취업 · 모든 회사 / 모든 직무
듣기로는 AI 활용 능력이 중요해질 거라는데 erp, 데이터, 컨설팅 직무나 비개발 직무 등에서도 많이 중요할까요? 그렇다면 어떻게 준비를 해야할지 궁금합니다 부트캠프나 다른 방법이 있는건지
2026.04.11
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지방 4년제 기계과 졸업 후 도급 30위권 건설사 PJT 계약직으로 11개월째 근무 중인 26살입니다. [스펙] • 자격증: 산안기, 위산기, 인공기, 소방2급 • 어학: 토스 IH(150) • 학업: 한양대 야간대학원(안전공학) 입학 예정 안전 직무로 평생 가고 싶지만, 건설업 특성상 평생 현장 근무는 어려울 것 같아 대기업 제조업 EHS나 건설사 본사 진입을 희망합니다. 현재 두 가지 길을 두고 고민입니다. 1. 존버형: 28년 준공까지 3년 경력 + 석사 학위 동시 취득. 28살에 '3년 경력 석사'로 승부. (건설 색깔이 너무 강해져 제조업 이직이 어려울지 우려됨) 2. 승부사형: 1년 경력 후 퇴사. 대학원 포기 후 고향 내려가 '대기환경기사 + NEBOSH + 어학 AL' 취득. 27살에 '중고 신입'으로 제조업 타겟. 기계 전공자로서 건설 3년 경력이 제조업 이직에 독이 될까요? 아니면 석사 학위가 이를 상쇄할까요? 현실적으로 대기업 제조업 진입에 더 유리한 방향이 무엇
안녕하세요, 현재 현대모비스나 기아 자동차 같은 인턴 원서들을 넣으려고 하고 있는데, 제가 영어성적이 opic im1으로 꽤나 부진한 성적을 가지고 있어서, 이를 입력하지 않는게 나을까요?
안녕하세요 제목과 같은 내용으로 질문드리고자 글 남깁니다 저는 현재 지거국 대학 기계공학과 4학년 2학기를 앞두고 있습니다 -학점: 3.9 -어학: TOEIC 905, JLPT N2 -교육내용: 반도체 수율관리 NCS수료(반도체 공정 전반을 수율개선의 관점에서 교육) -캡스톤 디자인: 반도체 수송장치의 방진시스템 개선 -현장실습: 4개월간 반도체제조장비회사에서 장비의 셋업, 조립등 제가 일본계 장비사를 우선적으로 희망하지만 한국 기업, 외자계도 열린 방향으로 취준하려합니다 아직까지 자격증은 직무에 fit하게 맞는 자격증이 없는것 같아 딴 건 없습니다 저에게 현시점에서 가장 필요한 스펙이 무엇인지 의견 알려주시면 감사하겠습니다. 졸업은 초과학기를 해야해서 내년 2월에 졸업입니다
지방 4년제 기계과 졸업 후 도급 30위권 건설사 PJT 계약직으로 11개월째 근무 중인 26살입니다. [스펙] • 자격증: 산안기, 위산기, 인공기, 소방2급 • 어학: 토스 IH(150) • 학업: 한양대 야간대학원(안전공학) 입학 예정 안전 직무로 평생 가고 싶지만, 건설업 특성상 평생 현장 근무는 어려울 것 같아 대기업 제조업 EHS나 건설사 본사 진입을 희망합니다. 현재 두 가지 길을 두고 고민입니다. 1. 존버형: 28년 준공까지 3년 경력 + 석사 학위 동시 취득. 28살에 '3년 경력 석사'로 승부. (건설 색깔이 너무 강해져 제조업 이직이 어려울지 우려됨) 2. 승부사형: 1년 경력 후 퇴사. 대학원 포기 후 고향 내려가 '대기환경기사 + NEBOSH + 어학 AL' 취득. 27살에 '중고 신입'으로 제조업 타겟. 기계 전공자로서 건설 3년 경력이 제조업 이직에 독이 될까요? 아니면 석사 학위가 이를 상쇄할까요? 현실적으로 대기업 제조업 진입에 더 유리한 방향이 무엇
안녕하세요, 현재 현대모비스나 기아 자동차 같은 인턴 원서들을 넣으려고 하고 있는데, 제가 영어성적이 opic im1으로 꽤나 부진한 성적을 가지고 있어서, 이를 입력하지 않는게 나을까요?
안녕하세요 제목과 같은 내용으로 질문드리고자 글 남깁니다 저는 현재 지거국 대학 기계공학과 4학년 2학기를 앞두고 있습니다 -학점: 3.9 -어학: TOEIC 905, JLPT N2 -교육내용: 반도체 수율관리 NCS수료(반도체 공정 전반을 수율개선의 관점에서 교육) -캡스톤 디자인: 반도체 수송장치의 방진시스템 개선 -현장실습: 4개월간 반도체제조장비회사에서 장비의 셋업, 조립등 제가 일본계 장비사를 우선적으로 희망하지만 한국 기업, 외자계도 열린 방향으로 취준하려합니다 아직까지 자격증은 직무에 fit하게 맞는 자격증이 없는것 같아 딴 건 없습니다 저에게 현시점에서 가장 필요한 스펙이 무엇인지 의견 알려주시면 감사하겠습니다. 졸업은 초과학기를 해야해서 내년 2월에 졸업입니다
답변 6
안녕하세요 멘티님~~ AI 활용 능력은 ERP, 데이터, 컨설팅, 일반 기획·영업 등 비개발 직무에서도 점점 중요해지는 추세입니다. 다만 코딩 능력보다 “업무에 AI를 활용해 효율을 높이는 능력”이 핵심입니다.
