[셀트리온 데이터분석·시각화]합격 자소서·면접 가이드
8/17 마감! + 직무 해석·작성 가이드 포함
안녕하세요? 하리하리입니다.
오늘은 25년 8월 17일에 마감하는 셀트리온의 자소서 문항 및
데이터 분석/시각화 직무 해석자료를 갖고 왔습니다.
유료문의가 필요하다면, 아래 링크 확인 후,
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연락 주세요 :)
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글 하단부에는 2월에 떴던 셀트리온 데이터 분석 직무 해석 자료 공유합니다.
1. 셀트리온 지원동기
1) 산업/회사/직무가 A란 특징, 나도 A란 특징. 우린 천생연분.
2) 직업 선정 기준/회사 선택 기준.
3) 이건 내가 인생 살며 부딪히는 기로에서 고르는 기준.
4) 회사에서 우린 24H 중 제일 오랜 시간을 머뭅니다. 고로, 삶과 엮으라고 얘기합니다.
5) 인생은 원래가 매 순간이 선택의 기로. 그 때마다 각자만의 기준/이유로 의사결정을 함.
6) 그 결정과 이유를 종합하면 공통점이 보임. 이를 일반/추상화하면 삶의 기준 완성.
7) 그 기준에 입각해 산업/회사/직무를 전반적으로 들여다봐야 됨.
8) 지원동기도 내 얘기를 하는 파트: 회사/산업 고민 30%+내 고민 70% / 둘 다 직무에 대한 고민을 해 줘야 함. 결론적으로 어느 것 하나 간과할 수 없고, 다 유기적으로 연결돼 있음.
9) 자소서 1번이 제일 중요. 내 얘기 중 가장 직무적으로 선생님을 뽑아서 일 시키면 아, 바로 밑그림 그려진다고 할 만한 내용이 전진배치돼 있어야 함 (물론, 그보다 앞서서 고민해야 될 건 질문에 맞는 말)
10) 위에서 인생이랑 엮으라고 한 것에서 알 수 있듯이 본인의 커리어를 전반적으로 훑어야지 해당 문항에 적절한 답을 할 수 있다고 생각합니다.
cf. 경력직은 보통 이직사유처럼 들어가야 됨. 선생님이 메인으로 연구해 온 분야가 여기에서 어떻게 쓰일 수 있을지?에 대한 고민을 1번에서 해 주는 것도 괜찮아 보입니다. 물론, 이 논리는 비단 1번에 한정적으로 접목되지 않습니다. 타 문항을 접근할 때도 고민해야 됩니다. + 지원하시는 데는 ‘경력’. 입사하자마자 특별한 적응 단계 없이 바로 회사가 기대하는 직무 관련성과를 내야 합니다.
2. 대표경력 (주요 Project를 중심으로 기술)
/ 이 문항은 도제식으로 써도 되고, 서술식으로 써도 됩니다.
상단에 작성한 직무관련 경험사항에 대해 본인이 수행한 활동 조직, 역할 및 구체적 활동 내용, 주요 결과 등에 대해 상세히 기술해 주시기 바랍니다.
or
입사지원한 직무 관련 교육/경력/경험사항에 대해 상세 기술
-. 본인이 맡은 주요 역할
-. 주요 활동내용 및 성과(정성/정량적 측면으로 나눠서 작성)
-. 성과 높이기 위해 내가 기울인 노력
-. 성과로 인해 조직에 기여한 내용 및 기여정도
-. 향후 본인이 지원한 직무 수행 시 기여할 수 있는 측면
/ 위에서도 반복적으로 말씀드린 거지만, 이 문항 역시 셀트리온의 데이터 분석/시각화 직무에서 일할 사람을 뽑기 위한 평가요소 중 하나.
/ 1번과 3번은 다소간 에세이처럼 써야 됨. 2번은 본인의 커리어를 단순 나열하는 거라고 볼 수 있음. 모든 커리어를 다 나열할 필요는 없음. 갖고 계신 것 중 그나마 이 산업/회사/사업부/직무와 맞는 것을 추려서 배치하는 것을 추천.
3. 직무와 관련된 본인의 장점 및 역량
/ 이 문항을 제대로 해결하려면 ‘역량’에 대한 개념정립 필요.
[역량이란]
1) ~력/능력을 붙였을 때, 말이 되는가?
2) 공기업 JD 및 https://ncs.go.kr/index.jsp 확인.
