코스닥 상장사 AI 기반 신약개발 플랫폼 기업 Proteomics·Transcriptomics 등 멀티오믹스 데이터와 생물학적 네트워크 분석을 기반으로, 약물의 작용기전(MoA), Target/Off-target 효과 및 Drug Response를 분석하는 포지션입니다.

- Perturbational Proteomics·Transcriptomics 데이터의 QC, 정규화, 결측치 처리 및 분석 파이프라인 구축 - 약물 처리에 따른 MoA, Target/Off-target, Downstream Response 분석 알고리즘 개발 및 고도화 - PPI·Pathway·Biological Knowledge 기반 Weighted Network 구축 및 Target Distance 분석 - Community Detection, Functional Enrichment 등 Network Biology 기반 분석 수행 - Rescue experiment, Inhibitor treatment, Knockdown/Knockout 등 Intervention·Control 데이터를 통합한 반응 분석 설계 - Permutation, Bootstrap, 다중검정 등을 활용한 통계적 검증 및 불확실성 평가 - Compound·Dose·Time·Replicate 데이터를 통합해 공통 분자 프로그램 및 Compound별 네트워크 반응 발굴 - 필요 시 Time-series Phenotypic Data, Single-cell, High-content Imaging 등 Dynamic Phenotype 데이터와 Omics 데이터 연계 분석 - NMF, Clustering, Matrix Factorization, Latent Factor Model 등 비지도학습 기반 분석 - Biological Network 기반 Graph Algorithm 또는 Graph ML/GNN 적용 - 분석 코드 모듈화·테스트·문서화를 통한 재현 가능한 Research Software 개발 - 연구 결과의 논문·보고서·제품 수준 Deliverable화 및 독립적 연구 프로젝트 수행

- 관련 분야 박사 학위 이상 보유자 - Bioinformatics, Computational Biology, Systems Biology, 통계학, 컴퓨터공학, 생물학 등 - 또는 박사 후 관련 분야 경력 2년 이상 혹은 이에 준하는 연구개발 경험 보유자 - Proteomics, Transcriptomics 등 Omics 데이터 분석 및 전처리 파이프라인을 직접 구축한 경험 - Python 기반 과학계산·데이터 분석 역량 보유자 - NumPy, pandas, SciPy, scikit-learn 등 - Permutation·Bootstrap·다중검정 등 통계적 가설검정 및 정량 분석 방법의 실제 적용 경험 - PPI, Network Biology, Pathway Enrichment, Graph/Community Analysis 중 하나 이상을 연구·프로젝트에 적용한 경험 - 생물학적 질문을 계산 문제로 정의하고, 분석 결과를 Biological Mechanism 관점에서 해석할 수 있는 역량 - 연구 질문과 데이터에 맞게 분석 방법을 수정·개발할 수 있는 역량 - 문제 정의부터 분석 설계, 구현, Validation, 논문·보고서 작성까지 독립적으로 수행한 경험

- LC-MS/MS 기반 Proteomics 정량 데이터 분석 경험 - Missingness, Batch Effect, Normalization 등 Proteomics 데이터 전처리 실무 경험 - Systems Biology, Network Biology, Network Medicine, Systems -Pharmacology 또는 Drug Mechanism 연구 경험 - Rescue experiment, Inhibitor treatment, Knockdown/Knockout 등 Intervention·Control 데이터 분석 경험 - NMF, Clustering, Matrix Factorization, Kernel Method, Latent Factor Model, Multi-view Integration 등 비지도 분석 경험 - Biological Network에 Graph Algorithm 또는 Graph ML/GNN을 적용한 경험 - Time-series, Single-cell, High-content Imaging 등 Dynamic Phenotype 데이터와 Omics 데이터를 연계 분석한 경험 - Git, Docker/Conda, Workflow Management 등을 활용한 재현 가능한 Research Software 개발 경험 - 관련 분야 논문 작성, 학회 발표 또는 오픈소스 연구 커뮤니케이션 경험

서류 전형 → 면접 전형 → 처우 협의 → 최종 합격