안녕하세요, 이제 졸업하는 25세 여자 취준생입니다. 데이터 엔지니어랑 AI 엔지니어 직무를 희망하고 있는데 '인턴'부터 구하기가 쉽지 않습니다.. 학부는 AI 공학으로 4년동안 AI 관련 프로젝트만 진행했는데 막상 취업하려니까 그동안 만들어온 경험들은 경쟁자에 비해 부족한 것 같고, 그렇다고 직무를 바꾸기엔 많은 경험들을 버리고 다시 시작해야 하는 것들이 많아서 고민이 많습니다. 아래 이력들을 한 번 읽어주시고 인턴/신입으로서 요구하는 스펙이 뭐가 부족한지, 이 스펙으로 혹시 다른 직무가 더 핏한지 등등 조언해주시면 정말 감사하겠습니다.
- 학부: 인서울 중하위권(국숭세단)/ AI전공(공과대학)
- 학점: 3.6/4.5
- 자격증: SQLD
- 어학: 오픽 IH
- 대외활동: 글로벌 지식봉사(영어로 IT 전공지식 전달력이 있다는 것을 어필할 수 있습니다)
- 기술 스택: Python, Pytorch, Fast API (숙련된정도)/ SQL, Langchain(능숙하진 않지만 필요한 레퍼런스는 찾아서 사용할 수 있는 정도)
- 대표 프로젝트:
- [VLM 기반 의료분야 파인튜닝 및 챗봇개발] - VLM 의료 도메인 파인튜닝 + LangChain 연동 + Fast API 이용해서 앱에 서빙한 경험
- [웨딩홀 추천시스템 구축] - 공모전 수상(장려상) + 2-stage 추천엔진 구축할때 도메인을 이해하고 고민한 설계경험 어필할 수 있음
이 정도가 완성도 있게 끝난 대표 프로젝트이고, 학부연구생 때 프로젝트는 아니지만 교수님과 '공부'한 발표자료 정리 블로그 정도가 있습니다.. AI 엔지니어로 가기엔 학부부터 경쟁력이 많이 떨어지지만 다룰 수 있는 기술스택이 이 직무가 요구하는 기술스택과 많이 겹치기도 하고, 학부때부터 가장 많이 접한 분야니까 아예 선택에서 배제하기가 힘드네요.. 그리고 데이터 엔지니어로 가기엔 현업에서 요구한 핏한 경험이나 스택이 있나 의문이 들기도 합니다..
현실적으로 조언 부탁드립니다. 감사합니다.
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현재 스펙이면 방향을 완전히 바꿀 수준은 아니고, AI 엔지니어 중에서도 ‘모델 연구’보다 서비스 적용·서빙 중심 포지션(MLOps·응용 AI)로 타깃을 구체화하는 것이 현실적입니다.
데이터 엔지니어는 대용량 데이터 처리·파이프라인 경험이 부족해 바로 전환하기엔 다소 약하므로, 간다면 Spark·ETL·클라우드 프로젝트를 추가로 보완해야 합니다.
지금은 직무 변경보다 “내가 만든 모델을 실제 서비스에 어떻게 올리고 운영했는가”를 강하게 정리해 인턴·주니어 포지션을 공략하는 전략을 추천드립니다.
현재 스펙이면 방향을 완전히 바꿀 수준은 아니고, AI 엔지니어 중에서도 ‘모델 연구’보다 서비스 적용·서빙 중심 포지션(MLOps·응용 AI)로 타깃을 구체화하는 것이 현실적입니다.
데이터 엔지니어는 대용량 데이터 처리·파이프라인 경험이 부족해 바로 전환하기엔 다소 약하므로, 간다면 Spark·ETL·클라우드 프로젝트를 추가로 보완해야 합니다.
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명확한 도메인을 정해서 그 도메인에서 원하는 프로젝트를 완료해서 포폴에 넣어야할 것 같네요.
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안녕하세요.
개인적으로는 현장경험이지 않을까 싶습니다. 인턴이라하더라도 결국 일정부분 경험이 있는 사람을 채용하는 것이 현 시장이라고 생각이 듭니다. 그렇기에 프로젝트 경험이 더 쌓여도 좋고 나아가 대학원 학위도 많은 도움이 될 수 있으니 고려해볼 수 있을 것 같네요.
화이팅입니다:)
안녕하세요.
개인적으로는 현장경험이지 않을까 싶습니다. 인턴이라하더라도 결국 일정부분 경험이 있는 사람을 채용하는 것이 현 시장이라고 생각이 듭니다. 그렇기에 프로젝트 경험이 더 쌓여도 좋고 나아가 대학원 학위도 많은 도움이 될 수 있으니 고려해볼 수 있을 것 같네요.
화이팅입니다:)
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