대학원생, 계산화학 진로 고민

안녕하세요 멘티님~ 현재 연구 주제는 계산화학과 머신러닝을 함께 활용해 소재의 charge trapping mechanism을 분석하는 분야라 반도체와 소재 기업의 R&D 직무에서 충분히 수요가 있습니다. 특히 삼성전자, SK하이닉스 같은 반도체 기업뿐 아니라 배터리, 디스플레이, 소재 기업의 시뮬레이션과 계산과학 기반 R&D 직무까지 폭넓게 볼 수 있습니다. DFT 경험에 머신러닝까지 갖췄다는 점도 분명한 강점입니다. 박사 진학은 연구 자체가 즐겁고 특정 분야의 전문가로 오래 성장하고 싶은지가 가장 중요한 기준입니다. 해외 생활과 성과 압박은 실제로 존재하지만 연구원이라는 진로가 반드시 해외 취업만을 의미하지는 않습니다. 아직 석박사통합과정 5년 차인 만큼 지금 당장 한쪽을 포기하기보다는 국내외 기업 R&D 채용공고를 직접 확인해 현재 연구가 어떤 직무와 연결되는지 파악해보세요. 취업 가능성을 확인한 뒤 박사 과정 지속 여부를 결정해도 늦지 않습니다.

안녕하세요 멘티님,

 

현재 연구 분야는 기업 R&D와 충분히 연결할 수 있습니다. DFT 기반 계산화학에 머신러닝을 결합해 소재의 charge trapping mechanism을 분석하고 있다면 반도체, 디스플레이, 배터리, 전자소재 기업의 계산과학, 소재 시뮬레이션, 소자 및 소재 R&D 직무를 중심으로 찾아보시면 좋습니다.

 

특히 기업에서는 연구 주제의 명칭보다 어떤 물성을 계산했고, 실험이나 현상을 어떻게 해석했으며, 계산 비용이나 예측 정확도를 머신러닝으로 어떻게 개선했는지를 중요하게 설명할 수 있어야 합니다.

 

박사후연구원은 해외 생활과 계약직이라는 부담이 분명 있는 선택입니다. 다만 반드시 포닥을 거쳐야 하는 것은 아니므로 기업 R&D 채용도 함께 확인해보세요. 현재 시점에서는 국내외 기업의 계산화학, 시뮬레이션 관련 채용공고를 모아 요구 기술과 본인 연구를 비교해보는 것이 진로 판단에 가장 직접적인 도움이 될 것 같습니다.

안녕하세요. 2가지 질문에 대해서 아래와 같이 답변드립니다.

1. 해외생활 및 성과 압박

- 해외에서의 연구실에서도 원어민 수준의 어학수준을 요구하기 보다는 관련 연구에 대해서 설명만 할 수 있다면 문제없습니다. 게다가 관련된 영어단어 위주로의 대화가 이루어질 것이기 때문에 의사소통 과정에서 크게 어려움을 겪지는 않으실것입나다.

- 포닥 기간에서는 멘티님의 연구 커리어를 한단계 발전시키는 과정으로 생각하시면 되면 마음이 편해집니다.

2. 기업내 관련 수요

- 현재 기업에서는 계산화학 및 머신러닝의 역량을 가진 인재를 많이 채용하고 있습니다. 해당 분야를 잘 발전시키면 충분히 수요가 있습니다.