취업 · 현대자동차 / AI개발
안녕하세요 현재 AI 연구개발(컴퓨터비전 분야) 취업을 목표로 데이터사이언스 이중전공을 하고 있습니다. 현직자 분들이 가장 중요하게 생각하시는 사항이 궁금합니다. 일반적으로 석사 이상의 학력을 요구하는 것으로 알고 있는데, 실제로 취업시 학사와 유의미한 차이가 있을까요?
2025.03.03
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안녕하세요, 학사 졸업을 앞두고 있는 인공지능 전공 막학기생입니다. 전공에 관련 과목들은 이론, 실습 수업 모두 모두 다 빠짐없이 수강한 상태입니다. 다만, 졸업을 앞두고 패논패 과목들이 꽤 있어서, 대기업 채용 과정에서 불이익이 있을까 걱정이 되어 질문 드립니다. 전체 교양 중 4과목 정도를 패논패로 수강하였고, 전공에서는 캡스톤 프로젝트 수업들과 막학기 취업 과목 때문에 전체 중 3과목 정도가 패논패 과목에 해당됩니다. 이번학기에는 전공 두 과목을 수강하게 되면 1학점이 남아 이것 또한 패논패인 교양이나 취업 준비 과목으로 채우고자 합니다. 이수과목 중 특히 교양에서 패논패 과목이 많다는 이유로 채용 과정에서 불이익이 생길 수도 있을까요? 그렇다면 차라리 나머지 1학점을 사회봉사와 같은 봉사 시간으로 채우는 게 나을까요? 아니면 혹시 전공 이수를 충실히 했다면 상관 없을까요? 이와 관련해서 조언 주시면 정말 큰 도움이 될 것 같습니다.
현재 지방국립대 4학년 2학기 재학중이며 목표하는 쪽은 석유화학 업계 쪽이며 직무는 공정 및 설비 개선, 개발을 맡는 생산기술 엔지니어 입니다. 개인적인 사정으로 인해 큰 공백기(2년)를 가지고 이제서야 제대로 취업준비를 시작하게 되었기에, 갖춘 스펙이 전혀 없습니다. (어학, 인턴, 자격증 전무) 여기에 엎친데 덮친격으로 학벌과 학점도 낮은 상태라 걱정이 앞서는 상황입니다. (확실하지는 않지만, 전공평점을 보는 기업도 많다고 들었습니다.) 개인적으로는 최대한 빠르게 취업(19년 상반기)을 하려고 하는데, 현재 학점을 최대한 올리는 데에 매진을 해야하는지 조언 부탁드리겠습니다. (만약, 학점을 올린다고 한다면 내년 1학기까지 졸업유예를 해서 전체평점 최소 3.5 이상, 전공평점 3.4 이상을 목표로 합니다.) 아니면, 학점 보다는 어학능력과 직무관련 경험을 쌓아야 하는지 궁금합니다. 덧붙여 목표 직무와 관련된 경험 내지 활동으로 어떠한 것이 있을지 알려주시면 감사드리겠습니다.
안녕하세요, 학사 졸업을 앞두고 있는 인공지능 전공 막학기생입니다. 전공에 관련 과목들은 이론, 실습 수업 모두 모두 다 빠짐없이 수강한 상태입니다. 다만, 졸업을 앞두고 패논패 과목들이 꽤 있어서, 대기업 채용 과정에서 불이익이 있을까 걱정이 되어 질문 드립니다. 전체 교양 중 4과목 정도를 패논패로 수강하였고, 전공에서는 캡스톤 프로젝트 수업들과 막학기 취업 과목 때문에 전체 중 3과목 정도가 패논패 과목에 해당됩니다. 이번학기에는 전공 두 과목을 수강하게 되면 1학점이 남아 이것 또한 패논패인 교양이나 취업 준비 과목으로 채우고자 합니다. 이수과목 중 특히 교양에서 패논패 과목이 많다는 이유로 채용 과정에서 불이익이 생길 수도 있을까요? 그렇다면 차라리 나머지 1학점을 사회봉사와 같은 봉사 시간으로 채우는 게 나을까요? 아니면 혹시 전공 이수를 충실히 했다면 상관 없을까요? 이와 관련해서 조언 주시면 정말 큰 도움이 될 것 같습니다.
