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데이터 분석과정에서 오류를 발견한 경험이 있나요
저는 대학 시절부터 동물영양학 실험실에서 기능성 단백질, 지방산 조성 분석, 소화율 실험 등을 직접 수행하며 반려동물 식품의 과학적 기반을 배우고 자꾸 준히 경험을 쌓았습니다.
반려동물영양연구의 본질은 '데이터 기반의 반복 검증'이라고 생각합니다.
퓨릿은 데이터 기반으로 기호성을 개선하며 실제 반려동물 행동 변화까지 분석합니다.
GC·HPLC 기반 영양성분분석과 원료 기능성 검증 실험에 자신 있습니다.
반려동물 양육 경험은 큰 장점이지만, 연구의 본질은 '데이터 기반 객관성'입니다.
저는 '데이터로 문제를 해결하는 연구자'입니다.
대학 시절 동물영양실험실에서 기능성 단백질 분석, 소화율 실험, 효소 반응 설계 등 실제 연구 공정을 직접 수행하며 연구의 기초를 탄탄히 다졌습니다.

반려동물영양연구에 있어 가장 중요한 요소는 무엇이라고 생각하나요
반려동물 식품 R&D에서 트렌드 변화는 어떻게 파악 하나요
연구 결과를 비전공자에게 설명해야 한다면 어떻게 전달하나요
퓨릿의 향후 기술방향을 어떻게 예상하나요
퓨릿이 '사료가 아닌 식품'이라는 패러다임을 만든 기업이라는 점에 연구자로서 강하게 끌렸습니다.
반려동물의 영양을 인간 식품 수준으로 끌어올리기 위해 원료부터 공정까지 모든 단계에서 정교한 연구를 수행한다는 점은 다른 기업에서 쉽게 볼 수 없는 차별성입니다.
저는 이 성장 방향에서 연구자로서 기여할 수 있 는 범위가 매우 크다고 판단했고, 그 점이 퓨릿 지원의 결정적인 이유가 되었습니다.
예를 들어 단백질 1g을 올리더라도 단순히 양을 늘리는 것이 아니라 체내 이용률을 기준으로 설계를 한다는 점은 연구난이도가 높지만 효과는 명확합니다.
퓨릿은 데이터 기반으로 기호성을 개선하며 실제 반려동물 행동 변화까지 분석합니다.
이 경험은 '실험 문제는 작은 공정 하나에서도 발생한다'는 것을 배웠고, 제 연구 태도를 크게 바꾼 계기가 되었습니다.
목적과 지표의 명확한 연결입니다.
실험계획을 세우면 먼저 팀원과 데이터를 공유해 맹점을 찾고, 실험 결과가 나오면 다시 구조화해 정리한 뒤 검증을 요청합니다.
특히 소화율 측정, 인공소화액 기반 예측, 효소 반응 설계 등은 반복적으로 수행해 본 경험이 있어 실제 제품 개발 단계에서 빠르게 활용할 수 있습니다.
기능성은 영양소 조성의 구조적 적합성을 의미하고, 안전성은 잔류물·미생물·알레르기 반응 가능성을 모두 포함합니다.
마지막으로 가공성은 실제 공정에서 안정적으로 유지되는지, 열처리·건조·혼합 과정에서 품질 변화가 없는지 등을 의미합니다.
학위보다 중요한 것은 '연구절차를 실제로 수행해본 경험'이라고 생각합니다.
저는 원료 분석, 소화율 실험, 가수분해 단백질 제조 등 실험 절차를 직접 기획-실행-검증해 본 경험이 많습니다.
학위의 깊이는 존중하지만, 연구수행 능력 역시 실제 데이터로 증명할 수 있습니다.
반려동물 양육 경험은 큰 장점이지만, 연구의 본질은 '데이터 기반 객관성'입니다.
원론처럼 들릴 수 있으나 실제 연구 프로세스를 기반으로 한 답변입니다.

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