마지막 학기, 코테 집중 vs 산학 프로젝트 병행 고민입니다 (AI 개발 지망)

질문자님의 현재 이력은 학부생 신입 기준으로 매우 훌륭한 수준입니다. 두 차례의 실무 경험과 수상 경력만으로도 서류 전형 경쟁력은 충분합니다. 신입 채용에서 논문이나 특허 실적은 우대요소지만 필수 조건은 아닙니다. 현업에서도 학부생 수준의 논문 자체보다 실무에서 문제를 해결해 본 역량을 훨씬 더 높게 평가합니다.
지금 시점에서 가장 중요한 것은 하반기 공채 합격입니다. 지원서 작성과 코딩 시험 준비, 면접 대비만으로도 시간이 부족한 시기입니다. 왕복 시간이 걸리고 주전공과 도메인이 다른 비전 분야 프로젝트를 병행하 는 것은 집중력을 떨어뜨리는 부담이 될 수 있습니다. 영역이 다른 프로젝트는 다재다능함으로 보이기보다 전문성 집중도가 낮아 보일 위험도 있습니다.
따라서 이번 프로젝트 참여는 내려놓고, 거대언어모델과 검색증강생성 중심의 기존 실무 경험을 깊이 있게 정돈하면서 코딩 시험과 하반기 공채 지원에 전념하시길 권합니다. 지금까지 쌓아온 우수한 경험들을 잘 포장하고 완성도를 높이는 것이 합격으로 가는 가장 빠른 길입니다.

안녕하세요. 현재 갖추고 계신 RAG/MLOps 기반 AI 인턴, 대기업 인턴, 공모전 수상 경력은 
학부 신입으로서 이미 최고 수준의 강력한 경쟁력입니다. 이에 더해 이번 타과 산학 캡스톤 프로젝트를 병행하는 것은 
신입 AI 개발자로서의 입지를 한층 더 끌어올릴 수 있는 뛰어난 경험이 될 것 같습니다.
그리고 학부생 수준의 논문, 특허, SW 등록 실적은 석사 이상을 선호하는 AI 분야에서 자기주도적 연구 역량을 
보여주는 결정적인 차별화 요소가 되구요. 수강 과목이 전공 2개뿐이라 시간적 여유가 충분하므로, 
매일 1~2시간씩 코딩테스트 감각을 꾸준히 유지하면서 산학 프로젝트를 병행해 보시기 바랍니다.
또한 프로젝트 결과물이 공채 시즌 전에 완벽히 나오지 않더라도, 
기업 연계 산학 과제를 수행 중이라는 사실 자체만으로 자소서와 면접에서 훌륭한 최신 스토리텔링 소재가 됩니다.

멘티님, 안녕하세요. 멘토 치킨마요입니다.
질문 1부터 답드리면, 학부생 신입 채용에서 논문·특허는 "있으면 강한 플러스, 없어도 치명적이진 않은" 우대사항이에요. 석사급 연구직이 아닌 이상 결정타는 아닙니닷.