Q. 학사로 해석 업무에서 일해도 괜찮을까요?

답변 7

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  채택스포스코

  코전무 ∙ 채택률 77%

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  채택된 답변

  안녕하세요. 멘티님. 반갑습니다. 학사로도 해석 업무를 충분히 시작해볼 수 있습니다. 다만 현장에서는 해석 업무라고 해도 회사마다 맡기는 범위가 조금 다릅니다. 중소기업에서는 처음부터 해석 전담으로 보기보다 기존 설계 검토나 검증 보조 업무와 함께 맡기는 경우가 많아서 학사도 채용하는 편입니다. 반면 연구개발 중심 회사나 난이도가 높은 분야는 모델링 자체를 깊게 다루고 결과를 해석해서 설계까지 연결해야 하니 석사를 더 선호하는 흐름이 있는 편입니다. 결국 학위 자체보다도 해석 툴을 다뤄본 경험과 기본 역학 이해가 있느냐를 더 보게 됩니다. 석사를 많이 말하는 이유는 해석 업무가 단순 계산이 아니라 조건 설정과 결과 판단이 중요해서입니다. 현업에서는 툴은 금방 익혀도 왜 그렇게 나오는지 설명할 수 있어야 하고 단순히 돌려보는 수준이면 업무가 버거울 수 있습니다. 그래서 학부로 지원하시더라도 해석 관련 프로젝트 경험이나 CAD와 기초 역학을 같이 준비해두시면 좋습니다. 중소기업은 오히려 실무 적응이 빠른 사람을 선호하는 경우가 많으니 너무 학위만 보고 주눅 드실 필요는 없습니다. 지원해보시구요. 입사 후에는 해석 보조부터 차근차근 넓혀가는 방식으로 가시면 충분히 가능합니다. 모쪼록 도움이 되셨다면 채택부탁드립니다. 감사합니다.

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  PRO액티브현대트랜시스

  코전무 ∙ 채택률 100%

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  석사 “필수”라기보단 대기업·선도 R&D 기준이 석사 이상인 경우가 많아서 그렇게 느껴지는 것입니다. 실제로 중소기업은 학사도 해석(ANSYS, CFD, 구조해석 등) 업무 충분히 들어갑니다. 다만 석사는 이론 깊이·모델링 경험 때문에 “난이도 높은 과제”를 맡기기 쉬워 선호되는 것뿐입니다.

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  Top_TierHD현대건설기계

  코사장 ∙ 채택률 96%

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  중소기업으로 첫 시작을 하게 되는 건 멘티분의 커리어면에서 좋지 않으며 그 타이틀이 멘티분을 평가절하하는 하나의 수단이 될 수 있어 고민을 해보시는 것이 좋습니다. 지금의 선택이 멘티분의 앞날에 큰 영향을 미칠 수 있습니다.

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  반도체해석SK하이닉스

  코차장 ∙ 채택률 91%

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  안녕하세요 후배님 박사 후 취업한 현직자 입니다. 저도 해석 업무를 하고 있는데요. 답변을 드리면, 해석 업무는 기본적으로 수치해석, 유한요소해석, 연속체역학, (구조해석인 경우) 고체역학 등의 이론적 베이스가 있어야 잘알고 업무를 할 수 있습니다. 물론 없어도 소프트웨어 다루는데는 아무 문제가 없지만 인사이트가 떨어지게 되죠. 근데 위의 학문들을 어느 정도 이해하는데 최소 석사는 되는 기한이 필요하다보니 기업들의 선호가 그렇게 된 것 입니다. 그치만 또 한편으로는 인공지능 분야처럼 해석도 도메인지식이 필요한 경우가 많습니다. 예를 들면, 반도체 해석을 하면 반도체 공정쪽의 지식이 필요하듯이 말이죠. 그래서 현업쪽에서는 공정 쪽 엔지니어를 데려와서 쓰기도 합니다~

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  합격 메이트삼성전자

  코부사장 ∙ 채택률 79%

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  멘티님. 안녕하세요. ​해석 업무는 툴 활용 능력 못지않게 결과값의 물리적 타당성을 검증하는 이론적 깊이가 중요하여 대기업이나 연구소에서는 석사 이상의 학위를 선호하는 경향이 뚜렷합니다. 하지만 중소기업에서 학사 신입을 채용하는 경우는 실무 보조를 통해 현장 감각을 익힐 수 있는 기회가 되므로 직무 적합성을 판단하기에 좋은 시작점이 될 수 있습니다. ​학사 학위로 커리어를 시작한다면 현업에서의 실질적인 프로젝트 경험을 쌓은 뒤 나중에 필요에 따라 특수대학원 등을 통해 학위를 보완하는 전략도 충분히 가능합니다. 처음부터 학위에 매몰되기보다 본인이 다룰 수 있는 해석 소프트웨어 역량과 기계공학적 기초 지식을 바탕으로 실무 데이터 구축에 기여하겠다는 태도로 도전해 보세요. ​응원하겠습니다.

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• 멘

  멘토 지니KT

  코상무 ∙ 채택률 62%

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  ● 채택 부탁드립니다 ● 결론부터 말씀드리면 학사로 해석 업무 시작은 충분히 가능합니다. 다만 역할과 성장 속도에서 차이가 생기는 것이 핵심입니다. 대기업이나 연구소는 모델링 이론, 수치해석 이해, 논문 기반 접근이 필요해 석사를 선호합니다. 반면 중소기업은 실무 중심으로 기존 모델 수정, 조건 변경, 결과 정리 같은 업무 비중이 높아 학사도 충분히 투입 가능합니다. 석사를 요구하는 이유는 단순 스펙보다 문제 정의와 해석 설계 역량 때문입니다. 학사로 시작하면 초반에는 서포트 역할이 많지만, Abaqus나 Ansys 같은 툴 숙련과 프로젝트 경험을 쌓으면 충분히 핵심 인력으로 성장 가능합니다. 중요한 건 학위보다 실제 해석 포트폴리오입니다. 직접 모델 만들고 결과 해석까지 해본 경험을 쌓으면 학사 한계를 충분히 극복할 수 있습니다.

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• P

  PRO액티브현대트랜시스

  코전무 ∙ 채택률 100%

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  안녕하세요 멘티님~~ 해석(시뮬레이션) 업무는 원래 이론·모델링 깊이가 필요해서 대기업/연구소는 석사 이상을 선호하는 경우가 많습니다. 다만 중소기업은 실무 중심이라 학사도 채용하는 경우가 있고, 대신 툴 활용(ANSYS 등)과 즉시 투입 가능 여부를 더 봅니다. 석사 요구는 “연구/개발 난이도 + 경쟁도” 차이에서 오는 경우가 큽니다.

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