멘티님. 안녕하세요. 이제 AI 역량은 개발자만의 전유물이 아니라 ERP 관리, 데이터 분석, 컨설팅 등 모든 비개발 직무에서 업무 생산성을 결정짓는 핵심적인 공용 기술로 자리 잡고 있습니다. 특히 복잡한 데이터를 처리하는 ERP나 컨설팅 직무에서는 AI를 활용해 방대한 정보를 요약하고 인사이트를 도출하는 능력이 곧 개인의 경쟁력이자 기업의 원가 절감으로 이어집니다. 비개발자라면 코딩을 깊게 배우기보다 프롬프트 엔지니어링을 통해 생성형 AI를 업무 도구로 능숙하게 다루는 법과 AI 서비스의 비즈니스 구조를 이해하는 기획 역량에 집중하는 것이 훨씬 효율적입니다. 거창한 부트캠프도 좋지만 실전 업무에 AI를 적용해보는 작은 프로젝트부터 시작해보고, 이후 필요에 따라 노코드(No-code) 툴이나 ADsP 같은 데이터 자격증을 병행하며 기술과 실무의 가교 역할을 하는 인재로 성장하시길 추천합니다. 응원하겠습니다.
안녕하세요. 멘티님. 반갑습니다. 네 말씀하신 것처럼 IT 개발자가 아니더라도 AI 활용 역량은 점점 더 중요해지고 있습니다. 특히 ERP 데이터 컨설팅 같은 직무는 단순히 기능을 아는 수준보다 업무 자료를 빠르게 정리하고 분석해보는 능력이 중요해지기 때문에 AI를 잘 다루는 분들이 확실히 강점을 가져가고 있습니다. 다만 비개발 직무에서 필요한 것은 거창한 모델 개발이 아니라 현업 문서를 잘 읽고 업무 흐름에 맞게 AI를 활용하는 감각입니다. 그래서 준비하실 때는 먼저 엑셀이나 SQL 같은 기본 도구를 놓치지 마시고 그다음에 생성형 AI로 보고서 초안 정리 자료 요약 데이터 검토를 해보시는 방식이 좋습니다. 부트캠프는 개발직을 목표로 하시면 도움이 되지만 비개발 직무라면 꼭 필수는 아닙니다. 오히려 실제 업무 과제를 기준으로 AI를 써보는 연습이 더 중요합니다. 예를 들어 회의록 정리 문서 초안 작성 리서치 요약 데이터 분류 같은 일을 직접 해보시고 내가 어떤 업무에서 AI를 쓰면 시간을 줄일 수 있는지 정리해보시면 좋습니다. 면접에서도 AI를 얼마나 많이 썼는지보다 어떤 업무에 어떻게 적용했고 그 결과 무엇이 좋아졌는지를 말할 수 있어야 합니다. 그러니 자격증이나 부트캠프만 보지 마시고 현업 업무를 흉내 내는 연습을 꾸준히 해보시면 충분히 경쟁력을 만들 수 있습니다. 모쪼록 도움이 되셨다면 채택부탁드립니다. 감사합니다.
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.
● 채택 부탁드립니다 ● 결론부터 말씀드리면 개발자가 아니어도 AI 활용 역량은 점점 필수에 가까워지고 있습니다. 다만 코딩 능력 자체보다 업무에 어떻게 적용하느냐가 더 중요합니다. ERP나 데이터 직무에서는 데이터 정리와 분석 자동화, 컨설팅에서는 리서치와 인사이트 도출에 AI를 활용하는 능력이 핵심입니다. 부트캠프까지는 필수 아니며 오히려 엑셀, SQL, 기본 파이썬과 함께 AI로 업무 효율을 높인 경험을 만드는 것이 훨씬 중요합니다. 예를 들어 보고서 자동화나 데이터 분석 시간을 줄인 사례를 만들어두면 강력한 경쟁력이 됩니다. 결국 기업은 AI를 잘 아는 사람이 아니라 일을 더 잘하는 사람을 원합니다.
안녕하세요 후배님, 취업 준비로 수고가 많으십니다. 질문 사항에 대해 답변 드리겠습니다. 최근 들어 기업에서 AI 기술 활용을 독려하는 측면이 있으며, 현업 업무를 수행함에 있어서도 생산성 향상을 위해 AI 모델을 활용하는 경우가 많기 때문에 전반적으로 AI 역량을 갖추는 것이 중요하다고 할 수 있겠습니다. ERP, 데이터, 컨설팅 직무를 수행함에 있어서도 빅데이터 분석 결과를 기반으로 고객사에서 요구하는 최적화된 데이터를 제공함으로서 고객에 대한 신뢰도를 높이고 보다 명확한 결과물을 산출 가능합니다. * 최근 AI 기술이 점차 대중화되는 추세에 따라 사외기관에서 다양한 외부교육을 수강하는 추세입니다. 부트캠프를 수강하는 것도 좋지만, 보다 전문적인 기관에서 AI 기술/데이터 전처리 등 다양한 교육을 개설하고 있습니다. 참고하십시오.
