Q. AI 엔지니어 진로 고민

답변 6

• P

  PRO액티브현대트랜시스

  코부사장 ∙ 채택률 100%

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  채택된 답변

  지금 상황이라면 저는 대학원 쪽에 조금 더 무게를 두겠습니다. 다만 단순히 AI 엔지니어는 석사가 필수라는 이유 때문이 아니라 본인이 이미 모델 경량화라는 구체적인 연구 관심을 가지고 있고 현재 학부연구생 경험과 프로젝트도 있기 때문입니다. AI 엔지니어라고 해서 무조건 석사가 필요한 것은 아닙니다. 실제로 학사 신입으로도 머신러닝 엔지니어와 AI 엔지니어를 채용하는 기업은 있지만 연구개발이나 모델 개발에 가까워질수록 석사 이상의 학력과 실제 연구 경험을 요구하는 공고가 많아지는 것이 현실입니다. 반대로 단순히 부트캠프를 추가한다고 취업 가능성이 크게 올라가는 상황도 아닙니다. 이미 모바일 온디바이스 AI와 비전 LLM 프로젝트를 여러 개 했고 학부연구생도 15개월 했으며 데이콘 수상까지 있기 때문에 프로젝트 개수를 하나 더 늘리는 것보다 지금 가진 경험의 깊이를 높이는 것이 더 중요합니다. 특히 모델 경량화가 하고 싶은 분야라면 대학원에서 양자화 지식 증류 프루닝 모델 압축 온디바이스 추론 등을 제대로 연구하고 실제 논문이나 프로젝트 결과물을 만드는 것이 현재 프로필과 상당히 잘 맞습니다. 지금 학부연구생 결과물이 없다는 점도 대학원에서 반드시 개선해야 할 부분입니다. 대학원에 간다면 이름만 석사학위를 얻는 것이 아니라 연구 주제를 명확히 잡고 논문이나 학회 발표 오픈소스 구현 프로젝트처럼 외부에서 확인할 수 있는 결과물을 최소 하나 이상 만드는 것을 목표로 하세요. 반대로 부트캠프는 현재 상황에서는 추천도가 낮습니다. 이미 학점 4.07에 프로젝트가 여러 개 있고 AI 관련 경험도 상당히 많은데 9개월에서 12개월 동안 또 프로젝트를 쌓는다고 해서 서류 탈락 문제가 근본적으로 해결된다고 보기는 어렵습니다. 이번 인턴 지원에서 서류탈락이 많았다는 것은 프로젝트 개수보다 지원 직무와 경험의 연결성이나 이력서 포지셔닝에 문제가 있을 가능성도 있습니다. 특히 학부생 AI 지원자라면 단순히 Llama.cpp를 사용했다는 것보다 어떤 모델을 왜 사용했고 어떤 문제를 해결했으며 성능과 비용 또는 추론속도를 어떻게 개선했는지가 중요합니다. 따라서 대학원에 진학한다면 모델 경량화를 중심으로 연구실을 신중하게 선택하고 석사 동안 논문과 실험 결과를 확실히 만드는 것을 추천합니다. 다만 대학원 진학 전에 연구실의 최근 졸업생 취업처와 실제 연구주제 그리고 학생들이 논문을 얼마나 작성하는지를 반드시 확인하세요. 반대로 연구실에서 원하는 연구를 하기 어렵거나 결과물을 만들기 힘든 환경이라면 석사라는 타이틀만 보고 진학하는 것은 추천하지 않습니다. 현재 프로필만 보면 부트캠프에서 양으로 프로젝트를 추가하는 것보다는 석사에서 모델 경량화라는 전문성을 만드는 쪽이 장기적으로 더 유리해 보입니다. 인턴 탈락 20여 번을 취업 가능성 자체의 실패로 받아들이기보다는 아직 학부생 단계에서 경쟁이 치열한 AI 직무에 지원하면서 얻은 신호라고 생각하시면 됩니다. 지금은 오히려 방향을 바꿀 시점이 아니라 본인이 이미 갖고 있는 AI 경험을 하나의 전문성으로 깊게 만드는 시점에 가깝습니다.

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• 멘

  멘토 호날도KT

  코상무 ∙ 채택률 61%

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  ● 채택 부탁드립니다 ● AI 엔지니어라고 해서 반드시 석사가 필요한 것은 아니지만 모델 연구개발과 경량화처럼 알고리즘 자체를 개선하는 직무는 석사 이상을 선호하는 경우가 많습니다. 반대로 기존 모델을 활용해 서비스를 개발하고 배포하는 AI 엔지니어는 학사로도 충분히 도전 가능합니다. 현재는 프로젝트가 부족한 편도 아닙니다. 온디바이스 AI와 비전, LLM 경험에 15개월 학부연구생과 수상까지 있어 1년 가까운 부트캠프로 비슷한 프로젝트를 추가하는 효율은 높지 않아 보입니다. 특히 모델 경량화 연구를 하고 싶다는 목표가 명확하다면 대학원을 더 추천드립니다. 좋은 연구실을 찾아 양자화와 가지치기, 지식증류, 온디바이스 추론 최적화 등을 깊게 연구해 논문이나 실제 성능개선 결과를 만드는 편이 차별화에 유리합니다. 다만 단순히 취업이 안돼서 대학원에 진학하기보다는 관심 연구실의 졸업생 진로와 연구주제를 확인한 뒤 결정하시길 추천드립니다.

