Q. 삼성전자 MX 인공지능 - 직무 관련 질문

답변 5

• 흰

  흰수염치킨삼성전자

  코전무 ∙ 채택률 57% ∙

  회사

  일치

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  안녕하세요. 멘토 흰수염치킨입니다. 완전 핏한거 같지 않은데 연결점 찾으면 될거 같아요 직무에 완전 핏한 지원자가 사실 많진 않아서 비슷하면 그 능력보고 뽑긴하죠 도움이 되었으면 좋겠네요. ^_^

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• 개

  개미는오늘도뚠뚠삼성전자

  코부사장 ∙ 채택률 73% ∙

  회사

  일치

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  안녕하세요 멘티님, 취업한파속 취준으로 고생많습니다. 작성해주신 부분 바탕으로 답변이, 충분히 경쟁력이 있다고 생각됩니다. 완전히 핏한 경험과 경력을 가진 지원자가 생각보다 많지가 않은것이 현실입니다.다만 작성해주신 연구경험을 어떻게 확장시킬수 있을지에 대한 정리와 논리를 구축하는것은 필요할것입니다.

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  댓글 1

  차

  차놀

  작성자

  2026.03.14

  바쁘신 와중에 답변 감사합니다! 말씀주신 내용대로 잘 준비해보겠습니다

• P

  PRO액티브현대트랜시스

  코전무 ∙ 채택률 100%

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  안녕하세요 멘티님~~ 생성형 AI·LLM 중심 공고라도 Vision, 멀티모달, SSL·AL 기반 연구 경험은 충분히 경쟁력이 있습니다. 특히 VLM, 멀티모달 융합, 실제 현장 적용 연구는 MX AI 직무에서도 확장성이 높은 분야입니다. 완전히 동일한 경험이 아니어도 핵심 역량(모델 개발, 데이터 효율화, 멀티모달 이해)을 생성형 AI나 LLM 활용 방향으로 연결해 설명하면 충분히 의미 있는 지원이 될 수 있습니다.

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• 

  Top_TierHD현대건설기계

  코사장 ∙ 채택률 96%

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  석사의 경우에는 연구를 무엇을 했는지 그것의 성과나 결과물이 명확한지 그리고 그것이 입사 후 활용가능한지가 가장 중요한 포인트 입니다. 이를 가장 중요하게 고려를 하셔서 직무를 택하시길 바랍니다.

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• 멘

  멘토 지니KT

  코상무 ∙ 채택률 62%

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  ● 채택 부탁드립니다 ● 현재 말씀하신 연구 경험은 삼성전자 MX 인공지능 직무 기준에서도 충분히 경쟁력 있는 이력입니다. 실제로 MX AI 조직은 생성형 AI뿐 아니라 Vision AI, 멀티모달, VLM 기반 기술을 모두 활용하고 있기 때문에 시각지능 기반 연구 경험도 매우 유의미하게 평가됩니다. 특히 VFM 연구, 멀티모달 행동 인식, VLM 활용 프레임워크 개발 경험은 모바일 AI 기능 개발과도 연결성이 있습니다. 기업은 반드시 동일 기술만 수행한 지원자를 뽑기보다 확장 가능한 연구 역량과 문제 해결 능력을 더 중요하게 보는 경우가 많습니다. 따라서 LLM 파인튜닝 경험이 부족하더라도 멀티모달 AI 연구 경험, 모델 최적화 경험, 실제 서비스 적용 가능성을 중심으로 작성하면 충분히 직무 적합성을 보여줄 수 있습니다. 핵심은 Vision 연구를 모바일 환경에서 활용 가능한 AI 기술로 확장해 설명하는 것입니다.

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