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Q. LLM 개발자 취업 질문
안녕하세요 저는 학부때 인문학과 자연대 졸업을 하고 컴퓨터공학 대학원을 진학한 석사 2학기차 학생입니다. 원래는 박사 유학을 가려고 취업 준비를 손놓고 있다가 방향을 틀어 석사 취업을 하려고 하는 상황입니다. 막상 취준을 하려고 하니 어디서부터 잡아야 할 지가 걱정되어 글 남깁니다.. 먼저 제 상황을 알려드리겠습니다. 학부 : SSH 인문대, 빅데이터 복수전공 석사 : YK 컴퓨터 공학쪽 석사 실적 : 기업과제 2개 참여, 탑티어 자연어처리 학회 논문 2편 accept 제가 걱정하는 부분은 2가지 입니다. 1. 컴퓨터 공학 지식이 거의 전무한 상황에서 인공지능을 전공하는 중이라 수업을 따라가는 것이 힘들지는 않은데, 취업 상황에서 불리한 지점이 무조건 있을 것이라고 생각을 하는데, 어느 범위까지 컴공 공부를 해야 할까요? 2. 교수님이 논문 실적을 푸쉬하시다 보니 논문 작업을 하는데 취준을 하는데 그렇게 많은 요소로 작용할 수 있을까요? 차라리 자격증 준비를 하려고 합니다.
2026.03.12
답변 3
Top_TierHD현대건설기계코사장 ∙ 채택률 96%석사의 경우에는 어떤 연구를 했는지가 산업군과 직무를 정할시에 가장 크리티컬한 부분이 됩니다. 멘티분이 하신 연구활동의 결과물의 수준이 낮거나 희망하는 산업군, 직무와 핏하지 않다면 불가능은 아니겠지만 취업에 상당한 어려움이 있을 것입니다.
- PPRO액티브현대트랜시스코전무 ∙ 채택률 100%
탑티어 NLP 학회 논문 2편이면 AI 취업에서 이미 큰 경쟁력입니다. NAVER, Kakao, 삼성전자 AI 직무는 자격증보다 논문·연구 경험을 훨씬 높게 평가합니다. 컴공 기초는 자료구조, 운영체제, Python/딥러닝 프레임워크(PyTorch) 정도 핵심만 보완하면 충분한 경우가 많습니다. 따라서 자격증 준비보다는 논문 연구 + 프로젝트 정리 + 코딩 역량 보완**에 시간을 쓰는 것이 취업에 더 도움이 됩니다.
- 멘멘토 지니KT코상무 ∙ 채택률 62%
● 채택 부탁드립니다 ● 현재 상황은 오히려 AI 취업 관점에서 충분히 경쟁력이 있는 편입니다. 탑티어 자연어처리 학회 논문 2편과 기업과제 경험은 일반적인 석사 취준생보다 강점이 될 수 있습니다. 컴퓨터공학 전공 지식은 모든 과목을 깊게 할 필요는 없고 자료구조 알고리즘 운영체제 정도의 기본 CS 지식과 Python 기반 모델 구현 경험을 정리하는 수준이면 대부분 AI 직무 지원에는 충분합니다. 또한 AI 연구직이나 NLP 직무에서는 자격증보다 논문 실적이 훨씬 중요하게 평가되는 경우가 많습니다. 이미 논문 실적이 있다면 자격증 준비보다는 연구 내용과 프로젝트 경험을 정리해 포트폴리오와 이력서로 잘 설명하는 것이 취업 준비에 더 도움이 됩니다.
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