Q. 로봇, ai 관련 취업을 원합니다

답변 6

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  parang22슈어소프트테크

  코사원 ∙ 채택률 50%

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  대기업 로봇 계열은 주로 석사 학위를 요구하는 경우가 많습니다. 현장실습(인턴십)을 통해 학점을 취득하는 방법도 있으니, 로보틱스 관련 스타트업에서 실무를 경험해보시고 대학원 진학/학사 취업 중 어떤 루트를 선택할지 결정해보시는 것이 어떨까 싶네요.

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• 다

  다할수있습니다큐비앤맘

  코이사 ∙ 채택률 58%

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  조금이라도 도움이 되셨다면 채택 부탁드립니다 ~~~~ 현재 스펙이면 방향은 잘 잡고 계신다고 생각합니다. 특히 학부연구생 경험과 로봇 프로젝트, 논문 경험은 AI와 로봇 직무에서 자격증보다 훨씬 높은 평가를 받을 수 있습니다. 남은 기간에는 프로젝트 완성도를 높여 GitHub와 포트폴리오로 정리하고, ROS2, Python, C++, OpenCV, CUDA 등 목표 직무에서 많이 사용하는 기술을 꾸준히 다루시는 것을 추천드립니다. 또한 인턴이나 산학과제 경험까지 더해진다면 중견기업과 로봇 스타트업 지원 시 경쟁력이 더욱 높아질 것입니다. 지금은 새로운 자격증을 늘리기보다 실제 결과물을 만드는 데 집중하는 것이 가장 효과적입니다.

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  취뽀도우미입니다대구교통공사

  코차장 ∙ 채택률 87%

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  전자공학 전공 배경에 학부연구생 경험과 논문 작성, ADsP 자격증까지 보유하고 계셔서 로봇 및 AI 분야 채용 시장에서 충분히 경쟁력 있는 기본기를 갖추고 계십니다. 대기업이 아니더라도 알짜 중견기업이나 기술력 있는 스타트업에서는 즉시 실무에 투입될 수 있는 기초 역량을 갖춘 인재를 선호합니다. 남은 기간 동안 몇 가지 실무 중심의 준비를 더하신다면 좋은 결과를 얻으실 수 있습니다. 우선은 학부연구생으로 진행한 로봇팔 프로젝트와 논문 연구 내용을 포트폴리오 형태로 정교하게 다듬는 것이 필요합니다. 로봇 분야에서는 단순 스펙보다 어떤 임베디드 시스템이나 제어 알고리즘을 사용했는지, 소프트웨어 환경은 무엇이었는지가 중요합니다. C++나 Python 활용 능력, ROS(Robot Operating System) 사용 경험, Kinematics 제어 경험 등을 포트폴리오에 상세히 기술하시는 것이 좋습니다. 코드 관리 플랫폼인 깃허브에 본인의 프로젝트 소스 코드를 정리해 두는 것도 실무 면접에서 많은 도움이 될 것입니다. 또한 AI와 로봇을 결합하는 직무를 희망하신다면 컴퓨터 비전이나 딥러닝 프레임워크를 로봇 제어와 연동해 본 경험을 소형 프로젝트로라도 추가해 보시길 권장합니다. ADsP 자격증이 있으시므로 데이터 처리 이해도는 어느정도 증명이 가능하지만 실제 센서 데이터나 이미지 데이터를 다루어 본 실전 코딩 경험을 어필한다면 더 큰 도움이 될 것입니다. 마지막으로 지원 전략 측면에서는 목표로 하는 기업의 주력 제품 및 제어 방식, 사용하는 소프트웨어 스택을 미리 파악하고 이에 맞춰 자기소개서와 포트폴리오를 맞춤형으로 수정해 적용하는 연습이 필요합니다. 현재 갖추신 스펙은 결코 부족하지 않으므로, 남은 학기 동안 경험을 정리하고 코딩 역량을 포트폴리오화 하는데 집중하신다면 충분히 희망하시는 기업에 합격하실 수 있습니다.

