이 자리가 왜 생겼을까요
공고의 연구소 소개는 목암생명과학연구소가 질병 이해와 표적 발굴부터 바이오마커 예측, 환자 데이터 기반 역중개연구까지 신약개발의 여러 단계를 AI로 연구한다고 밝혔습니다. 같은 소개는 오믹스 분석으로 규명한 질환 기전과 연구 가설이 연구소의 AI 모델링과 후속 연구의 출발점이 된다고 적었습니다. GC PEOPLE에서 Computational biology팀은 유전체·전사체와 단일세포 데이터를 분석해 시스템 레벨에서 통합하고, 치료 타겟과 바이오마커를 발굴하는 것을 목표로 한다고 소개합니다. 이 공고는 그 분석과 해석, 논문 작성을 맡을 박사급 연구원을 신입과 경력 구분 없이 뽑습니다. 분석에서 표적이나 바이오마커 후보까지 제안해 본 경험이 있다면 공고가 말한 '연구 가설과 후속 연구 방향'으로 결과를 연결한 사례가 됩니다.
- 목암생명과학연구소 Computational Biology 연구원 (박사, 신입·경력) 공고
- GC녹십자그룹 GC PEOPLE (목암생명과학연구소 Computational biology팀)
GC녹십자가 지금 어떤 사업에 집중하고 있는지는 GC녹십자 채용 분석에서 이어서 볼 수 있습니다.
1하게 될 업무
멀티오믹스 데이터(유전체, 전사체, 단일세포 전사체, 공간전사체 등)로 연구 분석을 하고 결과를 해석합니다.
이렇게 볼 수 있어요
데이터 종류를 네 가지 예로 들었습니다. 다뤄 본 오믹스마다 분석 파이프라인과 샘플 규모를 나눠 소개할 수 있습니다.
분자 신호전달 경로와 질환 관련 기전을 분석합니다.
이렇게 볼 수 있어요
공고의 직무 소개는 분자 신호전달에 대한 깊이 있는 해석으로 연구의 질과 생산성을 높인다고 적었습니다. 분석 결과에서 특정 경로를 기전 후보로 좁혀 간 과정을 사례로 들 수 있습니다.
분석 결과를 시각화하고 논문을 작성합니다.
이렇게 볼 수 있어요
오믹스 논문은 UMAP, volcano plot, 경로 분석 그림처럼 분석 결과를 보여 주는 그림이 본문의 중심입니다. 투고 때 원자료를 GEO 같은 공개 저장소에 올리는 일도 따라옵니다. 연구소 소개에 따르면 오믹스 분석으로 규명한 기전과 가설이 AI 모델링과 후속 연구의 출발점이 됩니다. 제1저자 논문과 분석·그림을 맡은 공동 논문이 있다면 논문마다 맡은 부분을 구분해 밝힙니다.
오믹스 데이터 분석에 머신러닝 모델링을 적용하고 결과를 해석합니다.
이렇게 볼 수 있어요
머신러닝은 업무에 들어 있지만 자격 요건이 아니라 우대 사항입니다. FAQ도 머신러닝 경험이 없어도 된다고 답했습니다. 연구소 소개가 든 바이오마커 예측처럼 오믹스에 쓰는 모델은 예측 성능만큼 어떤 유전자가 예측을 이끌었는지가 중요합니다. 그래서 특징 중요도를 경로나 기전으로 풀어낸 경험이 이 업무와 가깝습니다. 모델을 써 봤다면 결과를 생물학적 해석까지 이어 간 사례를 고릅니다.
2자격 요건
박사 학위가 필요하고 전공은 생물정보학, 시스템생물학, 생명과학, 의생명과학, 컴퓨터공학 또는 관련 분야입니다.
이렇게 볼 수 있어요
전공에 생물 쪽 분야와 컴퓨터공학이 함께 들어 있습니다. 컴퓨터공학 전공이라면 생물학적 질문을 다룬 학위 연구를 자세히 소개하는 편이 낫습니다.
박사 학위 취득 후라면 신입과 경력 모두 지원할 수 있습니다.
이렇게 볼 수 있어요
유의사항에 따르면 경력 요건은 학위 취득 이후 경력으로 봅니다. 처우를 정할 때는 석·박사 학위 기간도 연구 경력으로 인정합니다. 분석 시점에 같은 연구소 AI 에이전트 테크니컬 리드 공고는 박사 후 3년 이상을 요구하지만 이 공고는 갓 학위를 받은 박사도 뽑습니다. 박사후연구원 경력이 없다면 학위 연구에서 직접 설계한 분석이 중심이 됩니다.
