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합격자소서

(주)이수앱지스 2022년 하반기 신입 IT·기술영업합격자소서

합격자 정보

  • 서울4년
  • 특성화학부 시스템생명공학과
  • 학점 3.95/4.5
  • 오픽 IM1
  • 자격증 2개
  • 인턴 3회
  • 수상 1회
  • 동아리 1회
  • 교내활동 2회
  • 자원봉사 2회
  • 8,552읽음

합격자소서 질문 및 내용

답변
"경험#더하기#성과"
의무병으로 군복무하면서 라니티딘 불순물 이슈로 인한 의약품 회수처리 업무를 진행한 경험이 있습니다. 생전 처음 해보는 일을 하면서 '경험이 곧 자산'이라는 생각을 했습니다. 이후 해보고 싶은 일이 생기면 도전하여 경험을 쌓는 태도를 가졌습니다.
2021년 단과대학 학생회 대외홍보국장으로 활동하면서 전년도 대비 제휴업체 수를 55.6% 상승시킨 경험이 있습니다. 단과대학 특성상 실험 수업이 많아 주기적으로 학교에 오는 학생들이 많다는 점, 대학원생 비율이 높아 대학원생들의 방문 기댓값이 높다는 점을 장점으로 내세워 코로나19로 매출이 급락한 상황에서도 총 14개 업체들과의 제휴를 체결할 수 있었습니다. 제휴 체결 이후에는 매달 제휴업체들을 방문해 만족도 조사를 진행했고, 학우들의 방문 촉진을 위해 제휴업체와 연계한 단과대학 행사를 기획하여 제휴사업에 문제가 생기지 않도록 사후관리했습니다.

처음 진행해 보는 제휴사업이었기 때문에 사업 진행 초기에는 제휴를 거절당하는 등의 문제에 봉착했지만 국원들과 함께 업체들이 당시 필요로 하는 것들에 대해 분석해보면서 더 좋은 제안을 할 수 있었고, 결과적으로 더 좋은 성과를 낼 수 있었습니다. 또한 이 경험은 이후 팀프로젝트 수업과 동아리 업무 진행과 같은 부분에서 원인 분석과 같이 문제를 해결하는 데 도움이 되었습니다.
이렇게 도전을 통해 얻은 경험으로 길러진 문제 해결 역량을 바탕으로, 이수앱지스의 성장에 기여하는 제약바이오 인재로 성장하겠습니다.

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답변
"바이오의약품 이해도"
바이오 공정 전반에 사용되는 실험 및 기기 경험과 지식을 기반으로 성장하여 이수앱지스 제약사업부의 성장에 기여하겠습니다.
샘표식품에서 UF와 이온교환 크로마토그래피를 이용한 항균 펩타이드 정제공정 개발을 수행하면서 binding-washing-elution이라는 정제 원리에 대해 배우고, 정제공정 중 한 단계를 스스로 설계하여 수율을 약 63%에서 77%로 향상시킨 경험이 있습니다.
크로마토그래피 column을 통과할 때까지는 펩타이드 수율이 95% 이상 나왔으나 탈색 공정에서 active carbon을 지나갈 때 수율이 떨어짐을 확인하였습니다. 당시 pellet 형태의 active carbon을 사용하던 것을 가루 형태로 사용함으로써 수율을 향상시킬 수 있었습니다. 이후 정제공정 뿐만 아니라 바이오공정 전반에 대해 알고 싶다는 생각을 했습니다. '바이오화학제품제조기사' 취득 과정에서 mixing system과 같은 배양공정 관련 지식을 공부했고, 학부연구생 과정에서 플라스크 내 baffle 유무에 따른 배양액 차이를 비교하면서 baffle의 기능을 직접 확인해볼 수 있었습니다.

또한, 바이오 공정 스터디에서 세포배양 및 발효에 의해 제조된 원료의약품 공정관리에 대해 공부하고 '바이오플랜트 GMP운영' 수업에서 멸균 밸리데이션에 이용되는 D, Z, F value와 밸리데이션에 이용되는 biological indicator들을 공부하면서 심화 지식을 갖췄습니다.
이러한 바이오 공정 관련 실험/기기 사용 경험과 기반 지식을 바탕으로 이수앱지스 제약사업부의 성장에 기여하는 인재로 성장하겠습니다.

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답변
"바이오산업 자동화"
AI 기술의 발전은 바이오산업의 패러다임 변화에도 큰 영향을 미쳤습니다. DBTL에 기반한 합성생물학의 발전, 그리고 AI 기반 신약후보물질 탐색이 대표적인 예입니다. CJ제일제당과 LG화학에서는 합성생물학/대사공학 기반의 연구가 진행 중이며, 바이오파운드리 구축에 앞장서고 있습니다. 특히 CJ제일제당의 경우, 현재 바이오 사업 부문의 매출액이 식품 사업 부문보다 높을 만큼 합성생물학 기반 바이오소재 생산능력이 뛰어납니다. 대웅제약 등 다수의 제약회사에서는 AI 기반 신약개발을 위해 AI 기업들과 협력관계를 맺고 있으며, 카카오 브레인에서는 AI 기반 신약연구를 위해 인재를 끌어모으고 있습니다. 이 두 기술의 특징은 '자동화'입니다. 자동화를 통해 연구에 사용되는 시간을 단축하고 유의미한 정보만을 제시하는 것이 가능합니다. 합성생물학의 경우, 타겟 유전자를 빠르게 탐색해 유용물질 대량 생산까지 걸리는 시간이 단축된다는 것이 장점입니다. AI 신약개발의 경우, 10~15년 정도 걸리고 성공률이 낮은 연구개발 기간을 7년까지 줄이고 확률 또한 높일 수 있다는 것이 장점입니다.

현재 바이오산업의 최첨단 기술이기 때문에 많은 기업들이 관련 연구개발에 뛰어들고 있습니다. 세계적으로도 성장률이 매년 성장하고 있기 때문에 국내에서도 성공 사례들이 많이 나올 것이라고 예상합니다. 다만 연구개발 기간의 급감 때문에 신뢰도 문제가 발생할 것이라고 생각됩니다. 코로나19 백신의 경우 지나치게 짧은 백신 개발 기간으로 인해 접종에 대한 신뢰도가 낮았습니다. 합성생물학과 AI 기반 신약 탐색 기술도 마찬가지로 개발 속도가 급증함에 따라 개발 기간이 줄어들 텐데, 이에 따라 내려갈 수 있는 신뢰도를 높이는 방안이 필요하다 생각합니다. '바이오인'에서는 합성생물학 관련 설문조사를 진행하는 등 국민 인식 조사를 진행하고 있습니다. 기업에서도 이러한 설문조사 및 철저한 연구 데이터 기반의 학술자료를 제작하여 고객 신뢰도를 높여야 원활하게 판매까지 이루어질 수 있을 것이라고 생각합니다.

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