[차병원·바이오그룹-면접] 차의학연구원(CHARI) AI-Data 엔지니어(연구원) 면접자료, 면접질문기출, 2025면접족보

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의료 데이터는 정답이 불완전하다.
저는 "AI 기술이 실제 임상 문제를 해결하는 경험"을 목표로 의료·바이오데이터를 꾸준히 연구해왔습니다.
임상 데이터
의료데이터는
의료데이터는 단순 통계보다는 "의학적 해석 기반 전 처리"가 중요하기 때문에
데이터 표준화
의학적 의미가 있는 AI 모델을 만드는 연구형 엔지니어"이 되는 것이 목표입니다.
저는 의학적 의미를 구현하는 AI 모델을 만드는 연구형 Data엔지니어을 목표로 하는 지원자입니다.
차병원·바이오그룹-면접] 차의학연구원(CHARI) AI-Data엔지니어(연구원) 면접자료, 면접질문 기출, 2025면접족보
의료 데이터 보안·윤리·규제(AI 의료기기 등)에 대해 이해하고 있는 바를 말해보라
연구 환경에서의 MLOps 도입 필요성을 설명해보라
차병원·바이오그룹이 AI 연구 분야에서 강화해야 할 점을 말해보라
의료 데이터는 정답이 불완전하다.
그럼에도 AI 모델을 만들 자신이 있는가
저는 "AI 기술이 실제 임상 문제를 해결하는 경험"을 목표로 의료·바이오데이터를 꾸준히 연구해왔습니다.
의료데이터는
저는 "데이터 정의(DataDefinition)"가 가장 중요하다고 생각합니다.
결 측치 처리(MICE, KNN, 의학적 대체값)
이상치 확인(임상기준 기반)
의료데이터는 단순 통계보다는 "의학적 해석 기반 전 처리"가 중요하기 때문에
전처리 단계에서 연구자·임상의 의견을 반드시 반영하겠습니다.
저는 MRI 기반 병변 분류 모델과 탭빅(TABULAR) 기반 임상 데이터 예측 모델 두 가지 프로젝트를 진행했습니다.
저는 BIO 데이터의 '해석 가능성'이 중요하다는 점을 배우며 오믹스 통계·유전자 경로 분석을 학습해왔습니다.
연구 프로젝트는 반복 실험이 많기 때문에 MLOps는 연구 효율을 극적으로 높이는 핵심 요소입니다.
유 전체 -임상-영상 결합연구 강화
특히 차병원은 난임·여성의학·정밀의학 강점이 있어 맞춤형 AI 모델 개발이 매우 유리하다고 판단합니다.
2년차 : 영상/임상/오믹스 통합 모델 개발 참여
의학적 의미가 있는 AI 모델을 만드는 연구형 엔지니어"이 되는 것이 목표입니다.
AI 연구는 반복이 본질입니다.
의사는 임상전문가, 연구자는 실험 전문가, 저는 데이터·AI 전문가로서 서로 다른 전문성을 합쳐야 최종 결과가 완성됩니다.
저는 의학적 의미를 구현하는 AI 모델을 만드는 연구형 Data엔지니어을 목표로 하는 지원자입니다.
차의학연구원은 임상-연구-바이오 기업이 연결된 독보적인 환경을 가진 만큼, AI 엔지니어가 실제 의학연구·질환 예측·정밀의학 발전에 기여할 수 있는 폭이 매우 넓습니다.
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