Q. AI엔지니어 직무

답변 5

• 라

  라면두개가능한영회계법인

  코차장 ∙ 채택률 95%

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  안녕하세요 멘티님! 이번 서류 결과만으로 AI엔지니어를 바로 포기할 단계라고 판단하지는 않겠습니다. 학부연구생·현장실습·프로젝트 경험이 있으니 먼저 지원한 공고와 제출 자료의 연결성을 점검해보세요. 1. 대표 프로젝트 2개를 골라 문제 정의, 데이터 구성, 기준 모델, 성능 검증, 본인 기여와 한계까지 설명할 수 있게 정리하세요. 연구 중심 공고였는지, 모델을 서비스에 적용하는 개발 중심 공고였는지에 따라 요구 역량도 나눠보세요. 프로젝트 수보다 지원 업무에 맞는 깊이가 드러나는지 확인하는 것이 중요합니다!! 석사는 관심 연구 주제와 희망 직무의 학위 요건이 분명할 때 검토하세요. 서류 탈락을 피하려는 이유만으로 진학하기보다 연구실 주제·지도 방식·졸업생 진로와 비용을 비교하시길 추천합니다. 유통이나 제빵으로의 전환도 실제 업무를 체험하거나 현직자와 이야기해 적성을 확인한 뒤 결정하세요. 2. 여러 회사가 공고를 내더라도 개별 채용 인원과 지원자 수가 공개되지 않으면 규모나 경쟁률을 확정할 수 없습니다. 신입 공고의 필수요건을 중심으로 지원 범위를 넓히고, 데이터·SW 등 본인의 경험을 활용할 수 있는 인접 직무도 함께 검토해보세요. 걱정 때문에 잠까지 영향을 받고 있다면 지원서 점검 시간을 정해두고 휴식도 확보하세요. 지금은 진로를 한 번에 결정하기보다 부족한 점을 확인하고 다음 지원을 개선하는 데 집중하시면 좋겠습니다. 멘티님을 응원합니다.! 아자아자 화이팅!!

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• 멘

  멘토 호날도KT

  코전무 ∙ 채택률 57%

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  ● 채택 부탁드립니다 ● 현재 스펙이면 한 번의 하반기 결과만으로 AI엔지니어를 포기하기에는 이릅니다. 학점과 연구경험, 현장실습, 프로젝트 수는 충분한 편이고 지금은 프로젝트 개수보다 기술 깊이와 직무 적합도를 점검할 시점입니다. AI 채용은 회사는 많아 보여도 신입 한 직무의 실제 선발 인원이 많지 않고 연구 중심 직무는 석사 이상 선호도도 높습니다. 석사는 단순 취업 회피용보다 모델 연구와 최적화를 계속하고 싶을 때 선택하는 것이 좋습니다. 우선 ML엔지니어뿐 아니라 MLOps와 데이터엔지니어, AI SW까지 넓혀 한 번 더 지원해보세요. 프로젝트도 모델 성능뿐 아니라 배포와 데이터 처리, 속도 개선 결과까지 보여주면 경쟁력이 높아집니다.

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• 다

  다할수있습니다큐비앤맘

  코상무 ∙ 채택률 53%

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  지금 단계에서 AI엔지니어를 바로 포기하는 것은 이릅니다. 학점과 영어, 학부연구생 1년, 현장실습, 프로젝트 6개면 준비가 부족한 편은 아닙니다. 다만 AI 직무는 일반 개발직보다 채용 인원이 적고 신입에게도 모델링뿐 아니라 데이터 전처리, 배포, 서비스 적용 경험을 요구하는 경우가 많아 서류 경쟁이 높은 편입니다. 석사는 연구개발이나 모델 개발을 계속하고 싶다면 추천하지만 취업이 불안하다는 이유만으로 진학하는 것은 권하지 않습니다. 우선 프로젝트 6개 중 가장 강한 2개를 깊게 정리하고 ML 엔지니어, 데이터 엔지니어, AI 서비스 개발까지 지원 범위를 넓혀보세요. 한 번의 하반기 결과만으로 진로를 바꾸기에는 아직 이릅니다. ★도움이 되셨다면 채택 한번 부탁드립니다.★

