신약개발/Digital Healthcare 분야 빅데이터 플랫폼 ○ 수행업무 - OMICS 및 의생명정보/ 화합물 데이터를 활용한 인공지능 모델 개발 - 인공지능 모델을 이용한 약물의 잠재적인 타겟 혹은 바이오마커 분석 및 예측 - OMICS 및 의생명정보/ 화합물 데이터 분석 시스템 구축 및 관리 (수집/ 적재/ 처리)
자격 요건
필수 ○ 학력 : 박사 선호(단, 학사/ 석사도 지원가능하며 관련 경력 보유 필수) ○ 전공 : 생물정보학, 시스템생물학, 컴퓨터 공학/ 전산학/ 인공지능 관련 전공자 ○ 경력 : 최소 5~10년 ○ 머신러닝/ 딥러닝(Tensorflow, Pytorch, Keras 등) 연구 경력 보유 및 관련 논문 이해/ 활용 가능자 ○ 프로그래밍 언어 (Python, R 등)를 활용한 OMICS 데이터 통계 분석 기술 보유 ○ 빅데이터 분석 경험, 유전체/ 의생명 데이터 외 다양한 DB 활용 경험
기타 ○ 근무지 : 경기도 판교
영입 과정
서류 > 필기 > 면접[전공 및 인성]
기타
기타사항
※ 직무 경험이 없는 박사 학위 소지자(신입)도 지원가능 ※
○ 주요 일정 - 서류 접수 : 05/10 ~ 05/23 - 필기 및 면접 전형 : 상세 일정 개별 안내
* 석,박사 학위 소지자의 경우 학사를 포함한 학력 정보 전체 기입 필수 * 써치펌과 SK그룹 채용 포털 중복 지원 불가(단, SK그룹 계열사간 중복 지원은 가능) * 각 전형일정은 상황에 따라 조정될 수 있음
(1) BT·IT 혹은 의학분야 전공 학부 졸업생, 관련 석·박사과정 및 학위 소지자 (2) 의료기관 및 공공기관, 연구중심병원, 유전체분석 업체 취업 희망자 (3) 유전체 관련 기업, 연구소 등 재직자 및 창업 (준비)자
지원절차:
서류 전형 및 합격자 개별 통지 원서교부 및 접수기간 : 2021. 5. 10 ~ 2021. 5. 14 제출서류 : 아래 첨부한 지원서 양식을 다운로드 받아 일괄 작성하여 사무국에 제출 본 강의는 온라인과 현장강의가 동시에 이루지고 있습니다. 강의유형을 기재하지 않거나, TO가 찼을 시 다른 강의에 임의로 배정될 수 있습니다. 사무국 : 02-740-8854 송민주 (bdpm.office@gmail.com) 홈페이지 :http://bitec.snubi.org/course10.html 지원방법 : 이메일 제출(우편 접수 불가) 합격자 발표일시 : 2021.6.4 (예정)
강의실에 개인 컴퓨터가 없으므로, 실습 시 개인노트북 반드시 지참 (i5 이상의 CPU, 16GB 이상의 램 장착)
장 소: 트레블로지 동대문 호텔 2층 미팅룸 (서울 중구 동호로 359) 교 통: 5호선 동대문역사문화공원역 6번 출구에서 320m 2호선 을지로4가역 7번 출구에서 340m 주 차: 주차권을 판매하지 않는 관계로 가급적 대중교통을 이용하시기 바랍니다.
유전체 정보분석 전문가 기본과정 II
Bioinformatics와 NGS 기술의 급격한 발전으로 인간 유전체 데이터에 기반한 개인 맞춤의학의 시대가 성큼 다가왔습니다. 임상 의료정보와 유전체 데이터의 통합분석에서 올바른 바이오-정보-의학적 도구 사용의 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다.서울대학교병원 정밀의료 전문인력 양성과정에서는 급변하는 연구 환경에 대응하고, 유전체 데이터 기반의 맞춤의료 시대를 선도하는 유전체 임상 정보분석 전문가 양성을 위하여, 공개 소프트웨어인 R 통계 package와 Python 프로그래밍, 리눅스 환경 실습 및 유전체 자료분석으로 구성된 매주 토요일 총 12주 간의 유전체 정보분석 전문가 기본과정II 수강생을 모집하오니 많은 지원을 바랍니다. 코로나 사태로 소수의오프라인 수강생과 함께 온라인 수강생을 모집하여 혼합 운영합니다.
