안녕하세요 편입학 후 이번 가을학기에 졸업하게된 취준생입니다.
우선 현재 제 상태에 대하여 먼저 말씀드리겠습니다. 해당 글을 읽으신뒤에 개인적인 생각이나 피드백 답변으로 달아주시면 진심으로 감사드리겠습니다. 저에 대한 쓴소리와 비판적인 내용,욕설 모두 수용할 준비가 되어 있습니다.
학과는 기존 기계공학부에서 (4학년) -> AI학과로 편입을 하였고 총 2년 6개월에 학부생활을 거쳤습니다.
학부 재학당시에는 개발관련 일을 하겠지라는 막연한 생각으로 다녔고 졸업을 반년 남겨둔 시기에 AI 엔지니어 라는 직무를 희망하게 되었습니다.
학교에서 진행한 프로젝트 기준으로는 대부분 FAST API를 활용하여 웹사이트를 만들고 그 안에 관광지 활용 & 코딩문제 풀이 사이트 & 부동산 앱(이 프로젝트 에서는 NLP 를 활용하여 Hugging face 에서 무료 모델을 파인 튜닝하고 RAG 를 활용하여 법 조항을 검토하여 계약서상에 문제가 있는지 에 대해 판단하는 프로젝트였습니다,) 등이 있습니다. 데이터를 다루는 경우에도 사실 상 제가 직접 코드를 접하지 않고 LLM 을 활용하였고 웹사이트에서 시각적으로 문제되는 부분만 추가로 LLM 에게 검토를 맞겨 수정하는 방식으로만 진행하였습니다.
취준 시기가 다가오면서 느낀바에 따르면 사실 교내 프로젝트를 진행하면서 대 부분 기흭 하는 부분에서는 많은 고민을 하였지만 프로그램 개발 부분에서는 codex & claude 를 100프로 활용하여 제가 직접 코드를 이해하거나 아키텍쳐 구성에 대한 이해를 아예 하지 못하였습니다.
요즘에는 AI에 발전으로 코딩 실력이 의미가 없다는 말도 많고 여러 기업에서 점차 코딩테스트를 없애고 바이브 코딩으로 효율적인 프롬프트를 짜는게 의미있다고 말씀하시던데, 지난 교내 프로젝트 경험을 생각해 보면 결국 시스템 아키텍쳐를 이해하기 위해서는 프로그래밍 이해도가 찍먹한 수준으로는 의미 없다는 생각이 들었습니다. (자료구조와 알고리즘 수업을 듣긴 하였으나 현재 해당관련 지식이 많이 부족한 부분입니다,)
24년도 부터 GPT 를 사용하며 많은 도움을 받기는 하였으나 생각 해보면 AI에 너무 의존한 나머지코드 구현과 배포(Render), Git 관리 등을 이해 없이 LLM 생성 코드에 과도하게 의존하여 진행했습니다
Q
1.취업 공고를 보면 Python ➔ ML / DL ➔ FastAPI ➔ Linux ➔ Docker ➔ Kubernetes ➔ Cloud(AWS) 이러한 구성으로 되어있는걸로 보았는데 , 해당 부분들을 신입/인턴 이 준비하기 위해 서 어떻게 준비하는게 좋을지 여쭙고 싶습니다.
2.학사 AI를 지원하는 경우에는 딥러닝 보다는 머신러닝 쪽에서 더 많은 기회가 있을지 궁금합니다.(사실 학사에서 딥러닝 관련 분야를 채용하는 기회의 수 가 적을것이라는생각이 드는데 이 부분또한 피드백 주시면 감사 하겠습니다.
3. 신입 능력치
제가 어느정도에 능력치가 되었을때 지원 할 수 있을까 하는 의구심이 항상 들려옵니다. 이론상으로는 강의나 책을 이용하여 공부를 하고 개인적으로 작은 프로젝트를 진행하여 볼 순 있지만 이게 과연 회사에 입사하여 정말 현업에서 할 수 있을까 하는 의구심이 드는데 본인의 능력치는 어떻게 평가 할 수 있을지 궁금합니다.
4.포트폴리오
교내 수업중에 사용된 포트폴리오는 대부분 LLM 으로 작성되었고 교수님에 평가는 완벽함 보다는 AI를 활용한 참신하고 재미있는 주제가 주 요인 이었습니다. 사실 지금 포트폴리오를 토대로 취업시장에서 내밀기에는 부족하다는 생각이 너무 많이 들어 공모전에 신청을 하여 해당 주제로 제작중이기는 합니다. 혹여나 포트폴리오 관련하여 좋은 의견이 있다면 피드백 주시면 감사하겠습니다.
5. 부트캠프
현재 주5일 7h 은 알바에 시간을 필히 투자해야 하는 상황인데, 스케줄 근무이기에 AI 엔지니어 부트캠프를 작년부터 찾아 보기는 하였습니다.
대부분 6~7개월 정도에 과정인데 수업을 듣게 된다면 아마 나머지 시간은 모두 알바 에 시간을 쏟아야 하기에 수업시간을 제외하고는 나머지 시간에 복습을 하기는 불가능 하다고 판단이 됩니다.
혹여나 ai 부트캠프를 수강하셨거나 해당과정에 대해서 아시는 분이 계시다면 이 부분에 대해서도 간단한 말씀이라도 나누어 주시면 감사드리겠습니다.
학점 2.7
긴글 읽어주셔서 진심으로 감사드립니다.
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