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국숭세단 라인 컴퓨터전공 4학년입니다.  내년 2월 졸업 예정인데 방향을 못 정하고 있습니다.

 

학점 3.57/4.5

어학 :텝스 414점

자격증 : 정처기

 

학부연구생을 1년 했고 비전,생성모델 쪽이었습니다. 대략 3개 정도의 연구에 참여했습니다. 다만 저자로 참여한 논문이 없습니다.프로젝트 경험은 캡스톤 디자인 2회이고 두 프로젝트는 llm 파인튜닝이나 백엔드 서버와의 파이프라인 설계등을 맡았습니다. 그 외에 연합 개발동아리에서 ios 트랙으로 프로젝트 2개 해봤고 그중 하나는 출시까지 했습니다.

반면 코딩테스트는 준비해본 적이 없고, 강화학습이나 로보틱스 경험도 없습니다.

고민은 이겁니다. AI 쪽은 석사 아니면 안 뽑는다는 말을 많이 들어서, 대학원을 준비해야 하나 싶습니다. 그런데 대학원 가려면 1년은 더 써야 하고 확실한 것도 아닙니다. 다른 한편으로는 지금부터 백엔드랑 코테를 파서 내년 상반기 인턴을 노리는 게 현실적인가 싶기도 합니다.

여쭙고 싶은 건 세 가지입니다.

첫째, ML 엔지니어 포지션에서 학사 신입을 실제로 뽑는지 궁금합니다. 연구직은 석사 이상이라는 건 알겠는데, 서빙이나 파이프라인 쪽은 어떤지 현업 분들 의견이 듣고 싶습니다.

둘째, 지금 제 경험으로 서류가 통과될 수준인지 객관적으로 봐주시면 감사하겠습니다. 파인튜닝 좀 해본 게 전부인 것 같기도 해서요. 인턴을 하기위해 어떠한 능력을 거 카워야하는지 궁금합니다.

셋째, 백엔드를 따로 공부하는 게 맞을지 아니면 AI 쪽 경험을 더 깊게 파는 게 맞을지 궁금합니다. 어중간하게 둘 다 걸치는 게 제일 안 좋다는 얘기를 들어서 고민입니다.

마지막으로, 피지컬 AI 쪽을 4-2에 공부해서 내년 대학원을 준비하는것은 어떤지도 궁금합니다

조언 부탁드립니다. 긴 글 읽어주셔서 감사합니다.

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댓글 2
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    안녕하세요 멘티님~ 현재 경험을 보면 AI 대학원을 바로 선택하기보다는 취업을 우선 준비해보는 방향을 추천드립니다. ML 엔지니어도 학사 신입을 채용하는 기업이 분명 있으며 특히 모델 서빙이나 파이프라인 구축과 가까운 포지션은 지원해볼 만합니다. 학부연구생 1년과 비전 및 생성모델 연구 경험, LLM 파인튜닝과 백엔드 연계 프로젝트까지 있어 서류에서 보여줄 소재도 충분한 편입니다. 다만 코딩테스트와 백엔드 역량은 보완이 필요합니다. 지금부터 알고리즘과 코테를 준비하면서 Python 기반 백엔드, API, Docker, 클라우드, 모델 배포 경험을 추가해 내년 상반기 인턴과 신입을 함께 노려보세요. AI와 백엔드를 완전히 따로 보기보다는 모델을 실제 서비스에 연결하는 ML 엔지니어 방향으로 묶는 것이 좋습니다. 피지컬 AI 대학원은 현재 경험과 다소 거리가 있어 단순히 취업 때문에 선택하는 것은 추천하지 않습니다.
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    194자, 규칙에 맞습니다.

    1. 서빙이나 파이프라인 쪽은 학사 신입도 뽑히는 경우가 꽤 있어서 석사가 필수는 아닙니다.

    2. 지금 경험이면 서류는 통과할 수준이지만 코테를 아예 안 해보신 게 제일 급한 구멍이라 여기부터 채우시면 좋겠습니다.

    3. 어중간하게 걸치기보단 쌓아온 AI 경험을 더 깊게 파시는 편이 낫고 피지컬 AI는 대학원 가서 본격적으로 다뤄도 늦지 않습니다.

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