량이 서로 연결되어 형성된 강점에 가깝습니다.
실제로 연구지원 업무는 알고리즘만 알아서는 수행하기 어렵고, 데이터의 구조를 이해하고, 참여자간 요구를 정리하며, 결과를 재현 가능하게 남기는 능력이 함께 필요하다고 생각합니다.
첫 번째로, 저는 데이터 기반 프로젝트를 수행하면서 정리되지 않은 자료를 분석 가능한 형태로 바꾸는 경험을 꾸준히 쌓아왔습니다.
두 번째로, 협업형 프로젝트에서 요구사항을 정리하고 일정과 결과물을 조율한 경험이 있습니다.
먼저 데이터 정리 경험은 병원 환경에서 더욱 큰 의미를 가질 수 있다고 생각합니다.
AI 연구지원팀은 의료진, 연구자, 행정담당자, 개발자, 외부협력기관 등 다양한 사람과 연결될 가능성이 높습니다.
또한 스트레스 관리와 문제 원인 파악 경험은 AI 연구 지원팀의 일상적인 실무에도 도움이 될 것입니다.
문제는 서로 중요하게 생각하는 기준이 달랐다는 점입니다.
하지만 회의가 반복될수록 상대는 제가 지나치게 까다롭다고 느꼈고, 저는 상대가 결과의 신뢰성을 가볍게 본다고 느끼며 서로 감정이 상하기 시작했습니다.
저는 스트레스를 줄이기 위해 먼저 감정을 바로 해결하려 하지 않고, 스트레스의 원인을 언어로 분리해 적어보았습니다.
그래서 분석을 멈추고 문제의 원인을 처음부터 다시 추적하기로 했습니다.
이전에는 예상치 못한 오류가 생기면 빨리 고쳐야 한다는 생각부터 앞섰지만, 이 경험 이후에는 "지금 보이는 문제가 결과의 문제인지, 구조의 문제인지"를 먼저 묻게 되었습니다.
제가 서울대학교병원 AI 연구지원팀에 지원한 가장 본질적인 이유는 기술이 실제 의료현장에서 의미 있게 작동하도록 만드는 역할을 하고 싶기 때문입니다.
데이터를 어떻게 정리할지, 누구와 어떤 기준으로 협업할지, 결과를 어떻게 남기고 연결할지 같은 문제들이 결국 연구의 성패를 가른다고 느껴왔기 때문입니다.
저는 그동안 데이터 정리, 협업조율, 문서화, 문제 원인 파악과 같은 경험을 쌓아왔고, 이 역량이 의료 AI 연구 지원 업무와 매우 잘 맞는다고 생각합니다.
AI 연구 지원팀 직무를 수행하기 위해 제가 갖춘 가장 중요한 역량은 복잡한 요구를 구조화해 실행 가능한 흐름으로 바꾸는 능력이라고 생각합니다.
의료 AI 연구에서 정확성과 속도가 충돌할 때 저는 기본적으로 정확성을 우선하겠습니다.
의료 AI 연구에서도 같은 기준이 필요하다고 생각합니다.
의료진 연구자 개발자 등 서로 다른 직군과 협업할 때 가장 중요한 점은 각자의 전문성을 단순히 존중하는 수준을 넘어, 서로의 언어 차이를 업무구조로 번역하는 것이라고 생각합니다.
저는 그래서 가장 먼저 "지금 문제는 결과의 문제인가, 과정의 문제인가"를 구분하겠습니다.
정서적으로 힘든 협업 상황에서도 성과를 내기 위해 제가 가장 중요하게 생각하는 관리 방식은 감정과 쟁점을 분리하는 것입니다.
협업이 힘들어질 때 사람들은 종종 상대의 태도나 말투에만 집중하게 되는데, 그렇게 되면 실제로 해결해야 할 업무 문제는 뒤로 밀리고 감정만 커지기 쉽습니다.
그래서 지금은 스트레스를 받는 상황이 오면 먼저 무엇이 감정의 문제이고 무엇이 업무 기준의 문제인지 따로 적어봅니다. |
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2026.03.11
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