헬스케어쪽 데이터 사이언티스트
>> 기업에서 이런 직종이 세분화가 되어 있나요? 그냥 한국으로 치면 임상연구 식의 CRO 정도 일 아닌가요? 최근에 한국에서도 CRO 라는 것으로 포장되는 헬스케어쪽 데이터 사이언티스트가 있지만 사실 전문직으로 인정 받는 것이라기 보다는 그냥 마케팅을 위한 데이터 수집 정도로 인정 받는 정도 이고요.. 제가 알기로도 미국에서도 그 정도로 알고 있고.. 대기업에 주로 데이터 사이언티스트가 있는 이유는 다 알지만 중소기업은 그런 직종의 업무가 사실 포지션을 가지기에 별 의미 없고 대부분 전문회사에 의뢰하니 그런 거고요..
암튼 제가 느끼는 헬스케어쪽 데이터 사이언티스트는 그런 것 같습니다.

헬스케어 …회사 마다 조금씩 다르겠지만, 저희 회사 (의료보험 – Forbes 에 Large Employer 로 리스트 되어있습니다) 같은 경우는 데이타 사이언티스트를 많이 고용하고 있습니다.
그리고 마케팅 뿐 아니라 회사 전체적으로 많은 부분에서 도움을 받고 있습니다.

한국 CRO랑 미국에서 하는 일과 어떻게 같습니까? 이 분야 제대로 아시는 분 맞나 모르겠네요. 경력은 있는지..

한국 또는 미국 CRO에서 마케팅 데이터 수집하는건 그 안에 sub-division이 있어서 마켓리서치를 하는 경우거나 전략/ 마케팅 컨설팅을 하는 경우입니다. 임상연구에 관련한건 전혀 부서도 다르고 적용 규정 법규, 다루는 데이터, 관련 백그라운드 다 다릅니다. 그리고 제약회사나 의료 관련 사이언티스트는 항상 있어 왔고 그 부서도 상당히 큽니다.
원글님은 R&D 부서라고 하시는데 헬스케어 빅데이터는 헬스케어 관련 모든 산업, 연구, 개발에 핫 토픽입니다. 자신감을 가지시기를 바랍니다. 본인이 어떻게 자기 개발 하느냐에 따라 다양한 진로가 있을 수 있죠. 학교랑 연구도 하고 환자 데이터도 다루신다는데, 이런 헬스 데이터 경험을 가지는 경우는 많이 없습니다. 테크 회사에 있는 데이터 사이언티스트들과 다르죠.
열심히 하셔서 좋은 성과 경력 쌓으시길 바랍니다. 그리고 회사에 입사하면 더 잘맞는 직종이 보일 수 있습니다. 그 안에서 이동할수도 있고요.

한국 CRO랑 미국에서 하는 일과 어떻게 같습니까? 이 분야 제대로 아시는 분 맞나 모르겠네요. 경력은 있는지..

한국 또는 미국 CRO에서 마케팅 데이터 수집하는건 그 안에 sub-division이 있어서 마켓리서치를 하는 경우거나 전략/ 마케팅 컨설팅을 하는 경우입니다. 임상연구에 관련한건 전혀 부서도 다르고 적용 규정 법규, 다루는 데이터, 관련 백그라운드 다 다릅니다. 그리고 제약회사나 의료 관련 사이언티스트는 항상 있어 왔고 그 부서도 상당히 큽니다.
원글님은 R&D 부서라고 하시는데 헬스케어 빅데이터는 헬스케어 관련 모든 산업, 연구, 개발에 핫 토픽입니다. 점점 다양한 형태의 evidence generation을 사회가 요구하기 때문이죠. 자신감을 가지시기를 바랍니다. 본인이 어떻게 자기 개발 하느냐에 따라 다양한 진로가 있을 수 있죠. 학교랑 연구도 하고 환자 데이터도 다루신다는데, 이런 헬스 데이터 경험을 가지는 경우는 많이 없습니다. 테크 회사에 있는 데이터 사이언티스트들과 하는 일 다루는 데이터 해결하는 문제가 다르기 때문에 이 분야 전문성을 키우신다고 보면 좋을 것 같고요.
열심히 하셔서 좋은 성과 경력 쌓으시길 바랍니다. 그리고 회사에 입사하면 더 잘맞는 직종이 보일 수 있습니다. 그 안에서 이동할수도 있고요.

