직무 · LIG넥스원 / 모든 직무
안녕하세요 제가 석사로 인공지능 기반 공정 최적화를 연구했는데 LIG 넥스원의 기계융합을 넣고 싶습니다. 학부때 차량제작 중 구조 해석을 통해 경량화를 한 경험이 있어서 구조를 넣을려고하는데 설계나 구조에 관한 스펙이 엄청 많은건 아닌 상황입니다ㅠ. 석사때한 머신러닝 기법으로 시뮬레이션을 대체하는 대리모델을 제작하여 해석 시간을 줄일 수잇다 이런정도의 어필을 한 상태입니다. 이때 저는 석사-기계융합(구조)로 구체화해서 지원하는게 좋을까요 아니면 그냥 기계융합(공통)으로 지원하는게 좋을꺼요ㅠㅠ
2025.09.14
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내년부로 원격탐사 대학원에 관심이 생겨서 지원을 하고 가려고 하는데 아무래도 공학 계열이 아닌 자연과학 계열로 되어있고 생각보다 취업의 폭이 있어 보이지가 않아서요... 회사로는 넥스원이나 한화, kt sat 등이 있긴 해보이는데 석사나 혹은 석박사 통합으로 생각하고 있고 원하는 연구는 AI 사용을 목표로 두고 있긴합니다. 그리고 공간 정보 관련 학과 졸업 후 IT 업계에서 3년 가량 업무를 봤는데, 이것들이 종합된다면 좋은 방향이 있을지 너무 궁금합니다..
JD를 보면 디지털/아날로그 회로설계가 언급되어있지는 않은데 Pspic와 같은 툴은 전혀 활용하지 않을까요? 유도무기 탐색기 설계에 있어서라던지 체계 설계에 있어서 라던지요,,
안녕하세요 품질/화공 직무 중 고민중인 화학공학과 졸업생입니다. 직무가이드를 참고했을 때 품질 직무는 상세 설명이 있는데 화공 직무는 아래의 정보가 다라 좀 더 구체적으로 알고 싶어 질문드립니다. - 추진기관 개발 및 양산 기술지원 - 표면처리 규격설계 및 품질이슈 검토 - 재료 분석시험 및 평가 - 추진기관 및 추진제 기술 이해 - 표면처리 및 재료분야 기술 이해 - 분석장비 활용(습식 및 기기분석) 능력 화공 직무에 적혀있는 직무 설명과 필요 역량입니다. 방산 데이터는 아니지만, 제조분야 품질 데이터 분석 및 머신러닝 활용한 프로젝트 경험이 있어 품질 직무로 지원하려고 했으나 필요 역량 기계 및 전자 회로에 대한 이해가 첫 번째로 적혀있어 화공 직무로 마음이 기울고 있습니다. 혹시 LIG 넥스원의 화공 직무는 구체적으로 어떤 업무를 하며 이 직무에서도 공정 중 발생한 데이터를 활용하는 활동이 있는지 답변 부탁드립니다. 감사합니다.
내년부로 원격탐사 대학원에 관심이 생겨서 지원을 하고 가려고 하는데 아무래도 공학 계열이 아닌 자연과학 계열로 되어있고 생각보다 취업의 폭이 있어 보이지가 않아서요... 회사로는 넥스원이나 한화, kt sat 등이 있긴 해보이는데 석사나 혹은 석박사 통합으로 생각하고 있고 원하는 연구는 AI 사용을 목표로 두고 있긴합니다. 그리고 공간 정보 관련 학과 졸업 후 IT 업계에서 3년 가량 업무를 봤는데, 이것들이 종합된다면 좋은 방향이 있을지 너무 궁금합니다..
JD를 보면 디지털/아날로그 회로설계가 언급되어있지는 않은데 Pspic와 같은 툴은 전혀 활용하지 않을까요? 유도무기 탐색기 설계에 있어서라던지 체계 설계에 있어서 라던지요,,
안녕하세요 품질/화공 직무 중 고민중인 화학공학과 졸업생입니다. 직무가이드를 참고했을 때 품질 직무는 상세 설명이 있는데 화공 직무는 아래의 정보가 다라 좀 더 구체적으로 알고 싶어 질문드립니다. - 추진기관 개발 및 양산 기술지원 - 표면처리 규격설계 및 품질이슈 검토 - 재료 분석시험 및 평가 - 추진기관 및 추진제 기술 이해 - 표면처리 및 재료분야 기술 이해 - 분석장비 활용(습식 및 기기분석) 능력 화공 직무에 적혀있는 직무 설명과 필요 역량입니다. 방산 데이터는 아니지만, 제조분야 품질 데이터 분석 및 머신러닝 활용한 프로젝트 경험이 있어 품질 직무로 지원하려고 했으나 필요 역량 기계 및 전자 회로에 대한 이해가 첫 번째로 적혀있어 화공 직무로 마음이 기울고 있습니다. 혹시 LIG 넥스원의 화공 직무는 구체적으로 어떤 업무를 하며 이 직무에서도 공정 중 발생한 데이터를 활용하는 활동이 있는지 답변 부탁드립니다. 감사합니다.
답변 2
채택된 답변멘티님, 석사에서 진행한 인공지능 기반 공정 최적화와 대리모델 구축 경험은 기계융합(구조)에 특화된 차별화 포인트로 활용이 충분하고, 구조 해석·경량화 경험이 조금 부족해도 융합 분야 역량을 강조하면 구조로 좁혀 지원해도 경쟁력이 있습니다. 다만 구조 외에도 다른 분야에 관심이 있거나 스펙의 폭을 넓히고 싶다면 기계융합(공통)을 선택해 지원하는 전략이 훨씬 유연할 수 있습니다. 본인의 직무 강점이 '구조해석+AI 활용'에 명확히 집중된다면 구조로 구체화해서 도전하는 것이 임팩트 있고, 적합성 설명이 어색하다면 공통으로 커버하는 것이 안전합니다. 채택부탁드리며 파이팅입니다!