■일시 및 장소
일 시: 2021년6월12일(토) ~2021년8월28일(토)
장 소:트레블로지 동대문 호텔 2층 미팅룸 (서울 중구 동호로 359) 감염병 상황에 따라 교육장소 변경가능 주 최:한국보건복지인력개발원 주 관 : 서울대학교병원, 서울의대 정보의학실 인 원 : 30명 내외(대면 20명 내외, 비대면 10명 내외)
■일정별 프로그램
시간
6/12 (토)
6/19 (토)
6/26 (토)
7/3 (토)
7/10 (토)
주제
R 통계학
R 통계학
R 통계학
파이썬
파이썬
9:00~ 10:35
Starting with R
Microarray data analysis 1
Reshaping data and Cluster
Starting with Python
Medical informatics practice 1
10:45~ 12:15
Data manipulation with R
Microarray Data Analysis II
Evaluation and Validation
Data structure of python
Medical informatics practice 2
12:15~ 13:15
중 식
주제
R 통계학
R 통계학
R 통계학
파이썬
파이썬
13:15~ 14:50
Statistical Analysis I
Classification using R
Advanced pathway analysis
Functions of Python
Defining Class
15:00~ 16:35
Statistical Analysis II
Cell line Data at GDSC & CCLE
Survival analysis
Regular expression
Python machine learning
16:45~ 18:15
Exploratory Data Analysis
Advanced R graphics and ggplot2
Case study
Bioinformatics Practice
Python visualization
시간
7/17 (토)
7/24 (토)
7/31 (토)
8/7 (토)
8/14 (토)
주제
리눅스 프로그래밍
리눅스 프로그래밍
NGS 자료처리
NGS 자료처리
엑솜 및 전장 유전체
9:00~ 10:35
Linux file system
Linux Permission
Germline Analysis Pipeline
PreProcessing
Germline calling
10:45~ 12:15
Editing with VI
Linux Internet, Network
Genome assembly practice I
CellQC with R
Germline filtering/ Annotation
12:15~ 13:15
중 식
주제
리눅스 프로그래밍
리눅스 프로그래밍
NGS 자료처리
NGS 자료처리
엑솜 및 전장 유전체
13:15~ 14:50
Linux Shell Programming
Linux Server
Genome assembly practice II
PostProcessing1
Somatic calling
15:00~ 16:35
Linux Operation
Linux Multitasking and Cluster
Genome annotation practice
PostProcessing2
Somatic Filtering/ Annotation
16:45~ 18:15
Advanced Programming
Linux LVM
Evolution analysis practice
Interpretation
CNV
시간
8/21 (토)
8/28 (토)
주제
엑솜 및 전장 유전체
전사체 후성유전체
9:00~ 10:35
Cancer Genome Analysis
Non-coding RNA Analysis
10:45~ 12:15
Somatic Variant Detection Gene Fusion Analysis
RNA-Seq Gene Expression Analysis
12:15~ 13:15
중 식
주제
엑솜 및 전장 유전체
전사체 후성유전체
13:15~ 14:50
Advanced Cancer Genome Data Analysis
Sequence-level Transcriptome Analysis
15:00~ 16:35
Somatic CNV detection
Epigenome Data Analysis
16:45~ 18:15
Multiomics and Precision Medicine
Epigenome Tools & Databases Visualization of DNA Methylation Data
○목적:한국바이오협회는유전체분석관련직종의재직·연구자의직무능력향상을위해 단기과정의 교육 프로그램을운영함.
