AI 전공 4학년으로서 취업 준비 방향에 대해 조언을 받고 싶습니다.

Q. AI 전공 4학년으로서 취업 준비 방향에 대해 조언을 받고 싶습니다.

JJTKick

안녕하세요. 저는 인공지능학과 4학년에 재학 중인 학생입니다. 졸업이 점점 가까워지면서 취업 준비를 본격적으로 해야 한다는 생각이 들지만, 아직 어떤 방향으로 준비하는 것이 가장 현실적인지 고민이 많습니다. 전공은 AI이지만, 실제로 취업을 준비할 때 기업에서는 어떤 역량을 가장 중요하게 보는지 잘 모르겠습니다. 현재까지는 학교 수업을 통해 Python, 머신러닝, 데이터 관련 내용을 공부했고, 팀 프로젝트도 몇 번 진행해 보았습니다. 하지만 실무 경험이나 인턴 경험은 아직 부족한 편이라서, 제 상태에서 무엇을 우선적으로 준비해야 하는지 궁금합니다. 예를 들어 포트폴리오, 자격증, 코딩 테스트, 영어 점수, 프로젝트 경험 중에서 어떤 부분을 더 집중해서 준비하는 것이 좋을지 조언을 듣고 싶습니다. 또한 AI 전공 학생이 처음 취업을 준비할 때 많이 하는 실수나 꼭 신경 써야 하는 부분이 있다면 함께 알려주시면 감사하겠습니다. 감사합니다.

2026.04.22

답변 5

P
PRO액티브현대트랜시스
코상무 ∙ 채택률 100%
AI 취업에서는 가장 중요한 건 포트폴리오 기반 문제 해결 능력입니다 Python과 머신러닝 기초는 기본이고 실제 데이터로 모델을 만들고 성능 개선 과정을 설명할 수 있어야 합니다 우선순위는 프로젝트와 포트폴리오가 가장 높고 그다음이 코딩테스트 역량입니다 영어 점수는 있으면 좋지만 AI 직무에서는 상대적으로 비중이 낮습니다 자격증은 큰 영향은 없고 보조 요소입니다 많이 하는 실수는 공부 위주로만 하고 실제 문제 해결 프로젝트를 깊게 안 만드는 것입니다 단순 모델 구현보다 데이터 전처리부터 개선 과정까지 설명 가능한 경험이 중요합니다
2026.04.23
Top_TierHD현대건설기계
코사장 ∙ 채택률 95%
인턴을 하시는 것을 적극 추천합니다. 일경험이나 현장실습도 도움이 되기는 하지만 이는 인턴과 비교하여서는 스펙의 정도가 낮습니다. 그리고 자격증 취득이나 교육이수보다 더 높은 수준의 스펙은 인턴이기 때문에 최종적으로는 이를 하시는 것이 맞다 사료됩니다.
2026.04.23
합격 메이트삼성전자
코전무 ∙ 채택률 82%
멘티님. 안녕하세요. 인공지능 분야는 단순히 기술을 아는 것을 넘어 실제 데이터를 다뤄본 경험을 증명하는 것이 가장 중요합니다. 그동안 진행했던 팀 프로젝트들을 정리해서 본인이 어떤 문제를 해결했는지 구체적으로 보여주는 포트폴리오를 먼저 완성해 보세요. 실무 경험이 부족하다면 최신 논문을 구현해 보거나 오픈소스 프로젝트에 참여하며 기술적인 깊이를 더하는 과정이 필요합니다. 코딩 테스트는 꾸준히 준비하되 이론보다는 실제 모델을 최적화하고 배포해 본 경험이 취업 시장에서 강력한 경쟁력이 됩니다. 응원하겠습니다.
2026.04.23
멘
멘토 지니KT
코이사 ∙ 채택률 65%
● 채택 부탁드립니다 ● AI 전공 취준에서 가장 흔한 실수는 공부만 하고 결과물을 남기지 않는 것입니다. 기업은 이론보다 실제로 문제를 해결해본 경험을 봅니다. 지금 상황에서는 자격증이나 어학보다 포트폴리오 중심으로 준비하는 것이 가장 효율적입니다. 단순 모델 구현이 아니라 데이터 수집부터 전처리, 모델링, 결과 해석까지 하나의 흐름으로 완성된 프로젝트를 2개 정도 만드는 것이 중요합니다. 또한 코딩테스트는 기본 수준은 반드시 준비하되 올인할 필요는 없습니다. 목표 직무를 데이터 분석이나 AI 서비스 개발 중 하나로 빠르게 정하고 그에 맞춰 프로젝트 방향을 맞추는 것이 핵심입니다. 결국 취업은 스펙이 아니라 보여줄 결과물 싸움입니다.
2026.04.23
다
다할수있습니다큐비앤맘
코차장 ∙ 채택률 66%
조금이라도 도움이 되셨다면 채택 부탁드립니다 ~~~~ AI 전공에서 가장 많이 하는 착각이 이것저것 다 준비하려는 것입니다. 현실적으로는 한 방향으로 깊게 파는 것이 훨씬 중요합니다. 기업은 AI라는 이름보다 문제를 해결한 경험을 봅니다. 지금 상황에서는 포트폴리오와 프로젝트 완성도가 최우선입니다. 단순 구현이 아니라 데이터 수집부터 모델 개선 과정, 성능 비교까지 스토리 있게 정리해야 합니다. 깃허브와 함께 결과를 설명할 수 있어야 합니다. 그 다음이 코딩 테스트입니다. 특히 개발 직무를 본다면 필수 수준이고, 데이터 직무라도 기본은 요구됩니다. 자격증은 우선순위가 낮고 영어도 최소 기준만 넘기면 됩니다. 인턴이 없다면 프로젝트를 실제 서비스처럼 만드는 것이 대체재가 됩니다. 한두 개라도 제대로 만든 경험이 합격을 좌우합니다
2026.04.23
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