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[미국 취업] 미국 회사 인터뷰시 알아야 할 필수적인 사항들 [미국 취업] 미국 회사 인터뷰 시 알아야 할 필수적인 사항들 미국에서 첫 직장을 잡을때 인터뷰를 하러 다닐 때가 엊그제 같은데, 벌써 내가 면접관이 되어서 팀원이 될 사람들을 인터뷰하고 있다. 막상 내가 인터뷰를 하는 입장이 되어서 보니 사람들이 흔히 하는 실수들이 더 잘 보이게 되고 인터뷰를 할때 알아야 할 기본적인 것들을 놓치는 사람들이 있어서 안타까웠다. 이 글에서는 미국 회사 인터뷰 시에 알아야 할 기본적인 사항들과 해야 할 것들과 하지 말아야 할 것들에 대해서 말해보고자 한다. ## 준비해야 할 것 1. Tell me about yourself에 대한 짧지만 간결한 1-2분 안에 본인이 경력이 녹아있는 스피치 한 인터뷰에서 보통 4~5명의 팀원들과 30분씩 대화를 하게 될 것인데 첫 질문부터 .. 2022. 12. 22.
너무나도 비싼 미국의 병원비 - 한국의 100배 미국 병원 방문 후기 - 너무나도 비싸고 불편한 미국의 의료 서비스 미국의 의료 서비스는 비효율적이고 비싸기로 유명하다. 나도 그러한 악명을 잘 알고 있었기 때문에, 5년 동안 미국에서 살면서 웬만큼 아파서는 병원에 가서 의사를 볼 생각을 한 번도 해보지 않았다가 괜찮은 회사보험이 생긴 뒤에서야 미국 병원을 방문하였는데, 얼마나 나오겠어 싶어서 다녀온 병원 방문의 청구비용이 170만 원이 넘게 나왔다. 충격적이었다. 병원비로 170만 원이 나오다니... 이 청구된 비용도 치료에 대한 것이 아니고 그냥 진단을 하는 것에 대한 비용이었다. 내가 가진 플랜이 HSA High deductible Plan이라서 정해진 Deductable 까지는 본인이 부담을 해야 하는 구조라서 얼마 정도는 내가 부담을 해야 될 .. 2022. 10. 9.
[임상시험] Phase 1- Thorough QT(TQT) Study Design 임상시험 Thorough QT Study에 대해서 임상 1상에서는 주로 스터디의 Primary Endpoint가 PK에 초점을 두거나 다음 2상에서 약물의 적정 투여량을 결정하는 것에 초점을 맞춘 경우들이 많지만 그렇지 않은 스터디 디자인도 꽤 있는데, Thorough QT Study 스터디도 그런 디자인 중 하나이다. 이 스터디의 목적은 테스트를 하고자 하는 약이 ECG로 측정되는 QT 파장의 간격을 늘리는지 아닌지 체크를 하는 것에 있다. 왜냐하면 이 구간의 시간이 길어질 수록 부정맥 같은 심장질환이 생길 가능성이 커지기 때문에, FDA에서는 개발하고자 하는 약의 후보군이 이런 의도하지 않은 부작용을 초래하지 않는지에 대한 스터디를 하기를 권장했다. 그리고 2005년 10월에 아래의 문서에서 가이드라.. 2022. 8. 19.
데이터 사이언스의 관점에서 본 임상시험 Statistical Programmer의 역할 데이터사이언스의 관점에서 본 임상시험 Statistical Programmer의 역할 데이터 사이언스의 일반적인 프로세스 데이터 사이언스를 한다는 것은 무엇을 의미할까? 데이터 사이언스라는 말을 이제는 어느 곳에서나 들을 수 있을 만큼 흔하다. 하지만 데이터 사이언스의 일반적인 업무 프로세스는 회사/조직마다 다르기도 하고 보편적으로 이를 한눈에 쉽게 설명하는 소스를 찾기가 쉽지 않았다. 그러던 와중에 Hadley Wickham의 R for Data Science라는 책에서 데이터사이언스의 과정을 쉽게 요약을 해놓은 그림을 보았는데, 간단한 그림에 전반적인 과정에 대한 요약을 참 잘 해놓았다고 생각을 했다. 이 Diagram에 따르면 데이터 사이언스의 과정은 크게 [Import->Tidy->Transfor.. 2022. 7. 16.
미국 실리콘밸리 생활비와 체감 인플레이션 미국 실리콘밸리 생활비와 체감 인플레이션 물가차이로 인한 Sticker Shock 나는 지난여름 San Francisco Bay area에 위치한 새 직장에 이직을 하게 되어 실리콘밸리로 이사를 왔다. 중부의 시골에서 실리콘밸리로 이사를 오고 나서 내가 가장 처음 느꼈던 것은 내가 살던 오하이오에 비교해서 엄청나게 비싼 물가였다. 이곳에서는 숨 쉬고 먹고 사는 것만 해도 엄청난 돈을 지출해야 하는데 그와 더불어 캘리포니아 주의 소득 세금도 거의 10% 가까이가 되기 때문에 100K가 넘는 고연봉자라도 생활이 팍팍하다는 게 괜히 하는 말이 아니었다. 예를 들어서 식당에서 밥을먹고나면 점심 한 끼에 최소한 20불 이상은 부담을 해야 한다. 주거비용은 더 심각한데, 렌트 비용은 살 만한 1 베드룸 아파트가 3.. 2022. 2. 21.