3) 20.정보통신 > 01.정보기술 > 01.정보기술전략·계획 > 05.빅데이터분석
4) 물론, 그냥 데이터 분석이 아니다. 셀트리온의 데이터 분석임을 잊으면 안 된다.
5) 이 문항은 직무가 메인. 직무 관련 고민이 70%+회사/산업 관련 고민이 30%. 1번은 그 반대.
6) 필요역량이란 단어 확인 가능: 지식/기술/태도로 나눠져 있습니다.
7) 태도는? 적극성, 책임감, 열정, 배려 등. 이건 모든 직장인에게 다 필요한 Work ethic.
8) 태도보다는 지식이나 기술(skill)에 초점. 태도는 4번 같은 데에 쓸 만하다고 봅니다.
/ 여기에 언급할 역량이 셀트리온의 데분/시각화 업무 수행에 어떤 도움이 될 지?
/ 동 역량을 갖고 있다고 주장하는 다른 사람 대비 내 차별점.
/ 그 차별점을 지금 수준으로 갖추기까지 내가 해 온 노력: 노력은 특정 에피소드만으로 완성되는 게 아님. 여러 시간에 걸쳐서 내 경험들을 두루 거치면서 역량이 점점 레벨업되는 것임.
cf. 단순 연구한 걸 나열하는 건 역량이 아닙니다. 그 연구들을 성공적으로 수행하는 데 있어 도움이 됐던 내 스킬/지식이 역량입니다.
/ 이렇게 쌓은 역량을 살려서 낸 성과: 성과는 써도 좋고 안 써도 그만입니다.
지원분야와 관련하여 특정 영역의 전문성을 키우기 위해 꾸준히 노력한 경험에 대해 서술해 주십시오. (전문성의 구체적 영역 (예. 통계분석) / 전문성을 높이기 위한 학습 과정 / 전문성 획득을 위해 투입한 시간 및 방법 / 습득한 지식 및 기술을 실전적으로 적용해 본 사례 / 전문성을 객관적으로 확인한 경험 / 전문성 향상을 위해 교류하고 있는 네트워크 / 경험의 진실성을 증명할 수 있는 근거가 잘 드러나도록 기술)
/ 바로 위에 올린 문항의 flow(소괄호)에 맞춰서 내용을 구성한다면, 3번에 맞는 작업물을 만들어 낼 수 있을 거라고 생각합니다.
4. 기타 자유 기술(퇴사 사유 등)
/ 1-3번에 안 쓴 것 쓰면 됩니다.
/ 이 문항 역시 셀트리온의 데분/시각화 담당자로서 평가받는 요소.
/ 하지만, 1-3번을 우선 채우고, 남은 걸 쓰는 것.
/ 1-3은 질문이 정해져 있어서 질문에 맞는 말을 쓰면서 이 회사/직무 핏 고려해야 됨. 4번은 앞에서 안 쓴 거 쓰면 되므로 상대적으로 운신의 폭이 넓습니다.
<직무 분석>
1) 셀트리온의 데이터 분석 및 시각화 경력직 채용공고 경력직이란 걸 상기하면서 이 직무내용을 해석해 주세요. 어떤 역량을 갖춘 사람이 이 일을 잘 할 수 있을 거라고 보는지?
2) 경력직으로서 경쟁력을 인정받는 역량이라고 평가받으려면 그 역량이 어느 정도 수준이어야 될 지? 그 수준이 되려면 어떤 노력을 거쳐 왔어야 하는지?
3) 이 직무 담당자로서 어떤 일을 주로 하게 될 지? 업무 내 세부 프로세스가 있을텐데, 여기서 언급할 역량이 어떤 과정에서 어떻게 쓰일 지?
1. 직무 해석
셀트리온의 이번 포지션은 데이터 분석 기반의 업무혁신 기획·실행이 핵심입니다. 단순 보고서 작성이나 데이터 정리 수준이 아니라,
1) 문제를 정의하고
2) 가설을 세우고 검증하며
3) 분석 결과를 시각화·인사이트 도출로 연결
4) 조직 내 데이터 거버넌스 체계 유지
5) 사내 구성원 BI 교육·훈련
까지 포함한 엔드투엔드(End-to-End) 데이터 분석 프로젝트 운영자 역할입니다.
특히 제약·바이오 산업 데이터 이해와 글로벌 데이터 플랫폼(Azure DataFactory, Snowflake, Cloudera, Databricks 등) 운영 경험을 우대하는 것을 보면,
1) 제조·품질·R&D·임상·영업 등 다양한 부서 데이터를 통합하고,
2) 글로벌 수준의 데이터 인프라 위에서 분석·시각화 작업을 수행하며,
3) 이를 통해 경영진 의사결정 및 프로세스 혁신을 지원하는 자리입니다.