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• 기

  기계여자기아AutoLand광명

  코주임 ∙ 채택률 100%

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  채택된 답변

  대학원 진학 or 부트캠프 중 선택하는 것보다, 저는 계속 서류쓰면서 취준에 전념해보시는걸 추천드리고싶습니다. 지금 쌩신입이신 상태에서 서류 총 20여개 중 3번이나 붙으신 거면 서합률이 굉장히 훌륭하십니다. 실제로 학점, 어학도 좋으시고 어필할 수 있는 플젝도 다수 있으셔서 충분하다고 생각이 듭니다. 비록 학부연구생 활동을 하면서 실질적인 성과는 갖고 나오지 못하셨지만, 쌩신입 채용이기 때문에 그 과정에서 어떤 인사이트를 얻었는지, 어떤 역량이 향상되었는지에 포커스를 맞춰서 어필하시면 충분히 효과가 있습니다. 파이팅입니다!!

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  취뽀도우미입니다대구교통공사

  코부장 ∙ 채택률 92%

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  채택된 답변

  인턴 지원 과정에서 서류와 면접 탈락으로 고민이 많으시겠지만, 이는 자질 부족보다는 채용 시장의 높은 문턱과 직무 경험의 구체성 문제였을 가능성이 큽니다. AI 엔지니어 채용 시장에서 석사가 필수인지에 대해 말씀드리면, 연구개발이나 최신 모델을 직접 설계하고 SOTA를 달성하는 핵심 연구 포지션의 경우 석사 이상 우대가 확실히 많습니다. 하지만 질문자님께서 관심을 가지고 계신 모델 경량화나 온디바이스 AI, 그리고 서비스에 모델을 서빙하고 최적화하는 MLOps 및 응용 엔지니어링 분야는 학사 출신도 실무 역량과 명확한 프로젝트 결과물이 있다면 충분히 취업이 가능합니다. 대학원 진학은 딥러닝 이론의 깊이를 더하고 온디바이스 AI 분야에서 전문성을 다지는 좋은 방법이지만, 2년 이상의 시간과 비용이 듭니다. 반면 부트캠프는 이미 학부 과정과 연구생 경험이 있는 질문자님께는 다소 기초적이거나 시간이 아깝게 느껴질 수 있어 추천해 드리지 않습니다. 오히려 15개월 동안의 학부연구생 경험 중 결과물이 없다는 단점을 없애기위해 그동안 다뤘던 모바일 온디바이스 AI나 이미지 생성 모델 학습 및 경량화 과정을 실제 깃허브에 코드로 구현하고 서비스 형태로 배포해 보는 개인 프로젝트를 완성하는 편이 훨씬 유리합니다. 지금 상황에서는 대학원에 바로 진학하기보다, 그동안 진행했던 프로젝트와 데콘 수상 경험을 실무 중심의 이력서와 포트폴리오로 재구성하여 신입 공채에 다시 도전해 보시는 것을 권장합니다.

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• 

  채택스포스코

  코부사장 ∙ 채택률 76%

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  안녕하세요. 멘티님. 반갑습니다. 지금 상황에서는 AI 엔지니어를 바로 노리기보다 석사로 연구 역량을 한 단계 더 쌓는 쪽이 훨씬 유리해 보입니다. 현업에서도 AI 쪽은 단순 구현보다 문제 정의와 실험 설계 그리고 모델 개선 근거를 보는 경우가 많아서 학부 단계의 프로젝트만으로는 한계가 있는 편입니다. 특히 모델 경량화처럼 연구 성격이 있는 분야는 대학원에서 주제를 깊게 파고들면서 논문이나 재현 결과를 만들어 두면 취업할 때 설명할 무기가 생깁니다. 반대로 부트캠프는 빠르게 포트폴리오를 정리하고 일반 개발 직무로 넓게 지원할 때는 도움이 되지만 AI 엔지니어로의 직결성은 상대적으로 약한 편이라 보시면 됩니다. 지금 보유하신 이력은 충분히 가능성이 있고 오히려 방향만 잘 잡으면 좋습니다. 인턴 탈락이 많았던 것은 실력이 부족하다기보다 신입 AI 자리가 워낙 좁고 선호 조건이 높아서 생긴 경우가 많습니다. 그래서 조급하게 부트캠프로 방향을 틀기보다 대학원 진학을 검토하면서 연구 결과를 확실히 남기는 쪽이 맞습니다. 다만 대학원을 가더라도 무조건 오래 버티는 것보다 교수님 연구실에서 산업 적용이 가능한 주제를 잡고 논문 실적과 코드 결과를 함께 남기시는 게 중요합니다. 가능하면 학부 졸업 전까지는 코테와 기본 CS도 같이 챙겨두시면 취업 시 선택지가 더 넓어집니다. 모쪼록 도움이 되셨다면 채택부탁드립니다. 감사합니다.

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  합격 메이트삼성전자

  코부사장 ∙ 채택률 78%

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  멘티님. 안녕하세요. ​학점 4.07에 오픽 IH, 온디바이스 AI 및 LLM 프로젝트 경험과 수상 경력까지 갖추고 있어 학부생으로서 기본 스펙은 매우 뛰어납니다. 연구 및 모델 경량화 중심의 AI 엔지니어 직무는 석사 이상을 선호하는 경향이 크기 때문에 부트캠프보다는 대학원 진학을 추천합니다. ​현재 보유한 프로젝트와 15개월간의 학부연구생 경험을 논리적으로 잘 정리하여 이력서를 보완하면 학부 상태에서도 즉시 채용 지원이 충분히 가능한 수준입니다. 부트캠프는 기초 프로젝트 위주가 많아 이미 우수한 경험을 가진 상태에서 추가적인 이점을 얻기 어렵습니다. 따라서 대학원에 진학하여 모델 경량화 연구를 전문적으로 깊이 있게 진행하거나 곧바로 하반기 신입 공채 및 인턴 지원을 지속하는 방향이 유리합니다. ​응원하겠습니다.

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