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명지대학교

직무 중장기 커리어 질문 (공정기술, SW개발(비전 AI))

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안녕하세요.


직무별 중·장기 커리어에 대해 현직자분들의 의견을 듣고 싶어 질문드립니다.

 

저는 2027년 2월 석사 졸업 예정자로, 학부부터 석사과정까지 약 5년간 연구실에서 연구개발 경험을 쌓았습니다. 

또한 2024년부터 2026년 7월까지 중소 스타트업에서 정규직 연구원으로 근무하며 비전 AI 및 임베디드 AI 관련 프로젝트를 수행했습니다

 

이에 따라 하반기 취업에서는 다음 두 가지 방향을 중심으로 지원할 예정입니다.

  1. 삼성전자 DS 메모리사업부 공정기술 및 SK하이닉스 양산기술
  2. 방산기업의 비전 AI·임베디드 AI 연구개발 직무

현재 가장 고민되는 부분은 두 직무에서 경력을 시작했을 때의 중·장기적인 커리어 방향입니다.

 

1. 반도체 공정기술, 양산기술 직무

2. 방산 AI 연구개발 직무

 

현직자분들께 아래 내용에 대한 의견을 여쭙고 싶습니다.

 

- 공정기술 및 방산 AI 연구개발 직무의 일반적인 5년·10년 후 커리어 경로

- 직무의 성장성, 전문성, 업무 강도 및 장기적인 고용 안정성

- 실제 현업에서 느끼는 각 직무의 장점과 아쉬운 점

- 기술 전문가로 장기간 성장할 수 있는 환경인지

- 반도체 공정기술 직무에서 연구개발 직무로 이동할 때의 확장성

- 방산 AI 직무의 출장, 시험평가 및 문서작성 비중

 

두 분야가 성격이 매우 달라 단순히 기업이나 연봉만으로 결정하기보다는, 

제가 장기적으로 어떤 전문성을 갖게 될지를 중심으로 판단하고 싶습니다.

 

관련 직무에 근무하고 계시거나 유사한 고민을 해보신 분들의 현실적인 조언을 부탁드립니다. 감사합니다.

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댓글 6
  • 멘토 지니컴퍼니

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    케이티기업일치_check-icon

    데이터 분석직무일치_check-icon

    체크 아이콘채택된 답변
    안녕하세요 멘티님~ 저도 방산 분야에서 근무한 경험이 있어 그 기준으로 말씀드리면 현재 경력은 방산 AI 연구개발 직무와 훨씬 자연스럽게 이어집니다. 비전 AI와 임베디드 AI 경험은 방산에서 감시정찰 표적탐지 영상분석 엣지장비 적용 같은 업무로 확장하기 좋고 석사와 연구경력도 전문성으로 인정받기 쉽습니다. 입사 후에는 알고리즘 개발에서 시작해 시스템 통합 시험평가 제안서 작성과 과제관리까지 역할이 넓어질 수 있습니다. 업무 강도는 개발 일정과 시험 시기에 높아지지만 사업이 장기적이고 기술 축적이 가능해 고용 안정성도 비교적 괜찮은 편입니다. 다만 문서와 보고 보안 절차의 비중이 생각보다 크고 최신 기술을 빠르게 적용하기 어려운 경우도 있습니다. 반도체 공정기술은 성장성이 높지만 기존 경험과 연결이 약해 사실상 새로운 직무로 다시 시작해야 합니다. 지금까지 쌓은 전문성을 살리고 싶다면 방산 AI를 우선 지원하고 공정기술은 직무 적합성을 충분히 확인한 뒤 병행하는 방향을 추천드립니다.
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    • 멘토 달남

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      한화정밀기계기업일치_check-icon

      공정/품질/테스트직무일치_check-icon

      체크 아이콘채택된 답변
      안녕하세요. 지난 5년간 학·석사 연구 경험과 스타트업에서의 비전 및 임베디드 AI 실무를 통해 이미지 처리 알고리즘과 엣지 디바이스 최적화라는 명확한 기술적 강점들은 잘 만들어 오신 것 같습니다. 이러한 배경을 고려할 때, 방산 AI 연구개발 직무가 기존의 커리어와 자연스럽게 연결되어 춪던드립니다. 이 직무는 AI 알고리즘 개발과 임베디드 디바이스 최적화 역량을 동시에 다지며 도메인 특화 전문가로 성장할 수 있겠습니다. 국방 사업 특유의 높은 고용 안정성과 함께, 향후 자율주행, 로보틱스, 스마트 팩토리등 다양한 민간 첨단 기술 분야로 커리어를 확장할 수 있는 유연성이 크구요. 비록 체계공학 절차에 따른 문서 작성 부담과 현장 시험평가를 위한 지방 출장이 있긴 하지만, 연구개발중심의 성장 환경을 꾸준히 유지할 수 있다는 장점이 있습니다. 반면, 반도체 공정 및 양산기술 직무는 기존의 AI/SW 트랙에서 반도체 제조 엔지니어링 영역으로 커리어 방향을 전환하는 선택이 됩니다. 세계 최고 수준의 반도체 라인에서 수율 분석과 공정 제어를 주도하며 독보적인 현장 문제 해결 능력을 갖춘 엔지니어로 성장할 수 있고, 최고 수준의 보상 체계를 누릴 수도 있습니다. 다만 업무 환경이 24시간 가동되는 팹 라인 대응에 집중되어 있어 업무 강도가 높으며, 향후 이직이나 커리어 확장이 반도체 제조사나 장비사등 동일 산업군으로 제한되는 경향은 있겠습니다. 화이팅하시고, 답변이 조금이나마 도움되셨다면 채택 부탁드립니다.~
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      • 멘토 tanya11

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        LG생활건강기업일치_check-icon

        데이터 분석직무일치_check-icon

        멘티님 안녕하세요, 제가 멘티님이라면, 비젼 AI라는 멘티님의 장점을 중장기적으로 살려나가신다면 AI 엔지니어로서의 커리어 연속성과 전문성 측면에서 방산 AI 연구개발 직무를 선택할 것 같습니다. 일단 공정기술, 양산 기술 쪽은 반도체 도메인에 한정되기도 하고, 개발자라기보다는 엔지니어 쪽에 가까운 느낌이라서요. 반면 방산에서는 전공적합도도 높고, 멘티님께서 강점이신 비젼AI(pytorch, openCN 등)의 기술을 잘 활용하실 수 있을 것 같아요. 더불어 로봇이나 자율주행 등 회사로도 이직할 수 있는 환경도 좋고요.
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      • 성공과최선

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        답변수 1,093

        전남대학교병원기업일치_check-icon

        행정/사무직직무일치_check-icon

        석사 학위와 스타트업 실무 경험은 매우 큰 강점입니다. 반도체 양산·공정기술은 세계 최고 수준의 설비와 대규모 데이터를 다루며 생산·수율 전문가로 성장할 수 있으나, 양산 대응 특성상 교대근무나 높은 업무 강도가 수반되며 연구개발 직무로의 이동은 제약이 큰 편입니다. 반면 방산 AI R&D는 석사 전공과 이전 실무 경험을 직접적으로 이어갈 수 있어 기술적 연속성이 뛰어납니다. 다만 방산 특유의 엄격한 문서 작업과  지방 출장, 시험평가 비중이 높은 편입니다. 장기적으로 유일무이한 AI 기술 전문가를 꿈꾼다면 방산 R&D가, 대기업 시스템 내에서 공정 전문가로 안정적 입지를 다지고 싶다면 반도체 직무가 유리합니다.

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