2. 어떤 역량을 갖춘 사람이 잘할 수 있는지
이 일을 잘할 수 있는 사람의 핵심 역량은 다음과 같습니다.
3. 경력직으로서 경쟁력을 인정받는 수준
경력직이 ‘바로 전력’이 되려면 아래 수준이 되어야 합니다.
1) 분석 툴 숙련: Power BI·Python·SQL·SAS·R 중 최소 2~3개는 프로덕션 환경에서 활용 가능해야 함.
2) BI 대시보드: 현업 부서에서 직접 활용할 수 있는 대시보드·리포트를 설계·구축한 경험이 2~3회 이상.
3) 가설검증 프로젝트: 가설 설정 → 데이터 추출 → 분석 → 시각화 → 인사이트 도출·적용까지의 경험을 완결형 프로젝트로 주도한 사례.
4) 데이터 거버넌스 실무: 메타데이터 정의, 데이터 품질 지표 관리, 접근권한 정책 수립 경험.
5) 제약·바이오 이해도: 임상 데이터, 제조공정 데이터, 품질시험 데이터 등 중 최소 한 영역에서 심층 분석 6) 글로벌 플랫폼 운영: 데이터 파이프라인 설계, 클라우드 데이터 웨어하우스(Snowflake 등) 최적화
4. 그 수준이 되기 위해 거쳐야 할 노력
이 정도 역량을 만들기 위해선 보통 다음과 같은 경로를 거칩니다.
1) 기초 역량 확보
-. 통계·수학·컴퓨터공학 기초 지식 습득
-. SQL·Python/R 기초 데이터 처리·분석 능력
2) 분석·시각화 툴 숙련
-. Power BI, Tableau, Python matplotlib/seaborn, ggplot 등 실습
-. KPI·대시보드 설계 경험 축적
3) 실무 프로젝트 경험
-. 부서 문제 해결형 데이터 분석 프로젝트 주도
-. 가설 설정→검증→시각화→액션 플랜 제시까지 반복 경험
4) 산업 도메인 학습
-. 제약·바이오 생산공정, 품질관리, 임상시험 데이터 구조·규제 이해
-. GMP, GLP, GCP 등 관련 규제 숙지
5) 플랫폼 운영 경험: Azure DataFactory, Snowflake, Databricks 등 환경에서 데이터 파이프라인 구축·최적화
6) 데이터 거버넌스 실무
-. 데이터 표준·품질관리·보안정책 수립 경험
-. 메타데이터 관리 체계 설계
5. 이 직무 담당자로서 주로 하게 될 일
1) 사내 여러 부서(생산, 품질, R&D, 영업)에서 발생하는 데이터를 수집·정제
2) 비즈니스 과제를 데이터로 모델링, 분석 기획
3) 가설 설정 및 검증, 통계·머신러닝 분석
4) 분석 결과를 경영진/현업 부서에서 활용 가능한 형태(대시보드, 리포트)로 시각화
5) 데이터 품질 유지 및 거버넌스 정책 운영
6) 사내 BI 교육 진행 및 분석 문화 확산
7) 글로벌 데이터 플랫폼에서 데이터 파이프라인 운영 및 성능 개선
6. 업무 내 세부 프로세스와 역량 활용 예시
아래는 실제 이 직무에서 수행할 수 있는 프로세스 예시와 그 과정에서 역량이 쓰이는 방식입니다.
[추가 프로그램 안내]
1) 면접 대비까지 함께!
-. 자소서뿐만 아니라 면접도 대비 가능합니다. 자소서는 글로, 면접은 말로 표현하는 것일 뿐, 본질적으로 다르지 않습니다.
-. 면접 준비가 필요하신 분들은 면접 컨설팅 안내 및 관련 브런치 콘텐츠를 참고해주세요.
2) 1년권/될 때까지: 무제한부터 점진적 Upgrade 가능
-. 1년권 및 타깃 기업이 될 때까지(섹터/커리어마스터) 무제한으로 함께하는 프로그램을 운영 중입니다.
-. 신입부터 경력이 쌓여도 해당 기업이 목표라면 끝까지 지원합니다.
3) 전자책 발간
-. 21년부터 다양한 플랫폼에서 판매된 전자책이 오픈놀에서 공식 런칭되었습니다.
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