한 종류 이상의 오믹스 데이터(bulk RNA-seq, single-cell RNA-seq, genomic data, proteomic data 등)를 분석한 경험이 필요합니다.
이렇게 볼 수 있어요
네 가지는 예시이고 요건은 한 종류 이상입니다. 가장 깊이 다룬 데이터 하나를 정해 분석 설계부터 해석까지 이어서 보여 주는 편이 좋습니다.
분석 결과를 분자생물학적 맥락에서 해석하는 능력이 필요합니다.
이렇게 볼 수 있어요
통계 결과에서 멈추지 않고 생물학적 의미까지 말할 수 있어야 한다는 요건입니다. 평가에서 보는 것에도 생물학적 질문을 분석 문제로 구조화하는 능력이 있습니다.
분자 신호전달과 질환 기전을 심층적으로 분석하고 검증 가능한 연구 가설을 제시하는 능력이 필요합니다.
이렇게 볼 수 있어요
연구소의 일하는 방식에 따르면 실험 검증은 CRO 등 외부 파트너와 함께합니다. 분석에서 세운 가설이 실험으로 확인된 사례가 있다면 가설을 세운 근거와 함께 소개할 수 있습니다.
R 또는 Python을 활용한 데이터 분석 능력이 필요합니다.
이렇게 볼 수 있어요
오믹스 분석에서 R은 DESeq2·Seurat 같은 통계·단일세포 패키지가, Python은 Scanpy와 scikit-learn 같은 단일세포·머신러닝 도구가 많이 쓰입니다. 업무에 머신러닝 모델링이 있어 R이 주 언어라면 Python으로 해 본 작업도 함께 밝힐 만합니다. 전형에는 인성검사와 같은 기간에 보는 온라인 코딩테스트가 붙습니다.
지원자격(공통)은 박사 학위 소지자 또는 입사 전 취득 예정자이고, 연구소 취업규칙상 결격사유에 해당하지 않으며 해외 여행 및 근무에 결격사유가 없어야 합니다.
이렇게 볼 수 있어요
취득 예정자는 학위를 받은 뒤 바로 출근할 수 있어야 합니다. 목암생명과학연구소와 계열사의 다른 공고에 동시에 지원할 수 없다는 조건도 같은 공통 자격에 있습니다. 해외여행 결격 사유 조항은 해외 출장에 대비하는 뜻도 있지만, 형사재판을 받고 있거나 출국금지·여권 발급 제한으로 출국할 수 없는 지원자를 간접적으로 거르려는 목적이 더 큽니다.
3우대 사항
TCGA, GTEx, DepMap 등 공개 데이터베이스를 연구소 데이터와 통합해 분석한 경험을 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
공개 데이터와 내부 데이터를 함께 다루는 일입니다. 서로 다른 출처의 데이터를 합치며 생긴 배치 효과 같은 문제를 어떻게 처리했는지가 이 경험의 핵심입니다.
환자 데이터를 활용한 생존분석과 인과추론 분석 경험을 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
연구소 소개에 환자 데이터 기반 역중개연구가 연구 단계로 적혀 있습니다. 임상 정보가 붙은 데이터로 생존분석을 해 본 경험이 있다면 다룬 코호트 규모와 함께 제시할 수 있습니다.
머신러닝 모델링 경험 또는 머신러닝 기본 원리에 대한 탄탄한 이해를 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
오믹스 데이터는 샘플 수보다 유전자 수가 훨씬 많아 과적합과 데이터 누수가 쉽게 생깁니다. 교차검증을 환자 단위로 나눴는지 같은 판단이 원리 이해를 보여 주는 대목입니다. 모델을 만들지 않았더라도 분석에 쓴 방법의 원리와 한계를 이런 관점으로 설명할 수 있게 정리합니다.
4기타 사항
- 게시일 : 2026년 10월 23일
- 고용형태 : 정규직(수습 2개월)
- 근무지 : 서울 서초구 강남대로41길 15-19 M11빌딩 3층 (양재역 인근)
- 경력 조건 : 신입·경력 (박사 학위 취득 후)
- 학력 조건 : 박사 (생물정보학, 시스템생물학, 생명과학, 의생명과학, 컴퓨터공학 또는 관련 분야)
쓰는 기술
공고 본문에 적힌 기술만 모은 목록입니다.
