멘토 질문방

LG전자 외 1

빅데이터/AI 외 1

[LG] ai 관련 업종 스펙 질문입니다

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안녕하세요 올해 10월 기준.. 건동홍숙 라인 인공지능과를 3학년 2학기로 재학 중입니다

 

다름이 아니라 제가 lg 전자 혹은 생활건강에 ai 엔지니어링 혹은 데이터 분석에 취업을 함에 있어서 어떤 스펙을 더 쌓는게 좋을지 여쭙고자 합니다.

 

학점: 4.17/4.5만점 (전공 4.19)

공모전:

  • Lgaimers 본선 진출( 본선에서 순위는 낮습니다..ㅠ)
  • 교내 음성인식 부트캠프 최우수상(데이터 부분 맡음)
  • 국방 인공지능 해커톤 특별상
  • 국방 인공지능 해커톤 우수상
  • Naver Ai rush 앰버서더

논문:

  • llm 관련 기사 요약에 관한 논문 시스템 엔지니어링 학회에 게재(Kci)
  • llm + Rag를 활용한 챗봇 서비스 인터넷 정보 학회에 개재(KcI)

기타:

  • 국방 인공지능 연구실에 대략 2년 6개월 연구 중

앞으로 할 것:

  • 오픽, 토익 회사에 원하는 기준
  • 데이터 분석 자격증, 정보처리기사

 

 

제가 거의 방산쪽에 특화되어 있는 거 같은데 어떤 부분을 더 채워야 어느정도 합격 선상에 들까요.??

현실적인 조언 부탁드립니다. 감사합니다.

 

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    댓글 22
    • 멘토 달남

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      한화정밀기계기업일치_check-icon

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      안녕하세요. 3학년이신데, 학점도 갠찮고 공모전이나 논문등 다양한 대외 활동 많이 하신 것 같습니다.
      말씀대로 3-2에 어학 점수 취득이 제일 좋은 시기입니다. 어학뿐 아니라 ADsP나 SQLD, 빅분기와 같은 자격증
      취득하시면 정량적인 스펙에 도움이 될 것 같습니다.
      그리고 말씀대로 방산 산업쪽 프로젝트를 많이 하신 것 같아, LG전자나 생활건강쪽 희망하시면
      관련 산업에서 직무 유관 프로젝트 경험 하시면 좀 더 어필이 가능하겠습니다.
      4학년때는 유관 기업에서 산학실습이나 인턴하시고 4-2에 취업하시면 될 것 같습니다.

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        • 현대차

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          소프트웨어 엔지니어직무일치_check-icon

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          안녕하세요

          방산에 특화되어 있긴한데 굳이 그렇게 국한되지 않으셔도 됩니다.

          중요한건 국방이 아니라 '인공지능' 으로, 인공지능 활용하는 곳이라면 모두 지원이 가능합니다.

          지금도 스펙쪽으로는 부족한 점이 전혀 없습니다.

          현재 스펙으로 LG전자 입사 충분히 가능합니다.

          가진 역량을 자소서와 면접에서 잘 어필하신다면 가능합니다.

          단, 취업은 무조건 점수별로 나누는게 아니라 운도 작용한다는게 변수입니다.

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            • 멘토 치요/DataScientist

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              SnapdragonMonitoringLimited기업일치_check-icon

