1. 본인 소개와 취업 합격하신 회사와 부서, 담당업무를 소개해주세요.
ㆍ회사명/부서: (주)트라이얼인포매틱스
트라이얼인포매틱스는 임상시험 데이터 관리 솔루션을 제공하는 회사입니다. 현재 저는 임상 도메인 지식을 익히면서 데이터 표준화(CDISC) 관련 전처리 업무와 함께, 자사 솔루션에 AI를 탑재하기 위한 LLM 관련 업무를 병행하고 있습니다.
ㆍ담당업무(직무): Data Scientist
(담당업무 : 최신 LLM API 및 오픈소스 모델을 활용한 AI 서비스 기획 및 개발, 요구 사항에 맞는 Prompt 설계 및 모델 커스터 마이징, LLM 기반 데이터 파이프라인 설계 및 성능/비용 최적화, 임상시험 데이터 표준화, 임상시험 데이터 분석 및 관련문서 작성)
- 스펙(학력/자격증/경력/교육 등)
ㆍ학력: 대졸(4년)
ㆍ취득자격증: ADsP, SQLD, 빅데이터분석기사, 의공기사
ㆍ대외활동: 공모전 3회 / DACON 경진대회 5회 / 개인,팀 프로젝트 3회
- 관련직무 지원 횟수/합격 횟수
지원횟수 : 13회/ 합격횟수 : 1회
2. 회사를 선택한 이유와 회사의 강점을 알려주세요.
의료 분야는 의사의 진단을 직접 보조하지 않더라도, 간접적으로 사람들의 삶의 질 향상에 기여할 수 있다는 점에서 매력을 느꼈습니다. 트라이얼인포매틱스는 임상시험 데이터 통합 관리를 핵심 사업으로 하면서도, 변화하는 시대 흐름에 맞춰 AI 사업을 새롭게 구축하고 있었습니다.
저는 AI 모델을 만드는 과정에서 재미를 느꼈는데, 좋은 모델을 만들려면 결국 데이터 분석과 전처리가 탄탄해야 한다는 걸 경진대회를 통해 배웠습니다. 마침 모집 공고에서 LLM관련 업무를 담당할 사람을 찾고 있었고, 제가 하고 싶었던 방향과 딱 맞아서 지원하게 됐습니다.
성장하고 있는 회사이다 보니 저에게 주어지는 기회도 많고, 새로운 걸 배울 수 있는 환경이라는 점도 큰 장점입니다.
3. 채용방식은 어떤 과정을 거쳤는지 알려주세요.
서류면접 -> 1차 대면면접 -> 최종 통보의 과정으로 채용이 이루어졌습니다.
4. 기억 남는 면접질문은 무엇인가요?
가장 인상 깊었던 건 면접관본들이 제 포트폴리오를 꼼꼼히 분석해서 오셨다는 점이었습니다. 덕분에 프로젝트를 설명하면서 자기소개서나 포트폴리오에서 미처 다 담지 못했던 부분들을 추가로 질문받았고, 제 경험을 더 자세히 어필할 수 있었습니다.
그 외에도 “팀 프로젝트를 진행하면서 갈등 상황이 생기면 어떻게 해결하시나요?”라는 질문이 기억에 남습니다.
5. 본인이 합격한 이유는 무엇이라고 생각하나요? (취업을 위해 본인이 노력한 요소)
다양한 도메인에서 경진대회와 프로젝트를 경험 점이 가장 컸다고 생각합니다. 하나의 도메인에 국한하지 않고, 다양한 도메인에 도전하고 서로 다른 분야의 문제를 풀어본 경험이 “새로운 도메인도 빠르게 적응할 수 있겠다”는 인상을 주지 않았나 싶습니다.
또한 LLM 관련 프로젝트에서 데이터 수집부터 모델 개발, 실제 서비스 배포까지 엔드투엔드 과정을 모두 경험 점도 좋게 봐주신 것 같습니다. 새로운 도메인에 대해서 거부감 없이 배우려는 열린 자세도 어필이 됐다고 생각합니다.
6. 아이티윌 교육이 취업에 도움이 되었던 부분은 무엇인가요?
가장 도움이 됐던 부분은 실전 프로젝트 중심의 커리큘럼이었습니다. 이론 수업에서 배운 내용을 바로 공모전이나 경진대회에 적용해볼 수 있었고, 이 과정에서 포트폴리오가 자연스럽게 쌓였습니다.
Python, PyTorch 기반 딥러닝 개발부터 SQL, 데이터 시각화까지 실무에서 필요한 기술 스택을 체계적으로 배울 수 있었습니다. 함께 프로젝트를 진행한 동기들과 솔루션을 공유하고 피드백을 주고받으면서 혼자서는 생각하지 못했던 접근법들도 많이 배웠습니다.
7. 같은 분야에 취업을 준비하는 후배들에게 해주고 싶은 말이 있다면 무엇인가요?
경진대회에 적극적으로 참여했으면 좋겠습니다. 저도 처음에는 순위보다 경험을 쌓는다는 마음으로 시작했는데, 대회마다 새로운 문제를 마주하고 해결하면서 실력이 빠르게 늘었습니다.
요즘은 AI 시대가 되면서 코딩 자체는 도구의 도움을 많이 받을 수 있게 됐습니다. 물론 코딩 능력을 키우는 것도 중요하지만, 거기에 너무 많은 시간을 쏟기보다는 “이 문제를 어떻게 해결하면 좋을지”에 대한 아이디어와 접근법을 고민하는 역량을 키우는게 더 중요하다고 생각합니다. 다양한 경진대회에 참가하면서 여러 종류의 데이터를 직접 다뤄보고, 다른 참가자들의 솔루션을 통해 새로운 접근법을 학습하는 데 시간을 투자하시길 추천드립니다.
진행 과정을 기록하는 습관도 중요합니다. 저는 노션에 각 프로젝트의 시행착오와 해결 과정을 정리해 뒀는데, 면접 준비할 때 정말 큰 도움이 됐습니다. 어떤 문제를 어떻게 해결했는지 구체적으로 말할 수 있으면 면접관에게 신뢰를 줄 수 있습니다.
처음부터 완벽한 포트폴리오를 만들려고 하기보다 일단 시작하고 계속 개선해나가는게 중요한 것 같습니다. 포기하지 않고 꾸준히 하다 보면 분명 좋은 결과가 있을거라 생각합니다.
