직무 · LG CNS / AI개발
안녕하세요. 이번에 LG CNS AI 직무 공고를 보면 학사도 뽑더라구요. 이전에는 석사 이상만 뽑았던 것 같은데, 이번에는 개발이나 엔지니어링, AI 기획도 AI에 묶여 있어서 학사도 같이 뽑는 것이라고 생각했습니다. 1. 아무리 그래도 학사는 뽑는 비율이 적을까요? 2. 알고리즘 개발이나 연구는 석사, AI 활용 SW 개발을 학사 시키고 싶은 거겠죠? 3. AI쪽 해온 신입은 DX는 안 맞을까요? DX는 풀스택이나 딱 프론트/백엔드 확실한 사람들 뽑고 싶어한다는 인상이 있었거든요.
2025.03.21
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학부생 출신입니다. 인턴을 하며 3D Vision, 모델 경량화 경험이 있는데 이 경험들로 robotics 직무에 지원해도 괜찮을까요? 그리고 기존 모델에 다른 모델들을 추가하고 수정해서 사용했는데 자소서에 모델들의 이름을 언급하는게 좋을지 궁금합니다.
4-1 AI전공으로 하는 여대생입니다. AI 대학원보다 실제 협업 문제를 풀고 싶어 AI 엔지니어로서 역량을 키울 수 있는 인턴이나 연구실 경험 하고싶어 지원하고 있는데 현실적으로 저의 기술역량이 부족하여 AI분야에 진입이 어려운건지 궁금합니다. 이 분야에서는 인턴 및 신입으로서 태도보단 기술역량이 아무래도 중요한걸까요?..대기업말고도 스타트업,중견 모두 저의 역량을 쌓을 수 있는 곳이라면 좋습니다 [학력 및 자격증] 국숭세단 3.6 ai전공 / 오픽 IH /AI 공모전 수상 1회 / 인턴경험 없음 [프로젝트] - 유의미한 포트폴리오는 2개입니다. 주식 트레이딩 프로젝트: Vision Language 모델을 강화학습으로 문제를 푼 경험(공식 테크 문서와 논문을 참고해가며 기술적 문제점을 해결하고자 한 점에서 의미가 있습니다.) 공공 문서 인식 도우미 App개발: 타파트와의 협업경험 + 현실문제를 기술적 타당성을 들어가며 해결했던 점에 의미가 있음
안녕하세요 LG CNS 자소서 3번이 모집분야와 관련된 전공 과목 및 해당 전공과목에서 달성한 성취도(학점)을 구체적으로 기술해 주십시오. 인데요 제가 희망 직무 관련해서 들은 과목이 없다면 어떻게 해야할까요? 하나 조금 연관이 있는거는 이론 수업이었고 성적이 별로여서 ㅠㅠ
학부생 출신입니다. 인턴을 하며 3D Vision, 모델 경량화 경험이 있는데 이 경험들로 robotics 직무에 지원해도 괜찮을까요? 그리고 기존 모델에 다른 모델들을 추가하고 수정해서 사용했는데 자소서에 모델들의 이름을 언급하는게 좋을지 궁금합니다.
4-1 AI전공으로 하는 여대생입니다. AI 대학원보다 실제 협업 문제를 풀고 싶어 AI 엔지니어로서 역량을 키울 수 있는 인턴이나 연구실 경험 하고싶어 지원하고 있는데 현실적으로 저의 기술역량이 부족하여 AI분야에 진입이 어려운건지 궁금합니다. 이 분야에서는 인턴 및 신입으로서 태도보단 기술역량이 아무래도 중요한걸까요?..대기업말고도 스타트업,중견 모두 저의 역량을 쌓을 수 있는 곳이라면 좋습니다 [학력 및 자격증] 국숭세단 3.6 ai전공 / 오픽 IH /AI 공모전 수상 1회 / 인턴경험 없음 [프로젝트] - 유의미한 포트폴리오는 2개입니다. 주식 트레이딩 프로젝트: Vision Language 모델을 강화학습으로 문제를 푼 경험(공식 테크 문서와 논문을 참고해가며 기술적 문제점을 해결하고자 한 점에서 의미가 있습니다.) 공공 문서 인식 도우미 App개발: 타파트와의 협업경험 + 현실문제를 기술적 타당성을 들어가며 해결했던 점에 의미가 있음
안녕하세요 LG CNS 자소서 3번이 모집분야와 관련된 전공 과목 및 해당 전공과목에서 달성한 성취도(학점)을 구체적으로 기술해 주십시오. 인데요 제가 희망 직무 관련해서 들은 과목이 없다면 어떻게 해야할까요? 하나 조금 연관이 있는거는 이론 수업이었고 성적이 별로여서 ㅠㅠ
답변 6
학사 비율: 학사 학위 소지자도 AI 직무에 지원할 수 있지만, 석사 이상의 비율이 여전히 높을 가능성이 큽니다. 다만, LG CNS는 다양한 전공과 경력을 가진 인재를 확보하려는 노력을 하고 있어 학사도 일부 채용될 수 있습니다. 알고리즘 개발 vs. SW 개발: 알고리즘 개발이나 연구는 주로 석사 이상의 학위가 요구되는 경우가 많습니다. 반면, AI 활용 SW 개발은 학사 학위 소지자도 가능할 수 있으며, 이는 실제 시스템에 AI 기술을 적용하는 역할로 볼 수 있습니다. AI와 DX의 차이: AI 직무는 AI 기술을 활용한 모델 설계와 개발에 중점을 둡니다. 반면, DX는 다양한 디지털 기술을 활용하여 업무 프로세스를 개선하는 데 중점을 둡니다. AI 신입은 DX 직무에도 적합할 수 있지만, DX는 풀스택 개발자나 프론트/백엔드 개발자도 필요로 하므로, AI 기술을 활용한 DX 프로젝트에 참여할 수 있습니다.
