취업/이과 고민

1. 	요즘은 모델 성능 숫자보다 문제 정의–데이터 흐름–결과 활용까지 전체 구조를 어떻게 설계했는지를 더 봅니다. PoC만 잘 만든 사람보다 프로젝트를 끝까지 경험해본 사람을 선호해요.

	2.	필수까지는 아니지만 실무 기준으론 거의 필수에 가깝습니다. 최소한 SQL로 데이터 뽑고 정제하고, 모델에 어떻게 연결되는지는 설명할 수 있어야 한다고 생각합니다

	3.	연구가 목표면 석사가 맞고, 취업이 우선이면 석사 여부보다 프로젝트나 인턴 경험이 훨씬 영향 큽니다. 바로 취업해도 불리하지 않습니다

컴퓨터공학 전공으로 AI 데이터 직무를 준비하신다면 요즘 현업 흐름은 꽤 명확한 편입니다. LG CNS를 포함한 SI 성격의 기업에서는 모델 성능 자체보다 문제를 어떻게 정의했고 프로젝트 구조를 어떻게 설계했는지를 더 중요하게 봅니다. 실제 현장에서는 정답이 없는 문제를 다루는 경우가 많아 사고 과정과 협업 방식이 핵심이 됩니다. 또한 SQL과 데이터 엔지니어링 경험은 거의 필수에 가깝다고 보셔도 됩니다. 모델을 만들기보다 데이터를 정리하고 파이프라인을 이해하는 일이 더 많은 비중을 차지합니다. 석사 진학과 바로 취업은 목표 직무에 따라 달라지는데 연구 중심이나 고급 모델링을 원하신다면 석사가 유리하고 서비스 적용형 업무라면 빠른 취업도 충분히 경쟁력이 있습니다.

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AI 직무 지원시에 SQL과 데이터 엔지니어링 경험이 필수에 가까울 수도있고, 석사 진학을 추천드립니다.

멘티님 안녕하세요, 사실 모델 성능은 요즘 비슷비슷해서 프로젝트의 시의적절성이 중요한 것 같아요. 예를 들면 CNS가 미래에셋생명과 공동으로 LLM 모델을 개발하여 직원들의 업무에 참고가 되도록 하는 시스템을 구축할 때, 모델의 성능이 촌각을 다툴정도로 중요해보이지는 않습니다. AI 직무 지원시 SQL과 데이터 엔지니어링 경험이 있다면 분석을 위한 데이터를 가공하는 능력이 있으신거니까 우대될 것 같아요. 저는 연구직을 지원하신다면 석사 진학을 추천드립니다. 아무래도 단기 프로젝트 위주의 학사 졸업생 분들보다 석사 이상 졸업자분들이 프로젝트 경험과 호흡이 길어서 논문 실적도 더 가져오시더라구요.

아무래도 석사 지나기 더 유리한 부분은 있습니다
SQL과 데이터 엔지니어링이 필요한지는 잘 모르겠네요

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1. 실무에서는 모델 점수보다 &ldquo;문제를 어떻게 정의했고 실제로 쓸 수 있게 만들었는지&rdquo;를 훨씬 중요하게 보는 경우가 많습니다. 특히 SI&middot;컨설팅 성격이 강한 조직일수록 더 그렇습니다.
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2. AI 직무라도 데이터 추출&middot;가공은 항상 따라오기 때문에 SQL과 기본적인 데이터 파이프라인 이해는 거의 필수에 가깝습니다. 모델만 잘하는 사람보다 끝까지 구현 가능한 사람이 선호됩니다.
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3. 연구&middot;알고리즘 중심 커리어면 석사, 빠르게 실무 경험을 쌓고 싶다면 취업이 유리합니다. 목표 직무가 &ldquo;서비스 적용형 AI&rdquo;라면 학위보다 프로젝트 경험이 더 크게 작용하는 경우도 많습니다.
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</ul>

안녕하세요.
AI직무의 경우 상당부분 sql과 엔지니어링 역량이 필수적일 경우가 많습니다. 그렇기에 해당 역량을 쌓아두는 것이 훨씬 유리힙니다. 그리고 개인적으로는 정말 AI프로젝트를 경험할 수 있는 석사 연구실이면 좋을 것 같고 그것이 아니면 바로 취업이 더 좋을 수도 있습니다.
화이팅입니다:)

컴퓨터공학 전공으로 AI/데이터 직무를 준비 중입니다. 질문이 몇가지 있습니다.
 1. 요즘 LG CNS에서는&nbsp;모델 성능보다 프로젝트 구조와 문제 정의를 더 중점적으로 보시는지 2. AI 직무 지원 시&nbsp;SQL&middot;데이터 엔지니어링 경험도 필수에 가까운지 3. 석사 진학과 바로 취업 중 어떤 선택이 더 유리할지
 AI 직무 현직자분 조언 부탁드립니다.

컴퓨터공학 전공으로 AI/데이터 직무를 준비 중입니다. 질문이 몇가지 있습니다.


1. 요즘 LG CNS에서는 모델 성능보다 프로젝트 구조와 문제 정의를 더 중점적으로 보시는지
2. AI 직무 지원 시 SQL·데이터 엔지니어링 경험도 필수에 가까운지...

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