취업 · LG전자 / 모든 직무
안녕하세요. 현재 산학장학생 지원 준비중인 석사생입니다. 저는 신소재공학을 전공 중이며, 전산 과학 및 기계 학습을 다루고 있습니다. 다만 코딩테스트에 자신이 없어, 소프트웨어 직무에 지원하는 것이 망설여집니다... 석사 과정으로 직접 실험을 진행하지 않았어도, 소재 개발 직무에 지원하는 것이 괜찮을까요? 제가 다루고 있는 분야를 종합했을 때 가장 적합한 직무가 어떤 것일지 조언 구하고 싶습니다.
2026.03.09
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제가 이번에 LG전자 생산기술원 소재/재료 물성분석/표면처리 파트로 지원하고자 하는데 석사전공이 해당 전공과 조금 동떨어집니다. 물성분석만 겹치는 정도여서 혹시 이런 경우에도 물성분석을 강하게 어필하면 최종합격까지 가는 경우가 있을까요?
생산기술원 기계 직무인데, 이제야 1차 인터뷰 끝난 시점이지만, 혹시나 싶어 문의드립니다. 1월 중 입사라고 적혀있던데, 제가 계절학기까지 들어야 졸업이 가능해서요..
안녕하세요! 이번에 운이 좋게도 LG전자 생기원 기계 부문에 지원한 서류가 합격하게되어 인적성과 AI면접을 준비하게 되었습니다. 직무는 자동화 장비 설계입니다 지원할 당시에 제 전공이 기계보단 전자에 가까워서 전공계열을 선택할때 공학(전기/전자)로 선택했습니다. 이 경우에 AI면접에서 전공질문은 제가 선택한 전기/전자로 출제되는지, 아니면 제가 지원한 기계 부문에 대해 출제되는지 잘 모르겠습니다.. 그리고 문제의 난이도는 어느정도 수준인지도 감을 못잡겠습니다. 들리는 얘기로는 엄청 어렵게 출제된 경우가 많아서 한두문제만 답하고 합격하신 분들도 많다고 해서요 ㅜㅜ 그리고 이 직무에서 신입사원이 특별히 더 쌓아오면 좋은 역량이 있는지도 궁금합니다..! 쌩신입이고 LG는 첫 지원이다보니 많이 부족한것같습니다..
제가 이번에 LG전자 생산기술원 소재/재료 물성분석/표면처리 파트로 지원하고자 하는데 석사전공이 해당 전공과 조금 동떨어집니다. 물성분석만 겹치는 정도여서 혹시 이런 경우에도 물성분석을 강하게 어필하면 최종합격까지 가는 경우가 있을까요?
생산기술원 기계 직무인데, 이제야 1차 인터뷰 끝난 시점이지만, 혹시나 싶어 문의드립니다. 1월 중 입사라고 적혀있던데, 제가 계절학기까지 들어야 졸업이 가능해서요..
안녕하세요! 이번에 운이 좋게도 LG전자 생기원 기계 부문에 지원한 서류가 합격하게되어 인적성과 AI면접을 준비하게 되었습니다. 직무는 자동화 장비 설계입니다 지원할 당시에 제 전공이 기계보단 전자에 가까워서 전공계열을 선택할때 공학(전기/전자)로 선택했습니다. 이 경우에 AI면접에서 전공질문은 제가 선택한 전기/전자로 출제되는지, 아니면 제가 지원한 기계 부문에 대해 출제되는지 잘 모르겠습니다.. 그리고 문제의 난이도는 어느정도 수준인지도 감을 못잡겠습니다. 들리는 얘기로는 엄청 어렵게 출제된 경우가 많아서 한두문제만 답하고 합격하신 분들도 많다고 해서요 ㅜㅜ 그리고 이 직무에서 신입사원이 특별히 더 쌓아오면 좋은 역량이 있는지도 궁금합니다..! 쌩신입이고 LG는 첫 지원이다보니 많이 부족한것같습니다..
답변 4
채택된 답변채택된 답변안녕하세요 후배님, 취업 준비에 수고가 많으십니다. 질문 사항에 대해 답변 드리겠습니다. 본인의 상황을 종합적으로 고려했을 때 소재 개발 직무에 지원하지 않는 것을 추천드립니다. 인사담당자 측에서 석사 졸업 예정자의 경우 학부 졸업자에 비해 보다 높은 전문성을 보유하고 있다고 판단하기 때문에 지원 직무와의 적합성을 보다 높은 비중으로 평가하는 경향이 있습니다. 소재 개발 직무는 본인의 연구 분야인 전산 과학, 기계 학습 분야와 거리가 멀기 때문에 채용 프로세스 단계에서 직무 적합성 측면에서 불리한 요소로 작용할 것으로 예상됩니다. 이로 인해 최종합격 가능성이 낮아질 것으로 판단됩니다. * 면접 전형에서 석사 시절 진행하신 연구분야 주제 논문 제출을 요구하는 경우가 많습니다. 소재 개발 직무에 지원할 경우 본인의 연구과제 실적과 부합하지 않는 측면이 존재합니다. 참고하십시오.
채택된 답변● 채택 부탁드립니다 ● 멘티님의 전공과 연구 분야를 보면 소프트웨어 직무보다는 소재 또는 기술개발 직무가 더 자연스러운 방향입니다. 신소재 전공에 기계 학습과 전산 기반 연구를 했다면 실제 실험 경험이 많지 않더라도 소재 설계, 시뮬레이션 기반 소재 개발, 데이터 기반 소재 연구 같은 영역에서 충분히 경쟁력이 있습니다. 소프트웨어 직무는 코딩테스트 비중이 높아 준비 부담이 크기 때문에 자신이 없다면 굳이 그 방향으로 갈 필요는 없습니다. 오히려 소재 개발이나 차세대 소재 연구 직무에서 데이터 분석이나 머신러닝을 활용한 연구 경험을 강조하면 차별화된 강점이 될 수 있습니다. 따라서 전공 기반 소재 직무에 지원하면서 연구에서 활용한 데이터 분석 역량을 함께 어필하는 전략이 더 적합한 방향으로 보입니다.
