Q. 4학년 2학기 아카데미 수강 고민

답변 6

• 

  합격 메이트삼성전자

  코부사장 ∙ 채택률 77%

  ---

  채택된 답변

  멘티님. 안녕하세요. ​현재 보유하신 높은 학점과 자격증, 그리고 캡스톤 디자인 실적은 생산기술 및 생산관리 직무 지원 시 우수한 정량적 경쟁력을 보여줍니다. 포스코 청년 AI Big Data 아카데미는 철강 및 신소재 공정의 스마트 팩토리 전환 흐름에서 데이터 기반 공정 개선 역량을 입증할 수 있는 최상의 교육 프로그램입니다. ​해당 아카데미 수료 경험은 포스코그룹을 비롯한 주요 제조업체 생산기술 직무 자소서와 면접에서 차별화된 문제 해결 무기가 됩니다. 하반기 채용 전형 진행과 합숙 교육 일정이 일부 중복되더라도 서류 및 면접 일정 조율을 병행하면서 수강하는 것을 강력히 추천합니다. 교육 수료 후 내년 상반기를 목표로 최신 공정 데이터 활용 경험을 정밀하게 다듬으신다면 훨씬 안정적이고 높은 수준의 합격 결과를 얻으실 수 있습니다. ​응원하겠습니다.

  ---
• 다

  다할수있습니다큐비앤맘

  코상무 ∙ 채택률 54%

  ---

  채택된 답변

  조금이라도 도움이 되셨다면 채택 부탁드립니다 ~~~~ 현재 스펙이면 생산기술과 생산관리 신입으로 충분히 지원해볼 만합니다. 학점과 전공 성적이 좋고 신소재 전공에 캡스톤과 데이터 관련 경험까지 있어 취업 가능성이 낮다고 보고 교육부터 추가할 상황은 아닙니다. AI와 Big Data 아카데미는 제조 데이터를 활용해 불량 원인 분석이나 공정조건 최적화, 생산성 개선 같은 프로젝트 결과물을 만든다면 분명 도움이 됩니다. 반대로 단순 교육 수료 한 줄을 추가하는 목적이라면 두 달 이상의 시간을 투자할 효과는 제한적입니다. 합격한다면 교육 참여 자체는 추천하지만 현재 진행 중인 하반기 지원을 포기하지는 마세요. 교육과 채용 일정이 병행 가능한지 확인하고 지원은 계속 이어가면서 수료 후 내년 상반기까지 연결하는 전략이 좋습니다.

  ---
• 구

  구구하포스코

  코주임 ∙ 채택률 100% ∙

  회사

  직무

  일치

  ---

  채택된 답변

  그거 듣고 취업했어요. 추억도 남고 스펙도 남는 좋은 교육입니다.

  ---
• 

  곰직원대웅바이오

  코상무 ∙ 채택률 93%

  ---

  안녕하세요. ㅁ네티님. 현재 진행하고 있는 하반기 채용 포기하지는 마시고, 병행하면서 준비를해 보세요. 교육은 최종 합격 이후 상황 보시고 할지 말지 결정하시면 될 듯 싶습니다.

  ---
• C

  Csy1포스코

  코사원 ∙ 채택률 0% ∙

  회사

  일치

  ---

  안녕하세요, 포스코는 포스코 관련 교육이나 활동 참여 경험을 로열티 부문에서 높게 평가해줍니다. 취업 트라이 하면서 병행하는 방안도 나쁘지 않겠네요.

  ---
• P

  PRO액티브현대트랜시스

  코부사장 ∙ 채택률 100%

  ---

  현재 스펙만 놓고 보면 취업시장에서 가능성이 없는 상황은 전혀 아니고, 오히려 생산기술이나 생산관리 신입 기준으로는 기본 경쟁력이 꽤 갖춰진 편입니다. 특히 4.10이라는 높은 학점과 신소재 전공, 식스시그마, ADsP, MLCC 도핑 캡스톤과 AI 동아리 경험이 있어서 제조업의 공정과 데이터 분석을 연결해서 설명할 수 있다는 점이 강점입니다. 그래서 청년 AI·Big Data 아카데미에 최종 합격한다면 저는 참여하는 쪽을 추천합니다. 다만 이유를 “AI 교육 수료증 하나를 추가하기 위해서”라고 생각하면 기대효과가 크지 않습니다. 생산기술과 생산관리에서 중요한 것은 실제 생산 과정의 문제를 데이터로 정의하고 원인을 분석한 뒤 개선안을 도출하는 능력인데, 해당 교육에서 제조 데이터를 활용한 프로젝트를 제대로 수행한다면 현재 가지고 있는 MLCC 캡스톤과 연결해서 상당히 좋은 포트폴리오가 될 수 있습니다. 특히 프로젝트에서 단순히 머신러닝 모델의 정확도를 높이는 것보다 공정변수와 품질 또는 생산성의 관계를 분석하고, 개선안을 제시하고, 그 결과를 검증하는 과정까지 경험하는 것이 중요합니다. 반대로 10월부터 12월까지 합숙교육을 받으면서 그 기간 동안 취업 지원을 완전히 중단하는 것은 추천하지 않습니다. 이미 지원할 수 있는 기업이 있다면 계속 지원하면서 교육을 병행하고, 교육 중에는 프로젝트와 면접 준비를 같이 가져가는 것이 좋습니다. “교육이 끝난 뒤 내년 상반기부터 취업 준비를 시작한다”보다는 “교육을 취업 준비의 일부로 활용하면서 지금부터 지원하고, 교육 종료 후 상반기 채용에 집중한다”는 전략이 훨씬 낫습니다. 현재 스펙에서 오히려 부족한 부분은 자격증 숫자보다 실제 생산 현장에서 어떤 문제를 어떻게 개선할 수 있는지를 보여주는 경험입니다. 따라서 아카데미에 들어간다면 AI나 빅데이터 자체를 강조하기보다 신소재 전공과 MLCC 프로젝트를 기반으로 생산공정 데이터 분석, 품질 예측, 공정조건 최적화 같은 주제를 잡는 것이 좋습니다. 그렇게 되면 “신소재 전공자 + 높은 학점 + 제조 프로젝트 + 데이터 분석”이라는 생산기술 직무에 상당히 자연스러운 스토리가 만들어집니다.

  ---