스펙 · 한국항공우주산업 / 모든 직무
사월초안녕하세요. KAI 인공지능 직무에 관심이 있어서 질문드립니다. 대학: 수도권 중상위 (학사) 학점: 3.7/4.5 학부연구생 때 강화학습을 활용한 자율주행 연구를 했었는데 작년 하반기 직무 업무를 보면 유사한 부분이 많아서 이번 2025년 상반기 채용에 지원해보려고 합니다. 아무래도 인공지능 직무가 학사 특성상 힘들기도 하고, 특히나 서울 근무라 경쟁이 치열할 것이라고 생각합니다. KAI 인공지능 직무에서 신입으로 합격하는 선배님들의 평균 스펙이 궁금합니다. 질문 읽어주셔서 감사합니다!
2025.01.31
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kai M&S와 항공전자 직무 중 어디를 지원 해야할지 고민 중입니다. 항공전자 직무에 더 관심이 가긴 하지만 제 활동이 대부분 C++기반 프로젝트들이라 M&S 직무에 더 어필이 될 것 같아서요. 항공전자 직무는 기술에 C/C++이나 타 프로그래밍 언어를 요구하지 않는데 코딩 경험도 메리트가 있나요? 항공전자 직무의 경우 어떤 경험이 어필이 될까요? 아날로그나 디지털 회로를 설계 해본 경험이 있는데 도움이 될까요? M&S vs 항공전자 중 어느 직무를 선택하는 게 맞을까요?
재료공학과 학생인데 생산기술 직무에 전공 언급으로 재료과는 있는데 CAD를 전혀 다룰 줄 모릅니다 그래서 품질 직무와 생산 기술 직무 중 고민하고 있습니다. 생산기술 직무에 CAD 역량이 필수적일까요?
개임 사라지고 6개의 질문으로만 바뀐거 맞나요?
kai M&S와 항공전자 직무 중 어디를 지원 해야할지 고민 중입니다. 항공전자 직무에 더 관심이 가긴 하지만 제 활동이 대부분 C++기반 프로젝트들이라 M&S 직무에 더 어필이 될 것 같아서요. 항공전자 직무는 기술에 C/C++이나 타 프로그래밍 언어를 요구하지 않는데 코딩 경험도 메리트가 있나요? 항공전자 직무의 경우 어떤 경험이 어필이 될까요? 아날로그나 디지털 회로를 설계 해본 경험이 있는데 도움이 될까요? M&S vs 항공전자 중 어느 직무를 선택하는 게 맞을까요?
재료공학과 학생인데 생산기술 직무에 전공 언급으로 재료과는 있는데 CAD를 전혀 다룰 줄 모릅니다 그래서 품질 직무와 생산 기술 직무 중 고민하고 있습니다. 생산기술 직무에 CAD 역량이 필수적일까요?
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답변 3
채택된 답변학부 연구생 때 강화학습을 활용한 자율주행 연구를 하셨다면, 항공우주 분야의 AI 적용 가능성과 관련된 경험을 잘 어필하시면 충분히 경쟁력을 가질 수 있습니다. KAI의 AI 직무는 크게 자율 비행, 영상 인식, 데이터 분석 및 최적화 등 여러 분야로 나뉘며, 최근에는 항공기 유지보수(MRO), AI 기반 설계 최적화, 무인기 자율 비행 기술 등에서 활용도가 높아지고 있습니다. 특히, 강화학습을 활용한 자율주행 연구 경험이 있다면, 자율 비행 시스템 및 의사결정 알고리즘을 다루는 직무에서 강점이 될 수 있습니다. 1. 신입 합격자들의 평균적인 스펙은? KAI의 AI 직무는 석사 출신이 다소 많은 편이지만, 학부 출신도 합격한 사례가 있습니다. 다만, 신입 기준으로 경쟁이 높은 만큼, 어떤 강점을 어필하느냐가 중요합니다. 전공: 컴퓨터공학, 전자공학, 정보통신공학, 학점: 평균 3.7~4.2/4.5 (지원자들 간 학점 편차는 크지 않음) AI 관련 프로젝트 경험: 강화학습, 컴퓨터 비전, 딥러닝 기반 최적화 경험이 있는 경우 유리 코딩 테스트 & 알고리즘 역량: Python, TensorFlow, PyTorch 활용 능력 필수 논문 및 학회 발표: SCI, 국내 학회 등 논문 발표 경험이 있는 경우 가점 요소 KAI에서 AI 신입을 뽑을 때 이론적인 AI 지식만큼이나 항공우주 관련 실무 적용 가능성을 중요하게 봅니다. 