○지원부처 : 산업통상자원부, 한국산업기술평가관리원
○교육주관 :한국바이오협회
○과정명:유전체분석분야재직·연구자전문교육
○교육일정 : 2021년 5월 27일(목)~28일(금)(2일)
○교 육 비 :무료
2.교육프로그램
일 자
교육 시간
세부 내용
강 사 명
1일차
5/27(목)
10:00~11:00
•바이오 분야에서의 머신러닝연구
쓰리빌리언 한주현 연구원
11:00~12:00
•바이오-머신러닝 산업 트렌드분석
12:00~13:00
점 심
13:00~14:00
•머신러닝, 딥러닝의 기초이론
14:00~15:00
•머신러닝, 딥러닝 기초실습Ⅰ
15:00~17:00
•머신러닝, 딥러닝의 기초 실습Ⅱ
2일차
5/28(금)
10:00~12:00
•딥러닝 학습 기초 및 프레임워크소개
쓰리빌리언 우준우 연구원
12:00~13:00
점 심
13:00~15:30
•유전체 데이터를 이용한 변이 판독기학습Ⅰ
15:30~17:00
•유전체 데이터를 이용한 변이 판독기 학습Ⅱ
○교육내용:
- 1일 차
•바이오 분야에서의 머신러닝 연구 및 산업트렌드
빅데이터 시대에 쏟아지는 데이터 중 그 수가 폭발적으로 증가하는것은단연 바이오 데이터다. DNA, RNA 뿐만 아니라 여러 메타정보들이 합쳐진 의료정보학의 세계에서 가치 있는 데이터를찾아내기위해많은연구자들이노력을쏟고있다. 본 강의에서는 바이오 분야에서의 머신러닝 연구와 산업계에서 적용하고 있는 트렌드에 대해 다뤄보고자한다.
•머신러닝, 딥러닝의 기초 이론 및실습
대중화된머신러닝,딥러닝의연구와적용은하드웨어의스펙이받쳐주었기때문이다. 앞으로 연구 진행의 플레이그라운드로써 잘 활용할 수 있는 Google 社 의 Colab을 간략히 알아본다. 그리고 Colab에서 tensorflow를 활용하여 간단한 바이오 데이터 머신러닝 모델을 만들고 보고 평가를 진행하고자한다.
-2일차
•딥러닝 학습 기초 및 프레임워크소개
딥러닝 또한 결국 코드(Code)다. 코드 상의 큰 그림을 먼저 알고나서 시작하면 응용사례를 조금 더 깊이있게 이해할 수 있다. 이 섹션에서는딥러닝학습코드가어떻게 부품화 되어 있는 지 살펴보며, feed forward, backpropagation 등의 이론적인 개념들을 코드와 연결시켜보고자한다.
•유전체 데이터를 이용한 변이 판독기학습
딥러닝 이론 강의와 “딥러닝 학습 기초 및 프레임워크 소개”에서 배운내용을바탕으로 public 유전자 변이 데이터를 활용하여 변이 병원성 판독기 학습 데모를 진행합니다. 데이터 전처리부터 최고 버전저장까지학습의각과정을해설하며 모델을 평가하는 방법들과 실전 팁을공유합니다.
