인바디 숫자로 보고 고민하는 직무, 데이터사이언스
따옴표의미있는 결과를 찾아서 고객(환자) 혹은 사용자에게 도움이 되는 의미를 주었을 때 행복합니다.따옴표
직무에 대해
Q1담당하고 계신 업무를 소개해 주세요.
데이터분석 업무에는 사용자의 임상적인 해석 오류에 관한 문의와 새롭게 개발된/개발할 내용에 대한 연구자들의 문의가 다양하게 모이는데요. 이러한 사안들에 대해 해결하기 위한 가장 좋은 방법은 데이터 분석과 통계 검증을 통한 자료를 제공하고 데이터로 밝혀진 명확한 이야기들을 전달하면 됩니다.
Q2담당하신 직무의 가장 큰 매력은 무엇인가요?
제품에서 측정된 결과를 가지고 공학적, 임상적인 데이터 분석 결과를 통해 자연과학과 대조하여 검증하고 의미있는 결과를 찾아서 고객(환자) 혹은 사용자에게 도움이 되는 의미를 주었을 때 행복합니다.
Q3업무를 하며 가장 보람을 느낄 때는 언제인가요?
제품에서 측정된 결과를 가지고 공학적, 임상적인 데이터 분석 결과를 통해 자연과학(임피던스-전자기학)과 대조하여 검증하고 의미있는 결과를 찾아서 고객(환자) 혹은 사용자에게 도움이 되는 의미를 주었을 때 행복합니다. 더 올바르고 정확한 정보를 제공하고 환자에게 적용 가능한 지표가 완성되어 검증 되었을 때 일을 하고 있구나 라는 생각이 들게 합니다.
Q4직무 전문성을 위해 노력하시는 부분이 있나요?
새로운 방법론에 관한 논문을 탐색하고 구현해보거나, 관심있는 연구분야의 결론을 도출할 때 사용한 시각화 방식, 통계검증방식, 분석방식을 탐색하고 우리의 데이터에 적용하여 그래프로 구현해 봅니다. 난이도가 어려운 분석방법의 경우 메일 시간을 정해서 30분씩 계속 보다보면 어느순간 과학자, 수학자가 수식을 왜 이렇게 만들었는지 느껴질 때가 있곤 합니다.
Q5해당 직무의 전망에 대해서 어떻게 생각하시나요?
데이터 사이언스 및 인공지능에 의한 4차 산업혁명 발전은 노동시장의 방향을 크게 주도하고 있다고 생각합니다.
머신러닝 엔지니어, 데이터 사이언스 등이 주목받고 있는 새로운 일자리이며, 기존보다 IT분야 업무집중도가 매우 높은 편입니다. 또한 얕고 많은 지식보단 깊고 적은 각 개개인의 전문성이 중요되기 때문에 데이터사이언스 안에서도 많은 영역으로 나누어 질 수 있다고 생각합니다.
Q6직무 수행에 필요한 지식은 어떤 것이 있나요?
수학, 공학, 통계학, 자연과학, 프로그래밍지식 등이 필요합니다.
영어는 논문을 읽고 이해할 정도만 되면 되서 듣기, 말하기 능력보단 읽기 능력이 가장 필요한 것 같습니다.
우리 회사는
Q7회사의 사내문화 및 분위기는 어떤가요?
자유롭고 수평적인 분위기에서 각 개개인이 해당업무의 전문가가 되어 일하는 문화를 가지고 있습니다.
Q8우리 회사의 OOO은 1등이다!
개인의 성장 가능성은 1등이다. 연구직의 경우 연구개발의 처음부터 끝까지 함께 고민하고 개발하는 과정에서 많이 배우실 수 있다고 생각합니다.
Q9다른 회사와 다른 우리 회사만의 특별한 점은?
꼭 필요하다고 생각한 일에 대해 하고 싶다고 이야기 할 경우 잘 들어주고 회사의 방향과도 맞다면 자유롭게 업무를 진행해 볼 수 있다는 점이 다른 회사와 다른 점이라고 할 수 있을 것 같습니다.
후배들에게
Q10같은 직무를 준비하는 후배에게 추천하는 활동이나 갖춰야 할 자질은 무엇인가요?
분석 프로그래밍 중급 이상은 필수입니다. 실제로 업무에선 수학, 과학적인 고민의 시간이 전부이며 그 고민을 눈에 보이는 문자 혹은 숫자로 표현하는 도구가 프로그램이기 때문입니다.
따옴표프로그래밍이 편하게 되신다면 새로운 수학적인 방법론들은 계속 공부해 나가며 아주 재미있게 일하실 수 있습니다.따옴표
Q11마지막으로 하고 싶으신 말씀이 있나요?
함께 자연이 하는 이야기들을 수학적으로 풀고 아름다운 의미를 찾기 위해 고민하는 지원자가 많아졌으면 좋겠습니다.