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• 

  취뽀도우미입니다삼성SDS

  코이사 ∙ 채택률 96%

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  작성해주신 스펙을 살펴보면 학점과 어학 성적, 학부 연구생 및 프로젝트 경험 등 대학생으로서 성실하게 역량을 쌓아오신 흔적이 뚜렷하게 나타납니다. 다만 최근 AI 엔지니어 채용 시장은 학부 졸업생에게 요구하는 실무 역량의 기준이 매우 높고, 신입을 대규모로 뽑기보다는 소수 핵심 인재 위주로 채용하는 경향이 강해 서류 통과가 특히 어렵습니다. 따라서 이번 하반기 결과만으로 진로 전체를 실패했다고 단정하거나 급하게 포기하실 필요는 없습니다. AI 직무의 채용 인원이 적은 것은 사실입니다. 많은 기업이 AI 도입을 외치고 관련 공고를 올리지만, 실제 신입 엔지니어를 배치할 수 있는 현업 부서는 제한적이고 그나마도 석사 이상이나 경력직을 선호하는 분위기입니다. 그렇기 때문에 학사 신입으로서 서류 단계에서 고전하는 것은 개인의 부족함이라기보다는 구조적인 시장 상황의 영향이 큽니다. 석사 진학은 진로를 좁히는 선택이 될 수 있어 고민이 깊으실 겁니다. 만약 AI 분야에 대한 열정이 여전하고 더 깊이 있는 연구와 실무 역량을 쌓고 싶다면 석사를 진지하게 고려해 볼 수 있으나, 단순히 취업을 위한 도피성 진학은 권장하지 않습니다. 아울러 유통 사업소나 제빵 등 전혀 다른 진로를 함께 고민하고 계신다면, AI 엔지니어 직무 외에 IT 기획, 데이터 분석, 유통 물류 IT 직무 등 본인의 강점을 활용할 수 있는 직무로 눈을 넓혀 지원해보시는 것도 좋은 방법입니다. 지금은 잠시 숨을 고르고 그동안 쌓은 역량을 다각도로 활용할 수 있는 직무를 탐색해보시기를 권합니다.

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• P

  PRO액티브현대트랜시스

  코부사장 ∙ 채택률 100%

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  지금 스펙만 놓고 AI 엔지니어를 바로 포기할 단계는 아닙니다. 오히려 인하대 4.2, OPIc AL, 학부연구생 1년, 현장실습 3개월, AI 프로젝트 6개, 경진대회 수상까지 있으면 신입 AI 지원자 중 기본 스펙이 부족한 편은 아닙니다. 그런데도 서류 올탈이라면 단순히 스펙이 부족해서라기보다 ‘AI 엔지니어로 뽑아야 할 이유’가 서류에서 충분히 전달되지 않았을 가능성을 먼저 봐야 합니다. AI 직무는 채용 인원이 생각보다 적고 회사마다 원하는 역량 차이도 큽니다. 어떤 회사는 머신러닝 모델 개발을 원하고, 어떤 곳은 LLM·생성형 AI, 어떤 곳은 추천·비전·데이터 분석, 제조업은 AI보다 데이터 엔지니어링이나 공정 데이터 분석 경험을 더 중요하게 보기도 합니다. 그래서 AI 관련 프로젝트가 6개 있다는 것 자체보다 그중 하나라도 실제 데이터 규모, 문제 정의, 모델 선정 이유, 성능 개선, 배포 또는 서비스 적용까지 깊게 설명할 수 있는지가 중요합니다. 특히 석사는 ‘취업이 안 되니까 일단 가는 선택’으로 결정하면 추천하지 않습니다. 연구 자체가 재미있고 특정 AI 분야를 깊게 파고 싶거나, 지원하려는 기업의 AI R&D 직무가 석사 선호·필수라면 석사를 고려할 만합니다. 반대로 단순히 학력을 올리면 서류 합격률이 올라갈 것 같아서 가는 거라면 2년을 투자하기 전에 현재 프로젝트와 자소서·포트폴리오를 먼저 제대로 뜯어고치는 게 낫습니다. 석사를 한다고 AI 취업이 자동으로 쉬워지는 것도 아닙니다. 그리고 유통사업소나 SPC 제빵 같은 방향으로 전환하는 것도 전혀 이상한 선택은 아닙니다. 다만 지금 당장 AI를 접기보다는 이번 하반기 탈락 기업들의 공고를 모아서 ‘AI 연구개발/ML/데이터/AI 응용’ 중 어디에서 계속 떨어지는지부터 분석해보세요. AI 엔지니어만 고집하기보다 제조·유통·물류 기업의 데이터분석, AI 응용, DX 직무까지 넓히면 현재 경험을 살리면서 진입할 수 있는 문이 훨씬 많아집니다.

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