안녕하세요, 현재 데이터/AI 분야로 하반기 취업 준비하고 있는 대학생입니다. 요즘 취업 난이도 및 상황을 고려할 때 모두가 어려운건 맞지만, 원하는 분야의 직무 기업에 대부분 서류부터 탈락했습니다. 현재 어떤점이 부족한지, 또 어떤 방향으로 다음 상반기를 맞이하면 좋을지 조언을 구하고 싶습니다. (대학원 진학 이외에 어떤걸 하면 좋을지 궁금합니다)
개인적으로 생각했을 때에는 우선 전공이 다르다는 부분이 큰 비중을 차지하지 않나 싶습니다... 연구 관련한 실적이 없는것도 영향을 많이 미치는지 궁금하고, 없다면 서류에서부터 탈락될 정도인지 궁금합니다.
또한, 대기업 공채를 위주로 많이 작성했어서, 당연히 전공이 중요하겠지만, 현 전공으로 추가적인 활동을 진행한다고 해도 간극을 극복할 수 없는 정도인지도 궁금합니다.
[스펙]
중경외시 기계공학 - 4.1 / 4.5
외국계 테크 인턴 1회 (지원 분야와 밀접한 연관성 O)
AI기술 학회 1년이상
해커톤 수상 1회 (AI 모델 개발-1등)
AI 관련 개인/협업 프로젝트 3개
학연생 (3개월, 기계공학분야, AI와는 무관)
오픽 AL / 영미권 국가 4년이상 거주
[자소서]
공학 도메인(철강,배터리,등등)의 AX/AI 직무의 경우에는 공학 지식 + IT 기술 접목한다는 방향성으로 작성하였습니다. 나머지 공학 도메인에 없는 SI기업은 기계공학 프로젝트, 학연생 경험 제외하고 서술했습니다.
[지원한 직무명]- AI 진단 솔루션 개발 | AI 에이전트 개발 | 응용 AI 엔지니어링 | R&D AI/AX | SW개발 | AI/AX | AI 솔루션 | 데이터 사이언티스트 | AI 엔지니어 등등
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안녕하세요. 현재 스펙은 학점이나 인턴, 해커톤 수상등 전반적으로 훌륭하여 대기업 서류에서 절대 탈락할 수준은 아닙니다.
비전공자라는 점이나 논문등 연구 실적이 없는 것이 결정적인 원인은 아니고, 지원하신 AI 에이전트나 응용 AI, AX 직무등은
사실 연구 능력보다는 현업에서의 구현 및 엔지니어링 역량을 훨씬 중요하게 평가하고,
특히 기계공학 기반의 도메인 지식은 제조 및 산업 분야 AX 직무에서 매우 유리한 강점이 됩니다.
그리고 서류 탈락이 누적된 가장 큰 원인은 직무 타깃의 모호함과 자소서의 어필 포인트 차이 때문일 가능성이 높아 보입니다.
데이터 사이언티스트와 SW 개발, AI R&D등은 성격이 전혀 다른 직무로, 아마 동일 틀로 지원하면서 정체성이 약해졌을 수도 있고,
단순히 AI 모델의 성능을 높였다는 점에 집중된 서류가 현업이 원하는 엔지니어링 역량을 충분히 보여주지 못했을 수도 있을 것 같습니다.
해서 다음 상반기를 위해서는 지원 직무를 응용 AI 및 AX 엔지니어링 쪽으로 단순화하시고,
모델 개발 경험 뿐 아니라 서비스화나 API 연동, 배포등 실무 중심의 해결 과정으로 자소서와 프로젝트를 재정비하는 것이 좋을 듯 합니다.
또한 백엔드나 프레임워크 활용 능력을 더해 CS 기초 역량을 보여주시고,
대기업 공채뿐만 아니라 성장 가능성 높은 IT 기업이나 스타트업까지 지원 범위를 넓혀 다양한 경험을 쌓으시길 추천합니다.
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멘토 지니컴퍼니
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케이티
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