1. 필요 Skill 및 직무 경험 - 미생물 microbiome 데이터 분석 경험자 - 미생물 생태정보 분석 경험자 - 바이오 통계/ 머신러닝 경험자 - 프로그램 역량 (Python, R, JAVA 등)
2. 입사 후 담당 업무 - NGS(Next Generation Sequencing) 데이터 분석(microbiome, miseq) 기술 개발 - 미생물 분자 모니터링 기술 및 생태정보 분석 알고리즘 개발 - 실내 미생물 profile 및 환경요인 상관분석 기술 개발
생물/생명공학(과학) 약학 이공기타 화공 화학
서울특별시 서초구
▪ 필수 지원자격 ① 경력년수 : 해당분야 경력 3년 이상 (단, 박사학위자는 경력이 없어도 지원 가능함) ② 학위/전공 : 미생물 생태학, Bioinformatics 등 관련 학과 석사학위 이상 ③ 해외여행에 결격사유가 없는 인원(남자의 경우 군필 또는 면제자)
▪ 제출방법 : LG그룹 채용사이트(careers.lg.com)을 통한 온라인 지원만 가능 ※ 우편접수, e-mail 접수 및 방문접수 불가 ▪ 문의처 : LG그룹 채용사이트(careers.lg.com) 내 담당자에게 문의하기 기능 활용
▪ 입사지원서는 모든 사항을 정확하게 입력해야 하며, 추후 입력사항이 허위로 판명될 경우에는 입사(합격)를 취소할 수 있습니다. (LG와 관련된 경력은 기간에 관계없이 빠짐없이 기재하여야 함) ▪ 보훈대상자의 경우 보훈관련 정보를 꼭 기입하기 바랍니다.(보훈대상자 우대) ▪ 근무지는 지원자의 희망근무지 선택을 고려하여 배치하나 직무 및 전공에 따라 회사에서 조정할 수 있습니다 ▪ 전형 단계별 합격자는 채용사이트를 통해 확인할 수 있습니다. ▪ 장애인 및 취업보호대상자(저소득층, 보훈대상자 등)는 관련 법규에 의거 지원 우대합니다. ▪ 당사의 사업들은 독자적인 기술로 이루어지고 있으며, 채용합격자는 입사 후, 당사 보유 기술과 업무 매뉴얼을 기준으로 업무를 진행하게 되므로 당사는 타 회사의 영업비밀을 필요로 하지 않음을 밝혀 드립니다. 또한 필요한 경우에는 합법적인 방법과 절차를 통하여 취득하여 사용합니다. 경력 지원자께서는 이 부분을 숙지하시어 전 직장의 영업비밀을 침해하는 일이 없도록 각별히 유의하시고, 침해 시 본인의 책임임을 주지하여 주시기 바랍니다. ▪시스템에러, 비밀번호 분실, 지원서 수정 및 작성오류발생 문의 - LG Careers 사이트내 “채용문의” → “1:1질문하기”를 이용 ※ 등록된 이메일/비밀번호가 생각나지 않으면 “이메일주소/비밀번호 찾기”를 클릭해서 확인 부탁드립니다 ※ 이메일, 보조이메일, 비밀번호을 잊어버리신 경우에는 “이메일주소/비밀번호 찾기”하단에 “로그인 문의”를 클릭해 문의 부탁 드립니다 ※ 공고 마감일에는 지원자들의 문의가 폭주하여 답변 및 관련 대응이 늦어질수 있습니다 지원서 등록마감시점 이후에는 입사 지원이 불가하므로 등록관련 문제가 있으시면 마감 3일전에 여유있게 문의/요청 해주십시오.
■ 세부 업무 내용 - 타깃 미생물에 원하는 유전자 도입, 삭제, 편집 및 과발현 - 신규 미생물 종류, 생리, 형태를 이해하여 genetic engineering이 가능하도록 제반 실험법 구축
■ 필수사항 관련 전공 석사 학위 이상 보유
■ 우대사항 - 미생물 활용 바이오 소재 생산 연구 경험 - 야생종 균주 수집 및 분리 동정 유지 관리 경험 - 야생종 혹은 신규 균주 기반 실험법 (균주 배양, gene /genome modification, mutagenesis, 균주 평가) 구축에 능통
미생물학 대사공학 유전공학 분자생물학 생명공학 유전자 편집
서울특별시 강서구
0명
미생물 대사회로
■ 세부 업무 내용 - 특정 목표를 위한 타깃 대사회로 디자인을 독립적으로 수행 - 상기 대사회로 디자인에 따라 타깃 미생물에서 원하는 대사경로 도입, 삭제, 변경 및 결과 검증
