배터리 취업시 머신러닝 역량

Q. 배터리 취업시 머신러닝 역량

동동공동

안녕하세요. 현재 화공을 전공하고 있고, 배터리에 관심이 많아서 배터리 3사를 목표로 취업준비 중에 있습니다. 현재 휴학상태로 시간적 여유가 있어 개인적인 목표로 머신러닝을 공부하고 있고, 최종적으로 데이터 전문가 자격증(adp)를 목표로 하고 있습니다. 여기서 질문드리고 싶은게 반도체의 경우는 머신러닝이 비교적 많이 사용되지만 그에 비해 배터리에서는 신소재 개발이나 품질 직무외에는 필요성이 현저히 낮아보이는데 이게 맞는지 궁금합니다. 특히 현재 제가 목표하는 부서가 lg에너지솔루션은 cell개발, 삼성sdi는 배터리 평가및공법 등의 부서 직무를 희망하고 있는데, 혹시 이와 관련된 부서에 근무하시는 현직자분들이 계시다면 머신러닝 역량의 연관성이 어느 정도일지, 학사 취업 준비에 도움이 될지 궁금합니다. 또한 프로젝트나 연구실 경험이 상당히 부족한데 부트캠프같은걸 제외하면 어떻게 채울 수 있을지 궁금합니다. 특히 프로젝트는 어떻게 해야하는지 감이 안 오는데 어떤식으로 해야하나요?

2025.11.17

답변 4

밧데리츄LG에너지솔루션
코부장 ∙ 채택률 65% ∙
회사
일치
안녕하세요! 멘티님 :) 내년에는 각형 셀 개발 직무가 T/O가 많을 것으로 예상 됩니다. 머신러닝은 생각보다 많은 직무에서 사용 됩니다. 셀 개발 직무도 사용 합니다. 물론 개발하는 팀이 따로 있긴 합니다. 머신러닝 경험이 있다면 채용에 플러스 요인이 됩니다. 채택 부탁드립니다 :)
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2025.11.20
Top_TierHD현대건설기계
코사장 ∙ 채택률 95%
저는 인턴의 경험을 만드시는 것이 가장 필요하다 생각을 합니다. 인턴의 유무가 크리티컬한 영향을 미치며, 자소서의 소재거리도 발굴을 할 수 있기 때문에 상당한 이점이 되는 스펙이라 생각을 합니다. 자격증 취득 등도 중요한 부분이지만, 저는 이런 스펙들을 활용하여 최종적으로는 인턴을 해야한다고 생각합니다.
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2025.11.18
프로답변러YTN
코부사장 ∙ 채택률 87%
멘티님, 배터리 3사(cell개발·평가·공법 부서)는 신소재 연구, 품질데이터 분석, 공정최적화 등에 머신러닝 활용도가 점진적으로 늘고 있으나, 현재 학사 신입 단계에서는 직접적으로 필수 역량으로 요구되는 경우가 아직까지는 드뭅니다. 다만 머신러닝과 데이터분석 경험은 신소재 특성 예측, 품질 개선, 공정센서 데이터 해석처럼 일부 선행 연구(연구개발, 품질R&D) 부서에서 강점으로 인정받으며, 미래형 인재로서의 시장가치를 높여줍니다. 프로젝트 경험이 부족하다면, 자체적으로 Kaggle 공정·소재 데이터셋 분석, 배터리 사이클 데이터 예측문제 도전, 오픈 데이터 활용 미니 프로젝트(결함 분류·성능 추정 등)를 진행하거나 에듀테크, 학부연구생 활동 등으로 실전 사례를 쌓는 것이 가장 효과적입니다. 자격증뿐만 아니라 직접 데이터 전처리·모델링·해석까지 해보는 경험이 있는지, 결과물을 포트폴리오 형식으로 남기는 것이 취업 준비에 실질적인 도움이 됩니다. 채택부탁드리며 파이팅입니다!
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2025.11.18
엔소리LG에너지솔루션
코상무 ∙ 채택률 62% ∙
회사
일치
일단 저는 Cell 선행 개발 쪽인데, 머신 러닝은 업무에서 사용하지는 않습니다. 간혹 분석팀과 협업할 때 의뢰하는 케이스는 있는 거 같아요. 일단 연구 역량 (활용 가능한 장비 / 프로그램 / 연구 기술 / 성과)을 쌓는 것이 중요할 거 같습니다.
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2025.11.17
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설계팀
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