안녕하세요, 회로설계 멘토 삼코치 입니다:)
질문자분의 상황은 전자공학 전공자로서 회로설계에 기반을 두고 있으나, AI·빅데이터 쪽으로 확장 가능성을 열어두고 계신 케이스로 보입니다. 아래 질문하신 내용을 하나씩 현실적인 관점에서 답변드리겠습니다.
먼저, 비전공자라도 부트캠프를 통해 채용 연계가 가능하냐는 질문에 대해서는 결론부터 말씀드리면 가능은 하나, 전략이 필요합니다. AI나 빅데이터 부트캠프는 대부분 파이썬, 머신러닝, 딥러닝 프레임워크(PyTorch, TensorFlow), 데이터 시각화, SQL 등을 집중적으로 다루는데, 전자공학 기반의 C, C++ 경험은 기초적인 알고리즘 이해에 유리하게 작용할 수 있습니다. 다만, 컴퓨터공학 전공자들은 자료구조, 운영체제, 네트워크, DB 등에 익숙하므로 기초 CS지식에서는 차이가 있을 수밖에 없습니다.
그렇기 때문에 질문자분만의 강점을 만드는 전략이 중요합니다. 예를 들어, 회로설계 경험과 AI를 융합하여, “PCB 결함 검출 이미지 분석”이나 “IC테스트 자동화 AI모델”처럼 전공과 연결된 포트폴리오를 만든다면, 단순한 AI개발자보다는 훨씬 차별화된 입사 경쟁력을 가질 수 있습니다. 실제로 SK하이닉스, 삼성전자, DB하이텍 같은 기업들도 내부 공정/장비/회로 분석에 AI를 적용하려는 수요가 늘고 있습니다.
1번 질문에 대해서, 네, 공백기를 메우고 스펙을 쌓는 용도로도 충분히 의미 있습니다. 요즘 반도체 설계/검증/테스트 분야에서도 Python, AI기반 알고리즘을 요구하는 추세이며, Synopsys, Cadence 도구들도 Python API를 지원하기 때문에 그 흐름을 이해하고 있다는 점만으로도 경쟁력이 생깁니다. 다만 스펙만을 위해 부트캠프를 다닌다면 결과물 중심의 학습이 중요합니다. 단순히 수업 듣고 과제하는 것보다, 실제 AI 모델을 적용한 기술 블로그나 깃허브 프로젝트를 정리해두는 것이 훨씬 좋습니다.
2번 질문에 대해선, 대부분의 기업 주관 부트캠프는 출결과 프로젝트 결과물, 성취도 등을 채용연계 평가 요소로 삼기 때문에, 중간에 타 기업 면접을 본다고 해서 직접적인 감점을 주진 않습니다. 하지만 무단 결석이나 집중도 저하로 이어질 경우 불이익이 있을 수는 있습니다. 실제 교육 커리큘럼이 실무와 가깝고 프로젝트 기반이라면, 출석과 성실성은 중요한 지표로 작용합니다. 부득이하게 면접을 본다면 사전에 교육담당자와 소통해 두는 것이 안전합니다.
마지막으로 6개월이라는 시간에 대한 고민도 충분히 공감됩니다. 하지만 지금 회로설계만으로 취업이 쉽지 않은 상황이라면, 이 6개월이 새로운 분야의 성장 모멘텀이 될 수도 있습니다. 대신 전략 없이 '일단 해보자'는 태도보다는, "내 전공을 활용한 AI융합 포트폴리오를 만든다"는 목표로 들어가신다면 훨씬 실질적인 성과를 얻을 수 있습니다.
예를 들어 ‘EDA툴 결과 데이터를 학습해 배선 최적화하는 AI모델’ 같은 실무 연계 과제를 잡아 진행하면, 추후 회로설계 쪽 AI직무나 반도체 데이터 분석 직무 지원에도 자연스럽게 연결됩니다.
더 자세한 회로설계 컨텐츠를 원하신다면 아래 링크 확인해주세요 :)
https://linktr.ee/circuit_mentor
채택된 답변