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              체크 아이콘채택된 답변

              안녕하세요. 우선 데이터 분석/과학과 ai 엔지니어링의 직무와 스킬셋을 명확하게 이해하셨느냐고 여쭤보고 싶어요. 인공지능학과를 나오시면서 다양한 과목들을 들으시면서 인공지능이 어떻게 앱/웹 혹은 온디바이스에 적용되어서 사용하게 되는지. 어떤 것이 인공지능인지 배우셨을 거라 생각합니다. 그런데 거기에 인공지능 혹은 데이터 분석 이라는 그 말이, 멘티님께서 명확하게 이해하지 못하신 것 같아요. 인공지능과 데이터분석은 완전히 다른 분야이기 떄문입니다. 학점이 좋으시고 학부생으로서 다양한 공모전에 나가서 수상한 경험도, 본인의 프로그래밍 실력을 인정받았고 능력있는 것도 맞지만, 다른 멘토님들께서는 명확하게 저 공모전이 어떤 의미를 주는지 정확하게 모른 상태에서 단순히 AI 쪽이라 스펙이 좋네 라고 하셨을 것 같아요. 논문도 마찬가지인 것 같습니다. 저 또한 공모전이나 논문이 어느 정도 수준인지 알 수 없어서, 좋다 안좋다 할 수가 없습니다. 제가 우려하는 것은 단 한가지인데. 앞으로 할 것에서 데이터 분석 자격증이나 정처기를 따겠다고 한 것입니다. AI 엔지니어링이 어떤 일을 하는지 명확하게 이해하고, 데이터 분석가와 데이터 과학자가 무슨일을 하는지 명확하게 인지한다면 할 수 없는 말이라고 생각해요. 제가 면접관의 입장에서 바라보면, 안믿기실수도있겠지만 저 내용만으로도 이해도가 떨어진다고 생각할겁니다. 물론 학부생이고, 알아가는 단계이니 전혀 문제될 건 없지요. 저는 책중에 '데이터 과학자 되는법'을 추천합니다. 데이터 과학은 데이터 분석과 ML/AI 엔지니어링을 포괄하는 가장 큰 다이어그램입니다. 열정도 있고 똑똑하신 것 같으니, 빠르게 올바른 길을 찾으셨으면 좋겠네요. 제 추천은 대학원을 가시는 것입니다. 석/박사 통합이면 더 좋겠네요.

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                • 멘토 지니컴퍼니

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                  답변수 7,001

                  케이티기업일치_check-icon

                  데이터 분석직무일치_check-icon

                  스펙든 충분하다고 생각되오지고 자소서와 포풀 면접준비를 잘하시먼 좋은결과 얻을수있을거갘습니다
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                    • 멘토 젤로

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                      답변수 1,040

                      현대자동차기업일치_check-icon

                      자동차직무일치_check-icon

                      안녕하세요. 스펙이 매우 좋으시네요. LG의 경우 어학을 많이 본다고 알려져있기 때문에 미리 영어를 높은 점수로 맞춰두는게 좋을 것 같습니다. 현재 연구실에 다니기도 하고, 3학년이신데 지금 당장 취업 전선에 뛰어들어도 부족함이 없어보여요. 이미 연구직으로 가시기 충분한 스펙을 지니셨지만, 4학년 때 좋은 인턴 기회가 있다면, 스펙 괴물이 될 것 같네요.
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                        • 멘토 로이

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                          채택률 42%

                          답변수 16,650

                          지멘스기업일치_check-icon

                          제안•컨설팅직무일치_check-icon

                          다양한 해커톤, 경진대회에 나가서 수상을 하셨네요. 대외활동도 Naver AI 쪽으로 하셨꼬 논문도 투고하셔서 스펙 자체는 훌륭하십니다.

                          방산쪽으로 치우쳐져 있긴 하지만, 본질로는 AI 관련된 연구나 경험을 많이 쌓으셔서 직무 본질로 접근하시면 됩니다. 지금도 활용할 경험은 충분해서 이를 자소서나 포폴에 잘 녹여보시면 좋겠습니다.

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                            • 멘토 이안

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                              채택률 17%

                              답변수 1,459

                              프롭티어기업일치_check-icon

                              데이터 분석직무일치_check-icon

                              안녕하세요.

                              준비를 상당히 잘 하고 계신거 같아요.

                              추가적으로는 관련 자격증을 더 취득하여 이력서 상 보충을 더 하고

                              그리고 원하는 분야의 프로젝트를 몇가지 더 한다면 충분히 좋은 결과가 있을 것 같아요.

                              화이팅입니다:)

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                              • 멘토 iris

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                                채택률 21%

                                답변수 2,102

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                                데이터 분석직무일치_check-icon

                                우선 많은 경험이 있으시네요 :) 저는 데이터분석도 생각하고 계시다하여 이 부분 설명드리면, 현 경험은 분석보다는 데이터사이언티스트에 대한 준비라고 보여집니다. 회사마다 분석가에게 요구하는 직무는 다르지만 대게는 머신러닝보다는 데이터를 활용한 인사이트 제공쪽에 초점이 맞춰져 있어 이런 부분 보완이 필요해보입니다.
                                신고하기

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