[R Programming] 데이터 내 여러 변수 중 이름이 비슷한 변수 선택하기 임상시험의 Raw데이터들은 데이터셋에 정의된 변수 이름도 각양각색이고, 비슷한 이름의 변수들이 뒤에 숫자만 붙어서 나타나는 경우가 많다. 한 변수내에서 특정조건을 만족하는 Observation을 찾는데에는 %>% Filter() 함수를 쓸 수 있다고 하지만, 많은 변수들이 정의된 데이터셋에서 이름이 비슷한 여러개의 변수만 골라내서 선택을 하고 싶을땐 어떻게 해야할까? 예제) CM Dataset library(ggplot2) library(dplyr) #Let's say we have CM Raw dataset names(cm) grep()을 이용한 솔루션 CM이라는 데이터셋에는 이렇게 많은 변수들이 정의되어있는데, 이 많은 변수중에서 나는 WHO에 관련된 변수들만을 고르고 싶다. 그럴때는 R base에 .. 2022. 2. 20.
[통계학회 JSM 2019 덴버] 2. 학회에서 만났던 사람들 (feat. 해들리 위컴) [통계학회 JSM 2019 덴버] 2. 학회에서 만났던 사람들 (feat. 해들리 위컴) 통계학자들의 교류의장인 JSM 앞서 1부에서 서술을 했듯이 JSM은 통계, 데이터사이언스 관련 학회로는 단연 가장 큰 학회이고, 전 세계의 통계학자들이 모이기 때문에 학회에서 제공하는 세션의 주제와 그 내용이 정말 다양하다. 그렇기 때문에 처음으로 JSM에 간다면 수 많은 세션중에 내가 무엇을 해야할지 미리 계획을 짜 놓아야 하고, JSM Mixer라고 처음 JSM에 오는 사람들을 위해서 네트워킹 세션을 마련해주기도 하니 시간이 된다면 참석해서 학회 분위기에 익숙해지는 것도 좋다. 나는 이때 만났던 대학원생 중 한명이 내가 관심있었던 주제에 대해서 연구를 하던 박사과정 학생이여서 분야에 대해서 한참을 이야기하다가 헤.. 2022. 2. 20.
[책 리뷰] 돈의 심리학 (The Psychology of Money) - Morgan Housel [책 리뷰] 돈의 심리학 (The Psychology of Money) - Morgan Housel 뉴스를 보다 보면 평생을 써도 남을 만큼 큰 돈을 벌었던 유명인들이 짧은 시간내에 파산을 한다는 뉴스와 시장에서 천원짜리 김밥집을 파시던 할머니가 10억을 기부를하고 돌아가셨다던지 하는 상반되는 뉴스가 들리곤 한다. 이런 일련의 일화들을 통해서 우리는 돈을 유지/관리하는 것은 직업으로 부터 얼마나 소득을 버는지와는 큰 상관관계가 없을 수도 있다는 다소 직관적이지 않은 사실을 접하곤 하는데, 모건하우젤의 책 돈의 심리학은 독자들에게 왜 이런 현상들이 벌어지는지, 그리고 경제적인 안정을 얻고 부를 유지하는 것은 더 많은 돈을 버는 것이 아니라 돈에 대해서 어떠한 의사결정을 하는지에 따른지에 달려있다는 것을 설.. 2022. 2. 13.
[미국 취업] H1-B 소지자의 이직 프로세스 및 승인 타임라인(Fragomen) [미국 취업] H1-B 소지자의 이직 프로세스 및 승인 타임라인 H1-B 소지자의 이직 프로세스 미국에서 H1-B 비자 소지자는 그 신분이 현재 고용주에 종속 되어 있어서, 새 회사에서 오퍼를 받았다고해서 곧 바로 다른 회사를 옮겨서 일을 시작을 할 수 없다. 그 이전에 오퍼를 받은 회사측에서 고용한 로펌이 고용하고자 하는 외국인이 저임금으로 고용되어서 미국인들의 노동시장을 침해하지 않는다는 것을 Prevail Wage Rate 통해서 증명한 이후에 미국이민국에 Change of Employer (이하 COE) 청원을 신청을 하고 그 청원이 승인이 되어야 현재 다니고 있는 직장에 2 Week Notice를 주고 이직을 할 수 있다. 오퍼를 받은 회사에서 고용한 로펌이 H1-B 트랜스퍼 (정식 명칭은 Ch.. 2021. 9. 27.

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