차병원 서류 합격 자소서 공개(22.10.13 지원 서류 합격 면접 탈락)

차병원 서류 붙었습니다. 하지만....... 면접에서 탈락했습니다.

 

1. 우리 회사/병원에 지원한 동기와 본인이 갖춘 직무역량은 무엇인지, 그 역량을 어떻게 회사/병원에서 활용할 것인지 구체적으로 기술하십시오.

 

[세계 최고의 글로벌 바이오 메디컬 집단]

차병원 바이오 그룹은 단순한 병원을 넘어선 세계 최고의 전문가들이 모여있는 집단이며, 이미 7개국 86개 기관 글로벌 네트워크를 가지고 있는 글로벌한 기업입니다. 저는 바이오 기업 중 이런 글로벌한 내부 인프라를 갖추고 있는 찾고 있었습니다. 저는 이렇게 세계 최고의 인재들과 함께 일하고 성장하고 싶어 지원하게 되었습니다.

 

[논문의 코드화, 세상에서 처음 푸는 문제에 대해서 문제 정의부터 해결 방안까지 결과를 도출한 경험]

세계 최초로 프로테오믹스 데이터와 지노믹스 데이터를 연결하여 신규 펩타이드를 검증하는 파이프라인을 구축한 경험이(파이썬 프로그램 개발, 200개 이상의 데이터 핸들링) 있습니다. 전례가 없다 보니, 문제를 정의하는 것과 통계적으로 유의미한 것을 입증하는 과정이 어려웠습니다. 최고의 방법을 적용하고자, Nature 등 저명한 학술지에 발표된 10개 이상의 논문을 읽고, 데이터를 어떻게 처리하는지 배웠습니다. 또한 1천 개가 넘는 데이터를 Manual validation 하는 등의 노력을 통해 현재 방법의 오류나 허점은 없는지 검증하여 파이프라인을 수정하였습니다.

 

그 결과, 50명의 환자로부터 34개의 신규 펩타이드 후보를 찾을 수 있었습니다. 실제로 연구에서 찾은 34개의 신규 펩타이드 후보 중 2개는 최근 연구에서 보고된 적이 있어 신뢰성을 입증하였습니다.

 

이 경험을 통해 문제 정의의 중요성과 문제를 접근하는 방법을 배웠습니다.

 

 차병원에 입사하게 되면 최신 연구들을 빨리 습득하고 이를 코드화 및 응용하는 것에 자신이 있습니다.

 

2. 최근 달성하기 어려운 목표를 세우고 도전했던 경험을 기술하고, 성공 또는 실패 여부와 그 사유를 자세히 기술하십시오.

[‘연 매출 0원에서 5천만 원으로’ 분석을 바탕으로 설정한 목표 달성]

저는 대학교 재학 시절 당시 고등학교 친구로부터 창업한지 반년 된 회사의 공동대표 제안을 받았습니다. 창업에 관심이 많던 저는 바로 일하고 싶었지만 저로서는 큰 결정이기에 당시 스타트업을 운영하던 사촌 형님에게 조언을 구하였습니다. 사촌 형님은 ‘정말 하고 싶다면 기준을 정하고 기준을 달성하지 못하면 빠른 포기를 하라’고 조언을 해주셨습니다. 조언에 따라 포기의 기준은 ‘2개월 이내에 200만 원의 매출을 달성하는 것’으로 잡고 입사하였습니다.

 

입사 후 제가 한 일은 ‘현재 회사가 처한 상황과 문제를 정확히 이해하고 이를 문서화하는 것’이었습니다. 이 문서들을 바탕으로 크고 작은 목표들을 설정하였습니다. 각 목표에 대해서 단기간에 할 수 있는 일과 오랜 시간이 걸리는 일을 구분하여 미래 계획을 수립하였습니다. 저희 팀은 차근차근 목표들을 달성하였고, 그 결과 2개월 이내에 원래 목표를 상회하는 500만 원의 매출을 달성하고 입사 후 6개월 만에 5000만 원의 매출을 달성하였습니다.

 

3. 회사/병원 내 업무수행 시 가장 필요한 직업윤리는 무엇이라고 생각하는지를 본인의 가치관 중심으로 자세히 기술하십시오.