회사에서 R&D를 못 하나요? 미국의 큰 의료관련 회사나 빅파마 같은 경우에, R&D에 엄청나게 투자하는것으로 아는데요. 회사들은 R&D를 제대로 못 하나요? R&D는 학교에서만 하는것인지 궁금합니다.

파머에 데이터 부서에 있습니다. 헬스케어라는게 광범위 한데 님이 ‘논문도 쓰고, 특허도 내는곳’ 이라고 하는것으로보아 단순히 의료보험이나 마케팅은 아닌것 같습니다. 파머나 헬스케어 관련 회사에서하는 분야는 주로 genome sequence 에 관한 분야가 있습니다. NGS라고 들어보셨을 겁니다. 회사에 따라서 genetic disease 에 연구 목적일 수도 있고(주로 lab이죠. labCorp, Invitae, Illumina, GeneDX, Ambry 같은) 또는 파머같은 곳은 drug trial 에서 환자들에 특성을 연구하는 것에 관심이 있습니다. Biomarker 연구쪽으로도 많이 쓰이고요. 요즘은 RNA레벨에 연구도 많이 합니다. omics 라고 biological molecules 에 관한 database 도 엄청 크고 요즘에 많이 합니다. 또 다른 분야는 환자들에 기록 (미국은 의사들에 환자진료기록이 전산화된지 좀 되서 database 가 커지고 있습니다. 그 전에 의료기록들도 방대한데 문제는 의사들이 손으로 쓴 기록들이라 보기가 어렵습니다. 이걸 스켄을 떠서 text mining을 해서 전산화하는 작업도 많이 합니다. 저도 해봤는데 너무 힘들었습니다) 들에 에 database 를 구축하고 연구하는 일도 하는데 이건 주로 AI연구 하는 회사에서 많이들 합니다(요즘에 AI회사 엄청나게 많습니다. 유럽회사들도 미국으로 많이 건너오더군요) .

즉, 헬스케어 쪽은 사실 big data 를 가장 활발하게 이용하는 분야인데……..여기선 잘 모르시네요……..잡은 무긍무진합니다. 회사에서 R&D가 없다니…쩝…..회사 엄청많고요 투자 엄청나게 합니다. 헬스케어 비지니스 쪽은 항상 안정적이기 때문에 잡시퀴리티도 좋은 편입니다. 그러나 연구분야가 그렇듯이 공부많이 해야 하고 여러가지 많이 알아야 합니다. 또 한가지 여기서는 주로 CS전공한 분들이 많아서 최종 종착지는 fang을 잡는데, 그런 회사들에 data science 에 연봉생각하시면 안됩니다. 파마나 헬스케어 회사는 그 회사들에 pay scale 이 있고 data science 던 SWE던 그 pay scale에 따르는 겁니다 (제 생각으로는 파머나 헬스케어 쪽이 연봉이 그리 짠편은 아니라고 생각합니다만). ‘제가 원하는 일을 하면서 그럭저럭 가족들을 부양할 수 있는것’ 을 목표로 하시면 아마 재미있게 일하면서 사실수 있을 겁니다. 충분히 유먕한 분야이니 걱정마세요. 하지만 요즘은 cloud 회사들이 헬스케어 파머쪽으로 엄청난 플렛폼을 제공하려고 노력을 하고 있기때문에 가끔 헬스케어 data 하던 사람들이 이런 cloud 회사로 넘어가기도 합니다. 바로 제 동료가 저번달에 Amazon 으로 갈아 탔습니다. 가능하니 님도 그쪽을 목표로 할 수도 있습니다.

흠님, 정말 좋은 정보 감사드립니다. 흠님 덕분에 헬스케어, 빅파마, 의료기기 분야에 데이터 사이언티스트에 대하여 자세히 알 수 있었습니다. 제 생각에도 헬스케어쪽은 데이터가 점점 중요해 지고, 전문가들도 많이 필요하다고 생각을 합니다.

위에 어떤분이 기업에서 하는 R&D를 우습게 보아서, 의아해 했었는데, 이제 명쾌해 지네요. 이 회사에서 경력을 좀 쌓고 하면, 관련 분야에서 이직하는것도 어렵지 않을 것 같습니다. 제가 fang과 같은 엄청난 대우를 원하는것은 아닙니다. 중산층 정도의 돈이면 만족하며 살 수 있습니다.

그 분야를 잘 모르는 사람들이 하는 소리가 더 무섭네요. 10년 뒤면 데이터 사이언티스트가 없어진다는 소리도 있고요.