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  PRO액티브현대트랜시스

  코전무 ∙ 채택률 100%

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  현재 스펙이라면 '스펙을 이것저것 더 추가하는 것'보다 '지원하려는 직무와 연결되는 경험을 만드는 것'이 가장 중요합니다. 객관적으로 보면 학점 3.6/4.5는 아주 높은 편은 아니지만 중견·강소기업에서는 충분히 경쟁 가능한 수준입니다. 토스 IH도 무난하고, ADsP도 데이터 활용 직무에서는 플러스 요인이 될 수 있습니다. 무엇보다 눈에 띄는 것은 6개월간의 학부연구생 경험입니다. 단순히 연구실에 소속되어 있었던 것이 아니라 로봇팔 프로젝트를 수행했고 논문까지 준비 중이라면, 이 경험은 많은 학생들이 가진 자격증 하나보다 훨씬 가치가 있습니다. 그래서 지금부터는 자격증을 계속 늘리는 것보다 연구 경험의 완성도를 높이는 것이 좋습니다. 논문가 완성된다면 가장 좋고, 그렇지 않더라도 프로젝트에서 본인이 맡은 역할과 문제 해결 과정을 명확하게 설명할 수 있도록 준비하는 것이 중요합니다. 면접에서는 "무엇을 연구했나요?"보다 "어떤 문제가 있었고 어떻게 해결했나요?"를 더 자주 묻습니다. 만약 하드웨어 직무를 희망한다면 전자회로, MCU, PCB 설계, 임베디드 프로젝트를 하나 정도 추가하는 것이 도움이 됩니다. 반대로 SW나 제어 분야에 관심이 있다면 C++, Python, ROS, OpenCV 등을 활용한 프로젝트를 진행하는 것이 훨씬 효과적입니다. ADsP를 취득한 만큼 데이터를 활용한 로봇 성능 분석이나 제어 성능 개선 경험까지 연결하면 스토리가 더욱 자연스러워집니다. 또 하나 추천드리고 싶은 것은 인턴이나 산학 프로젝트입니다. 대기업 인턴만 생각하지 말고 중견기업이나 연구소, 정부 과제 참여도 충분히 좋은 경험이 됩니다. 실제로 중견기업은 실무 경험이 있는 지원자를 상당히 높게 평가하는 경우가 많습니다. 오히려 우선순위가 낮은 것은 자격증입니다. 기사 자격증이 필수인 직무가 아니라면 지금 시점에서 여러 자격증을 추가하는 것보다 프로젝트 하나를 더 완성하는 편이 훨씬 효과적입니다. 특히 스타트업이나 강소기업은 "무엇을 만들었는가"를 보는 경우가 많기 때문에 포트폴리오가 있으면 큰 강점이 됩니다. 결론적으로 현재 상태라면 앞으로의 우선순위는 첫째 논문 및 연구 프로젝트 마무리, 둘째 직무와 연결되는 프로젝트 1개 추가, 셋째 인턴이나 산학 경험 확보, 넷째 필요한 경우에만 기사 자격증이나 코딩 역량 보완 정도를 추천드립니다. 이미 기본적인 스펙은 갖추고 있으니 이제는 이력서에 한 줄을 추가하는 것보다 "이 지원자는 실제로 문제를 해결해 본 사람"이라는 인상을 줄 수 있는 경험을 만드는 데 시간을 투자하는 것이 취업 성공 가능성을 높이는 길입니다.

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  채택스포스코

  코전무 ∙ 채택률 78%

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  안녕하세요. 멘티님. 반갑습니다. 지금 보신 방향은 충분히 괜찮고 오히려 로봇과 AI 쪽에서 바로 써먹을 수 있는 준비를 잘 쌓아오신 편입니다. 학점과 어학은 기본선을 넘겼고 학부연구생 경험이 있는 점이 중요합니다. 이쪽은 자격증보다도 실제로 무엇을 만들었는지와 어떤 문제를 어떻게 풀었는지가 더 크게 보입니다. 그래서 남은 기간에는 스펙을 넓게 늘리기보다 한 가지 축을 정해서 깊이를 만드는 쪽이 좋습니다. 로봇팔을 다뤘다면 제어 쪽인지 비전 쪽인지 경로를 정해보시고 그에 맞는 결과물을 하나 확실하게 정리해두시면 좋습니다. 깃허브나 포트폴리오에 코드와 역할을 남기고 연구 내용도 남이 봐도 이해되게 정리해보시구요. 또 하나는 실무형 도구를 익히는 것입니다. 로봇 AI 쪽은 전자공학 전공이어도 파이썬 기반의 데이터 처리와 모델 활용 능력, ROS나 임베디드 연동 감각, 센서와 모터 구동 경험이 있으면 서류와 면접에서 훨씬 강해집니다. 논문을 쓰는 경험도 좋지만 채용에서는 결국 어떤 문제를 어떤 방식으로 끝까지 밀어붙였는지가 중요하니 현재 연구를 마무리하면서 본인 역할을 명확히 정리해두시면 됩니다. 지원 시점은 학점 마무리와 병행해도 괜찮고 중견 강소 스타트업까지 넓혀서 지원 폭을 가져가면 좋겠습니다. 다만 막연히 많이 넣기보다 로봇, 제어, 비전, 임베디드 중에서 본인 주력 분야를 정해서 그와 맞는 공고만 골라 지원하시면 훨씬 효율적입니다. 모쪼록 도움이 되셨다면 채택부탁드립니다. 감사합니다.

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  합격 메이트삼성전자

  코부사장 ∙ 채택률 79%

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  멘티님. 안녕하세요. ​현재 학점 3.6과 토스 IH, ADsP 자격증, 교내 경진대회 수상 2회 및 6개월간의 로봇 분야 학부연구생 경험은 중견·중소·스타트업은 물론 대기업 지원 시에도 충분히 매력적인 기본 스펙입니다. 특히 로봇팔 관련 실전 프로젝트와 학부연구생 경험은 로봇엔지니어 직무에서 매우 중요한 실무 강점으로 작용합니다. ​현재 시점에서 스펙을 추가하기보다는 작성 중이신 논문이나 로봇팔 프로젝트 결과를 완성도 높게 마무리하여 GitHub나 포트폴리오 형태로 정리하는 것을 가장 추천합니다. ROS(Robot Operating System)나 C++/Python 활용 능력, 제어/인공지능 알고리즘 적용 과정을 시각화하여 어필하면 기업 규모와 상관없이 매우 높은 경쟁력을 갖추게 됩니다. 대기업 포함 주요 기업 공채 전형에 소신 있게 지원해 보시길 권합니다. ​응원하겠습니다.

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