 

[신뢰성, 손바닥으로 하늘을 가리지 말자]

사람은 살면서 수없이 많이 거짓말의 유혹이 있습니다. 문제 상황이 발생할 때 그때만 넘어가면 수월하기 때문입니다. 저는 장기적 관점으로 보았을 때, 이런 행동들은 결코 좋지 못하다고 생각합니다. 회사/병원 내 업무 수행 시에도 마찬가지입니다. 단기적으로 어려움에 직면했을 때, 이를 해결하기 위해 조작된 데이터나 잘못된 보고를 한다면 이것은 개인의 평판뿐만 아니라 장기적으로 보았을 때 회사에 막대한 손해를 끼친다고 생각합니다. 진실을 있는 그대로 받아들이고 보고하는 것이 가장 필요한 직업윤리입니다.

 

4. 자신이 가진 창의성과 열정을 발휘하여 어려운 문제를 해결하고 성취감을 느꼈던 경험을 구체적으로 기술하십시오. (1,000자 이내)

[최신 논문 모델을 개량하여 Mean Squared Error 기준 4배의 성능 기록]

저는 시계열 데이터로 국제 유가를 예측하는 프로젝트를 진행한 경험이 있습니다. 성능이 좋으면서 팀에서 보유중인 컴퓨팅 파워에 가장 적합한 모델을 찾았고, 2022년 5월에 발표한 모델 DLinear를 선정하였습니다. 해당 모델을 개선해보고자 크게 3가지를 시도해보았습니다.

 

1. 모든 feature들간의 관계와 순서를 학습할 수 있는 인공신경망 구성

기존 모델에서는 target feature 하나의 시계열 데이터를 입력값으로 작동하는 모델이었지만, 다양한 feature를 학습할 수 있도록 한개의 layer에 여러 feature들을 입력하고 target feature를 출력하도록 개량하였습니다. 그 결과, 성능이 약 3배 정도 상승하였습니다.

2. Test 데이터와 Train 데이터의 성능차이를 줄이기 위한 데이터 섞기

Train set에서는 성능이 좋아도, test set 에서는 성능이 좋지 않거나 아예 값이 튀어버리는 현상이 있었습니다. 문제를 train과 test set의 양상이 너무 달라서 생기는 문제라고 정의하고, data를 섞는 시도를 하였습니다. index 기준으로 0~7은 train 8~9는 test set으로 설정하여 train을 할때에 전구간을 배울 수 있겠끔 의도하였습니다. 그 결과 test set에서 값이 튀지 않고 train set과 성능차이를 줄일 수 있었습니다.

3. 날짜마다 상대적으로 다른 입력값을 마지막 값으로 전체를 빼주어 입력값 단순화 하기

모델의 부담을 덜어주고자 마지막 값으로 전체를 빼주어 입력값을 단순화하는 아이디어를 적용하였습니다. 그 결과 성능이 약 1.5배 정도 상승하였습니다.

 

이와 같이 기존 모델을 개선한 결과 기존에 비해 약 4배 정도 성능 개선이 있었습니다. 해당 프로젝트를 진행하면서 성능이 올라가고 내려감에 희로애락을 느끼며 제가 진정으로 이 분야를 좋아한다는 것을 느끼고 앞으로 이 분야에서 일하고 싶은 확신을 얻었습니다.

 

5. 우리 회사/병원에 입사하여 10년 후 또는 20년 후 이루고 싶은 꿈과 그 꿈을 이루기 위한 계획을 구체적으로 기술하십시오.

 

[어떤 데이터를 던져줘도 다양한 방식으로 성과를 내는 인공지능 전문가]

저는 인공지능에서 가장 중요한 것이 데이터라고 생각합니다. 원석 자체가 좋지 못하면 좋은 보석을 만들 수 없는 것과 같은 논리입니다. 하지만 기업의 데이터는 제한사항이 있으며, 때로는 좋지 않을 수도 있습니다. 이것은 제가 바꿀 수 있는 사항이 아닙니다. 저는 주어진 환경에서 최선을 다하여 유의미한 분석을 하고 주어진 데이터에 맞는 방법을 찾아내고 유의미한 결과를 뽑아내는 인공지능 전문가가 되고 싶습니다.

 

[10년 후, 팀장 역할로 프로젝트 진행]

미래를 예측하는 것은 정말 어려운 일입니다. 하지만 감히 저의 미래를 예측하면, 단독으로 프로젝트를 진행할 수 있는 실력자가 되어 회사 매출에 기여하고 싶습니다. 이것을 달성하기 위해 연구를 사랑하고 매진할 것이며, 1주에 최신 연구 논문을 한편씩 읽고 정리할 것입니다. 코드 짜는 행위를 지속하여 저만의 library를 구축하고 개발할 것입니다.

 

Be positive!

Be rich!

Live your life!

 

여러분 우리 모두 행복해요!