- R
- Python
- bulk RNA-seq
- single-cell RNA-seq
- TCGA
- GTEx
- DepMap
전형과 지원
GC녹십자그룹 채용 사이트의 공고는 법인마다 전형 단계가 다릅니다. 인성검사와 평판조회가 있는지, 처우협의가 몇 번째에 오는지가 공고마다 달라서 지원하는 공고 아래쪽의 전형단계 항목에서 그 순서를 따로 확인해야 합니다.
기본 단계
GC녹십자웰빙 의약품 품질보증 공고는 '서류 모집 → 서류 전형 → 인성검사(온라인) → 1차면접 → 2차면접 → 처우협의(연봉안내) → 채용검진 → 최종합격'을 적고 '직무에 따라 전형 단계가 추가 되거나 생략될 수 있습니다'라고 덧붙였습니다.
이렇게 볼 수 있어요
분석한 공고 가운데 GC녹십자의료재단 i-LIS팀과 지씨셀, GCCL 공고에는 인성검사 단계가 없고 GC녹십자MS 공고는 그 자리에 역량검사를 두었으며, GC녹십자EM 공고는 처우협의를 2차면접보다 먼저 적었습니다. 공고마다 다른 부분은 각 공고 페이지에 따로 적혀 있습니다.
가족사 동시 지원
그룹 FAQ는 '동일 기간 동안 서류를 접수하는 채용 공고의 경우 가족사 간 중복 지원이 불가합니다'라고 적었습니다.
이렇게 볼 수 있어요
분석한 GC녹십자, GC녹십자웰빙, GC녹십자MS, 지씨셀, 목암생명과학연구소 공고의 지원자격에도 계열사의 다른 공고에 동시에 지원할 수 없다고 적혀 있습니다. 같은 사이트에 비슷한 공고가 여러 법인에서 올라와도 한 번에 하나만 지원할 수 있습니다. 법인의 사업과 근무지를 비교해 하나를 고른 뒤 지원해야 합니다.
재지원
그룹 FAQ는 불합격한 이력이 있어도 '재지원 가능하며 별도의 불이익은 없습니다'라고 답합니다.
이렇게 볼 수 있어요
탈락 이력이 다음 지원을 막지 않습니다. 다만 GC녹십자 제조 책임 약사 공고는 기존 지원 이력 때문에 재지원이 안 되면 다른 이메일로 계정을 새로 만들어 지원하라고 따로 안내합니다.
레퍼런스 체크와 평판조회
GC 지주 입사전형 안내는 선택(optional) 단계로, 약 6년 이상 경력자에 한해 지원자 동의를 받아 레퍼리 3명을 지정하는 온라인 레퍼런스 체크를 진행한다고 적었습니다.
이렇게 볼 수 있어요
분석한 공고 가운데 GC녹십자와 GC녹십자MS 공고는 평판조회를 전형 단계로, 목암생명과학연구소 공고는 '평판조회(경력직만 해당)' 또는 '경력은 평판조회 후 처우 협의'로 적었습니다. 경력직이라면 함께 일했던 동료나 상사 가운데 평판을 확인해 줄 사람을 미리 생각해 두는 것이 좋습니다.
이 공고만 다른 점
서류 뒤 온라인 인성검사와 코딩테스트를 같은 기간에 함께 보고 1차 면접(직무 역량), 2차 면접을 거칩니다. 경력은 평판조회 뒤 처우 협의를 하고 채용검진을 거쳐 최종 합격합니다.
회사 기본 단계에 없는 코딩테스트가 인성검사와 함께 있습니다. 1차 면접에서는 직접 수행한 연구와 분석 설계, 결과 해석 과정을 함께 이야기한다고 적었습니다.
지원 전 준비할 것
- 1
코딩테스트 대비하기
인성검사와 코딩테스트를 같은 기간에 온라인으로 봅니다. 출제 범위는 공고에 적혀 있지 않으니 R이나 Python으로 발현 데이터를 불러와 전처리하고 통계 검정까지 하는 코드를 손에 익혀 두세요.
- 2
대표 분석 하나를 재현할 수 있게 정리하기
평가에서 보는 것에 본인이 수행한 분석의 재현성과 그 안에서의 역할이 있습니다. 대표 연구 1건의 데이터 출처와 코드, 분석 단계를 정리해 공개 코드·분석 결과물 링크(선택)로 낼 수 있게 준비하는 게 좋습니다.
- 3
분석 방법을 고른 근거 준비하기
평가 항목은 분석 방법의 한계를 알고 선택 근거를 설명하는 능력을 봅니다. 대표 연구에서 쓴 방법마다 다른 방법 대신 고른 이유와 한계를 한 줄씩 메모해 두면 1차 면접 준비가 됩니다.