비전 AI(이상탐지) 전공 석사입니다. 학부 학점 부진과 산학 과제 부재, 자격증으로 커버가 될까요?

안녕하세요. 내년 8월 졸업을 앞둔 AI 대학원 석사 과정생입니다.
본격적인 취업 준비를 앞두고 제 이력의 치명적인 단점들을 어떻게 보완해야 할지 막막하여 현업에 계신 선배님들께 냉정한 조언을 구하고자 글을 올립니다.

[현재 스펙 및 연구 역량]

학력: 중경외시 컴퓨터공학 학사 -> AI 대학원 석사 (기계학습/비전 AI 전공)

주요 연구 분야: Vision AI, 산업용 이미지 이상 위치 탐지 (Anomaly Localization)

[주요 성과 및 포트폴리오]

석사 연구: 클래스 조건부 비중복 특징 패치를 활용한 이상 탐지 알고리즘 연구 (보편적인 AUROC 대신 정밀한 위치 추적에 민감한 Pixel AP를 평가지표로 적용하여, 기존 모델 대비 메모리 사용량을 38% 절감하고 성능 개선)

학회 발표: 대한전자공학회 논문 게재

프로젝트: 학부 프로젝트 진행 4개 (빅데이터, 비전AI, 음성AI, 모바일 뱅크 앱 개발) 전부 강의 기말프로젝트 및 캡스톤디자인 토대

[제가 생각하는 치명적인 약점]

학부 학점 부진: 학부 최종 학점이 2.64 / 4.50 입니다. 컴퓨터공학 심화 과정을 이수하며 전공 기초는 다졌지만, 낮은 학점이 서류 전형에서 큰 필터링 요소가 될 것 같아 걱정입니다.

실무/산학 과제 경험 부재: 제한된 환경에서 모델을 최적화하고 정밀도를 높이는 개인 연구에는 깊게 파고들었지만, 기업과 연계한 산학 프로젝트나 대규모 실무 데이터셋을 다뤄본 경험이 없습니다.

[현재 계획 및 고민]
이러한 약점을 메꾸고 성실성과 기본적인 데이터/CS 역량을 증명하기 위해 현재 정보처리기사, SQLD, 빅데이터분석기사 취득을 준비하고 있습니다.

[질문드립니다]

1. 메인으로 타겟팅하는 직무는 제조업(반도체 파운드리, 가전/스마트폰 등)의 품질 검증, 평가/분석, 비전 AI 모델 최적화 직무입니다. 이 분야에서 정처기, SQLD, 빅분기 자격증이 저의 약점(학점, 산학과제 부재)을 상쇄할 만한 유의미한 무기가 될 수 있을까요?

2. 아니면 비전 AI 연구 특성상 자격증 취득에 시간을 쏟기보다는, AI 경진대회(데이콘/캐글) 수상 내역을 만들거나, 제가 연구한 모델을 직접 Serving(Docker 등 활용)해보는 토이 프로젝트를 추가하는 것이 더 경쟁력이 있을까요?

긴 글 읽어주셔서 감사합니다.