현재 지방국립대 4학년 2학기 재학중이며 목표하는 쪽은 석유화학 업계 쪽이며 직무는 공정 및 설비 개선, 개발을 맡는 생산기술 엔지니어 입니다. 개인적인 사정으로 인해 큰 공백기(2년)를 가지고 이제서야 제대로 취업준비를 시작하게 되었기에, 갖춘 스펙이 전혀 없습니다. (어학, 인턴, 자격증 전무) 여기에 엎친데 덮친격으로 학벌과 학점도 낮은 상태라 걱정이 앞서는 상황입니다. (확실하지는 않지만, 전공평점을 보는 기업도 많다고 들었습니다.) 개인적으로는 최대한 빠르게 취업(19년 상반기)을 하려고 하는데, 현재 학점을 최대한 올리는 데에 매진을 해야하는지 조언 부탁드리겠습니다. (만약, 학점을 올린다고 한다면 내년 1학기까지 졸업유예를 해서 전체평점 최소 3.5 이상, 전공평점 3.4 이상을 목표로 합니다.) 아니면, 학점 보다는 어학능력과 직무관련 경험을 쌓아야 하는지 궁금합니다. 덧붙여 목표 직무와 관련된 경험 내지 활동으로 어떠한 것이 있을지 알려주시면 감사드리겠습니다.
답변 6
AI 연구개발이 다른 IT분야와 대부분 비슷한 경향이 있지만 특별히 다른 부분이 무엇인지 이해해보시면 좋을 것 같습니다. AI분야는 기술 발전의 속도가 매우 빠른 편입니다. 어제 나온 논문을 뛰어넘는 논문이 오늘 2~3편이 나오기도 합니다. 또한 AI의 불확실성입니다. 확률을 기반으로 한 기술이기 때문에 AI는 잘못된 결과가 나올 수 있음을 인지하고 있음이 중요하고 동일한 문제를 다루는 두 AI 기술이 있을 때 이것들의 장단점, 응용가능 분야에 대해서 잘 이해하는 것이 필요합니다. AI 분야의 기술 발전 속도가 매우 빠른 편이어서 빠르게 새로운 기술을 습득하는 능력이 기본적으로 필요합니다. 최신 논문들을 빠르게 읽고 이해하고 구현할 수 있는 능력이 가장 기본역량이라고 봅니다. 그 다음에 필요한 부분은 나 또는 회사가 겪고 있는 문제들을 내가 알고 있는 AI기술을 응용해 활용할 수 있는 능력입니다. 논문에서 해결하고자 한 문제는 일반적이고 비교적 해결하기 쉬운 형태의 문제들이기 때문에 이것들을 적절히 응용하고 융합해서 문제를 해결해야 하는 케이스들이 많습니다. 그 다음으로는 문제 해결을 위해 새로운 기술을 검색하는 능력입니다. cv가 과거 cnn에서 transformer 기반으로 확장된 사례처럼 해당 도메인에서의 기술에서는 진보가 더디지만 전혀 다른 도메인의 기술을 응용했을 때 혁신적인 진보가 일어나기도 하기 때문입니다. 이러한 점을 봤을 때 신입으로서는 학사보다는 석사가 좀 더 적합하다고 볼 수 있습니다. 하지만 일반적으로 석사를 요구한다고 볼 수는 없습니다. 채용하는 곳의 상황에 따라 이미 어느 정도 기술이 갖추어진 상태이고 기술적인 진보를 크게 앞당길 인재가 필요한 것이 아니라 잘 유지하고 상대적으로 비용 효율적인 인재가 필요한 경우 학사 정도의 수준도 필요할 수 있습니다.(인건비를 줄일 수 있는 장점)
안녕하세요, 저도 SW개발자로 일하고 있는데요, AI 연구개발 쪽이라면 확실히 석사 이상 학력이 많이 보이긴 해요. 아무래도 연구 자체가 논문 기반으로 많이 돌아가고, 최신 기술 트렌드나 알고리즘 연구 같은 것도 학계에서 먼저 다루는 경우가 많아서 그런 것 같아요. 근데 학력이 무조건적인 기준은 아니고, 실제로 현업에서는 결국 실력이 제일 중요합니다. 학사가 석사보다 실력이 좋으면 당연히 학사도 충분히 기회 받을 수 있고요. 특히 요즘 AI 분야는 오픈소스랑 논문이 워낙 잘 공개돼 있어서, 자기 주도적으로 프로젝트 해보고 논문 읽고 구현해본 경험이 있으면 학력 차이를 충분히 커버할 수 있습니다. 그러니까 학력에 너무 쫄 필요는 없고, 오히려 포트폴리오랑 실제 프로젝트 경험을 얼마나 잘 보여주느냐가 더 중요해요. 논문 따라 구현해본 거, 깃허브 프로젝트, 데이터셋 분석부터 모델 튜닝까지 직접 해본 사례 이런 거요. 결론적으로, 학력이 아예 무의미하진 않지만, 실제로는 학력보다 무엇을 할 수 있는지, 어떤 문제를 해결해봤는지가 더 중요합니다. 화이팅입니다! 궁금한 거 더 있으면 편하게 물어보세요.