즉, 학사라도 강화학습을 실제 시스템에 적용했던 경험이나 현업에서 쓸 수 있는 AI 모델을 개발한 경험을 강조하면 차별화할 수 있습니다. 2. 신입 학사로 경쟁력을 높이는 방법 AI 직무가 학사 특성상 어려운 점이 있지만, 다음과 같은 방식으로 경쟁력을 높일 수 있습니다. ① 자율비행, 드론, 항공우주 AI 관련 프로젝트를 추가로 진행 KAI의 AI 직무는 단순한 AI 모델 개발이 아니라 항공우주 분야에서 활용할 수 있는 AI 솔루션을 연구하는 것이 핵심입니다. 자율주행 연구 경험이 있다면 드론, 항공기 자동 조종 시스템에 적용 가능한 강화학습 모델을 탐색해 보세요. 최근 KAI에서는 UAM(도심 항공 모빌리티), 무인기(드론) AI 연구도 활발하기 때문에, 관련 논문이나 최신 연구 동향을 공부해보는 것도 좋습니다. ② AI + 항공 데이터 분석 경험을 강화 항공 산업에서는 데이터 기반 최적화가 중요하기 때문에, 머신러닝/딥러닝을 활용한 이상 탐지, 유지보수 예측(PHM), 비행 데이터 분석 경험을 쌓으면 좋습니다. 예를 들어, 항공기 센서 데이터(Flight Data Recorder, Engine Health Monitoring) 분석 프로젝트를 해보거나, Kaggle에서 관련 데이터셋을 활용한 분석 경험을 추가하면 강점이 될 수 있습니다. ③ AI 직무의 코딩 테스트 준비 대부분의 AI 직무 지원자들은 알고리즘 문제 해결력이 강한 경우가 많습니다. KAI AI 직무도 Python 기반의 알고리즘 테스트를 보는 경우가 있으니, LeetCode, 프로그래머스, 백준에서 문제를 꾸준히 풀어보는 것이 좋습니다. ④ AI 연구 논문 또는 기술 블로그 작성 신입으로 어필할 때, 단순히 **“강화학습 연구를 했다”**가 아니라, 이를 구체적으로 문서화하고, 논문이나 기술 블로그로 정리하면 더욱 경쟁력이 올라갑니다. 특히 국내외 학회(KCC, ICCAS, IEEE)나 논문 발표 경험이 있다면, 이를 자소서와 면접에서 강조하세요. 3. KAI AI 직무의 서울 근무 경쟁률 KAI AI 직무는 일반적인 생산·설계 직무와 다르게 서울 근무(강남 테헤란로) 가능성이 있는 몇 안 되는 직무 중 하나입니다. 그렇기 때문에 경쟁이 치열한 편입니다. 석사 비율이 높은 편이지만, 학사도 가능 석사 지원자가 많지만, 현업에서 바로 적용할 수 있는 실무 경험을 강조하면 학사 출신도 충분히 경쟁력이 있습니다. 특히 **"학사는 바로 실무 투입이 어렵다"**는 편견을 깨려면, AI를 실제 문제에 적용한 사례를 포트폴리오로 정리해 두는 것이 중요합니다. 우대 사항: 항공 데이터 분석 경험 & 강화학습 응용 강화학습을 활용한 자율주행 연구 경험이 있다면, 이를 항공 AI에 적용할 수 있도록 연구 방향을 확장하는 것이 좋습니다. 예를 들어, 자율주행과 항공기 자동 조종 시스템 간 유사점을 찾아보거나, 무인기(드론) AI 모델을 적용하는 방식으로 접근하면 면접에서 차별화할 수 있습니다. 신입으로 AI 직무에 도전하는 것은 쉽지 않지만, 준비만 철저히 하면 충분히 기회가 있습니다. 힘든 취업 준비 과정이지만, 포기하지 말고 꾸준히 준비하시면 반드시 좋은 결과가 올 것입니다! 추가적으로 궁금한 게 있으시다면 채택해주시고 댓글로 추가 질문 상세히 달아주시면 더 답변드릴게요! 채택 부탁드리고 취업 성공을 기원하겠습니다!
