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이 경험을 통해 분석 결과를 현장 언어로 전달하는 커뮤니케이션 역량도 함께 키웠습니다.
단순히 시료를 측정하는 분석자가 아니라, 데이터를 통해 품질 향상 전략을 제시하는 '식품안전 컨설턴트형 분석가'로 성장하고자 합니다.
이 경험을 통해 문제의 원인을 기술보다 과정에서 찾는 분석적 사고를 기를 수 있었습니다.
CJ프레시웨이의 식품분석 직무는 단순한 검사 수행이 아니라, 데이터에 기반한 품질 개선 제안과 위해요
CJ프레시웨이의 식품안전센터는 각종 분석 데이터를 기반으로 품질과 안전기준을 강화하는 핵심부서입니다.
저는 연구 경험을 통해 얻은 문제 해결력과 실험설계 역량을 활용해, 제품별 특성에 맞는 분석 프로세스를 개선하고, 효율적인 데이터 관리체계를 구축하는 데 기여하고 싶습니다.
Q6.식품 분석 결과가 현장 개선으로 이어지지 않을 때 어떻게 하시겠습니까?
분석 장비 활용 능력과 데이터 자동화 경험을 통해 실무 효율을 높일 자신이 있습니다.

이후 식품의 품질과 안전을 눈에 보이는 수치로 증명할 수 있는 전문가가 되고 싶다는 목표를 세우게 되었고, 체계적인 분석시스템을 갖춘 CJ프레시웨이의 식품분석 직무가 그 목표를 실현할 수 있는 최적의 환경이라 판단했습니다.
CJ프레시웨이는 식품유통 전 과정에서 안전을 최우선으로 관리하며, 식품안전센터를 중심으로 품질검사와 위생관리를 체계화하고 있습니다.
예를 들어 가공식품과 신선식품의 유통과정에서 발생할 수 있는 미세한 품질편차를 조기에 감지하고, 공정개선까지 이어지는 분석체계를 구축하는 것이 제 목표입니다.
단순히 시료를 측정하는 분석자가 아니라, 데이터를 통해 품질 향상 전략을 제시하는 '식품안전 컨설턴트형 분석가'로 성장하고자 합니다.
CJ프레시웨이의 식품안전 기준이 곧 업계 표준으로 자리잡도록, 연구와 현장간의 소통을 이어주는 가교 역할을 수행하겠습니다.
저는 식품의 품질과 안전성을 과학적으로 검증하는 과정이 기업의 신뢰를 결정짓는 핵심이라고 생각합니다.
그 목표를 실천하기 위해 분석 장비 실습, 연구 프로젝트, 품질관리 인턴십 등 세 가지 영역에서 주도적으로 경험을 쌓았습니다.
이 경험을 통해 문제의 원인을 기술보다 과정에서 찾는 분석적 사고를 기를 수 있었습니다.
세 번째로, 데이터 관리의 중요성을 깨닫기 위해 실험 데이터를 체계적으로 정리하는 방법을 스스로 구축했습니다.
실험실에서는 주로 엑셀로데이터를 관리했지만, 저는 반복 실험이 많아질수록 데이터 추적이 어려워진다는 문제를 느꼈습니다.
단순히 주어진 지시를 수행하는 것이 아니라, 실험 과정에서 이상 신호를 스스로 탐지하고 원인을 추적하며 대안을 제시하는 습관이 생겼습니다.
반복되는 실험 속에서도 새로운 방법을 찾으려는 도전정신, 데이터의 의미를 깊이 이해하려는 분석력, 팀과 협력해 효율을 높이는 실행력이 지금의 저를 만들었습니다.
초기 실험에서는 시료 내 독소 농도가 너무 낮아 흡광도로 검출이 어려웠고, 반복 실험에서도 수치 편차가 크게 발생했습니다.
실험 데이터를 분석하던 중 80% 메탄올 용액에서 검출 민감도가 가장 높게 나타났습니다.
이후 논문 형식의 보고서를 작성하면서 데이터 분석의 일관성과 반복성 검증 과정을 세세히 기록했고, 그 결과 교내 학술대회에서 '분석법 개선을 통한 검출 정확도 향상 사례'로 우수상을 수상했습니다.
문제는 냉동과 해동 과정의 온도 편차가 너무 커서 실험간 데이터 일관성이 떨어졌다는 점이었습니다.
이 두 프로젝트를 통해 저는 식품분석 직무에서 요구되는 핵심 역량이 단순한 분석기술이 아니라, 문제를 스스로 정의하고 해결 방법을 찾아가는 탐구력이라는 것을 배웠습니다.
저는 연구 경험을 통해 얻은 문제 해결력과 실험설계 역량을 활용해, 제품별 특성에 맞는 분석 프로세스를 개선하고, 효율적인 데이터 관리체계를 구축하는 데 기여하고 싶습니다.
앞으로 식품분석 직무를 수행하면서 새로운 도전을 두려워하지 않고, 분석기술의 정확도와 신뢰성을 높이는 방향으로 계속 성장하겠습니다.
반복되는 실험 속에서도 근본 원인을 찾는 과정이 흥미로웠고, 그 태도가 직무의 핵 심역량이라 생각했습니다.
Q2.식품 분석 직무 수행 시 가장 중요한 역량은 무엇이라고 생각하나요?
가장 중요한 것은 데이터의 신뢰성을 지키는 '정확성과 관찰력'이라고 생각합니다.
단순한 문제 해결을 넘어, 원인 분석부터 개선 실행까지 스스로 주도한 경험이었습니다.
특히 전처리용매의 비율과 추출 시간에 따라 결과가 크게 달라진다는 점을 발견해, 최적조건을 새로 설정했습니다.
Q5.데이터 분석의 정확도를 높이기 위해 어떤 노력을 했나요?
Q6.식품 분석 결과가 현장 개선으로 이어지지 않을 때 어떻게 하시겠습니까?
저는 인턴 당시 분석 결과를 그래프로 시각화해 설명했더니 생산팀이 바로 개선조치를 취했던 경험이 있습니다.
Q8.인턴이나 실험중 실수를 한 경험이 있다면 어떻게 대처했는지 말씀해 주세요.

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