■ 필수사항 관련 전공 석사 학위 이상 보유
■ 우대사항 - 상용화를 목적으로 미생물 활용 산업 소재 생산 경험자 - 산업소재 생산을 위한 미생물 스크리닝 및 대사회로 최적화 경험자
미생물학 대사공학 유전공학 분자생물학 생명공학
서울특별시 강서구
0명
미생물 발효
■ 세부 업무 내용 - 개발된 미생물의 발효 성능 검증 및 발효공정 스케일업 연구 - 다양한 야생 혹은 신규 미생물의 발효 조건 구축 및 최적화
■ 필수사항 - 관련 전공 석사 학위 이상 - 산업 미생물 발효 공정 개발 및 최적화 경험자 - Lab 및 Pilot scale 발효기 운용 능통
■ 우대사항 - 상용화 scale 발효기 운용 능통
미생물학 발효공학 식품공학 화학생물공학 생명공학
서울특별시 강서구
0명
유전체 분석 및 DX
■ 세부 업무 내용 - 타깃 미생물의 각종 내외부 오믹스 데이터 분석을 통한 유전자 발굴 및 genetic engineering 연구 전략 수립 - NGS를 활용하여 타깃 미생물의 유전체 분석을 위한 분석 파이프라인 구축 및 분석
■ 필수사항 NGS/OMICS/생물관련 Big Data 활용 관련 석사 학위 이상 보유자
■ 우대사항 - NGS 실험 및 Data 분석, Pipeline 구축 능통 - Omics 데이터 분석 능통 - Public Omics 및 빅데이터 수집 및 활용에 능통 - 인공지능 활용 경험자
유전체 분석 미생물학 생물학 NGS/OMICS Bioinformatics
서울특별시 강서구
0명
LCA 관련 공정 전문가
■ 세부 업무 내용 - 탄소저감 공정개발/개선 위한 공정 전문 인력으로 공장의 CO2 배출량 평가, 개선공정 개발, CO2 관점의 신공정 최적화 업무를 진행함
■ 필수사항 - 공정 관련 분야 석사 학위 이상 보유자
■ 우대사항 - 화학공장 LCA 평가 유경험자 - 화학공장 설계 유경험자 - 화학공정 개발 유경험자
화학공학
서울특별시 강서구
0명
1) 서류접수 : LG그룹 채용사이트 (http://careers.lg.com) 內 LG화학 모집공고에서 On-line 지원 2) 제출서류 : 채용사이트 內 입사지원서 ※ 졸업증명서, 성적증명서, 공인어학성적표, 자격증 등은 면접 합격자에 한하여 제출 (추후 안내) 3) 접수기간 : 2021. 04. 06(화) ~ 2021. 04. 19(월) ☞ 최종 마감일은 오전 8시까지만 지원이 가능합니다. 4) 문의사항 발생 시 - 채용관련문의 : hyojunglaura@lgchem.com, 02-6987-4553 - 비밀번호 분실, 지원서 수정 및 오류발생 문의 ① LG Careers Site 內 상단 “채용문의”에서 1:1 질문하기를 통해 문의 ② E-mail 및 비밀번호 분실 시 “로그인”에서 이메일주소 및 비밀번호 찾기를 통해 확인하여 주시기 바랍니다.
1) On-line 접수만 가능합니다. (우편접수, E-mail 접수 및 방문접수는 받지 않습니다.) 2) 허위기재 사실이 발견될 시에는 즉시 불합격 혹은 입사 취소합니다. 3) 국가보훈대상자 및 장애인은 관련법규에 의거 우대합니다. 4) 당사의 사업들은 독자적인 기술로 이루어지고 있으며, 채용된 분들은 입사 후, 당사의 기술과 업무 매뉴얼을 바탕으로 업무를 하게 되므로 당사는 타 회사의 영업비밀을 필요로 하지 않으며, 필요한 경우 합법적인 방법과 절차를 통해 취득하여 사용합니다. 경력 지원자께서는 전 직장의 영업비밀을 침해하는 일이 없도록 각별히 유의하시기 바라며, 침해 시 본인의 책임임을 주지하여 주시기 바랍니다. 5) 각 전형결과 및 통보는 E-mail을 통해 진행되오니, E-mail주소를 정확하게 기재하여 주시기 바랍니다. ※ 공고마감일은 지원관련 문의가 많아, 이에 대한 답변 및 대응이 늦어질 수 있습니다. 등록마감 이후, 추가등록 및 수정이 불가하므로 반드시 등록관련 문의는 마감 3일 전까지 요청완료하여 주시기 바랍니다.