mentor8966032 Lv 1

취업을 하더라도 제대로 된 일을 배울 수 있는 곳에서 시작하시길 바랍니다.
회사를 다니고 이직을 하게 되면 신입 초봉에 따라 연봉이 결정 되기 때문에 중소기업에 취직하는 것은 생각을 좀 해보셔야 할 것 같습니다.
정확하게 어떤 일을 하는 직업인지, 회사의 채용공고를 참고해서 알아보시고
본인이 잘 할 수 있는지, 평생의 직업으로 삼을 수 있는지 생각해보시면 좋을 것 같네요.
참고로 인공지능 AI분야는 공부도 많이 하고 실력이 좋아야 합니다.

mentor3584940 머신러닝엔지니어 / 1년차 Lv 1

무조건적인 중소기업은 비추지만 본인한테 도움이 된다고 생각하면 중소기업에서 1년에서 2년이상의 경력을 쌓고 이직을 하는 것을 추천합니다. 석사도 병행해서 하시면 더 좋구요. 대기업이나 네임드가 있는 회사들은 거의 다 경력직을 요구하기 때문에 신입으로 갈 수 있는 영역이 제한이 됩니다. 중소기업도 잘 알아보고 생각해보시면 좋을듯 싶습니다

mentor3789039 머신러닝엔지니어 / 1년차 Lv 1

대학원 가세요 최소 석사는 달고 나와야 이력서 넣을 수 있습니다.

mentor9167378 머신러닝엔지니어 / 22년차 Lv 2

무조건 중소기업은 가지 말라는 건
안좋은 기억을 가지고 계신 분이거나 실질적으로 해당 분야를 중소기업에서 하기엔 맞지 않아서 일 거로 추정됩니다.
저는 인공지능이 대부분의 답은 아니라고 생각하는 사람이라서
먼저 실무를 잘 이해하여야 하는데, 그런 측면에서는 원하시는 분야를 하기 전에
어디서 그 기술을 적용하실지 실무 경험을 기반으로 해야 한다고 생각합니다.
길은 어디에든 본인이 구하고 찾는데 있다고 생각합니다.
그곳에 대학원도 가능하고 기관 교육도 가능하고, 정말 운이좋아서 좋은 중소기업이 될 수 도 있습니다.
용기를 가지시고 찾다보면 원하시는 길을 찾으실 수 있을 겁니다.
먼저 현장 경험을 기반으로 인공지능을 접목하는 방향으로 가는게 순서라고 생각합니다.
이미지, 자연어 인식, 음성인식 등 인공지능 분야가 많아서 방향을 먼저 정하시구요 !

mentor3559116 Lv 1

26이면 무조건 대학원가세요. 석사만이라도 하세요 석사하시면서 ML/DL 프레임워크 사용하시면서 스킬늘리시면 됩니다. 다른쪽으로 하고싶으셔도 석사하시면서 하세요. 이쪽으로 왔다가 석박사 못한게 천추의 한입니다. 진짜 외부교육 받으면서 아무리 발버둥쳐도 (앞서말씀하신 지식쌓기) 포트폴리오 만들고 공모전 참가하고 개ㅈㄹ을 떨어도 석사, 박사입니다. 궁금하신거는 해결 못해드려도 저는 이러다 30넘길까봐 중소기업 가야되는게 참 슬픕니다. 돈없고 시간없어도 26이면 딱 좋아보입니다.

mentor2673720 22년차 Lv 1

[질문1] 무조건 대학원을 가야할까요? 아니면 교육을 통한 지식 축적일 필요?
답변) 기술 습득의 제일 빠른 길은 취업 후 실무에서 부딪치시는게 좋습니다.
그러나 빅데이터와 인공지능의 경우 개인적으로 대학원 추천합니다.
[질문2] 취업 후 석사 병행
답변) 비추입니다. 그냥 학위 따고 취업하세요..(석사는 경력으로 인정됩니다.)
SI 기업들은 일반적(?)으로 안좋아합니다. 주 52시간 서류상으로만 존재한다 생각하시고
야간 작업, 주말작업 많습니다. 물론 사업의 형태에 따라 다르겠지만....
[질문3] 중소기업 이상 기업 취업 고민?
답변) 네. 가능하면 중견기업, 대기업으로 취업하시는게 좋습니다.
본인이 기술위주로 접근하고 싶다면 아마도 중소기업이 맞을 수 있습니다.
참고로 인공지능, 빅데이터 관련 업체는 대부분 영세한 중소기업 수준입니다.
대기업에서 인공지능 전문가로 활동하면 좋은데 수요인력이 많이 있을까 고민되네요.

TheK 헤드헌터 / 16년차 Lv 5

4차 산업 기술로 빅데이터 인공지능 등이 매체에 많이 오르내리고 있지만, 그에 비해 실질적인 수요는 많지 않은 편입니다. 보통 학부 수준에서 배울 수 있는 관련 역량이 기업에서 요구하는 그것과 꽤 많은 격차가 있기 때문입니다. 그래도 우선 빅데이터쪽에서 요구하는 스펙을 살펴보면 다음과 같습니다.

- 영어가능자(문서 독해 및 회화에 능숙하거나 익숙한 분)
- 관련학과 우대 및 4년제 학위 수료자
- python, java 언어 사용 가능자
- hadoop, R, SPSS, SAS tool 사용 가능자
- 프로젝트 유경험자

스펙은 이 정도를 요구하는 것이 대부분이고, 그리고 현 상황에서 저 조건을 채우는게 쉽지 않다면 웹개발자로 진출해서 이후 경력직으로 빅데이터 분야로 옮기는 것도 괜찮습니다.

AI분야는 크게 4가지 직무 정도로 구분하고 있는데 거의 대부분 석사 이상의 자격을 요구하는 곳이 많습니다.

- AI Platform 개발자: 빅데이터 플랫폼 구축 업무, 더불어 AI R&D를 위한 대용량 데이터 AI에 기반한 가설과 모델을 수립하고, 검증을 위한 시각화 작업을 주로 합니다.
- 가상화 엔지니어: 클라우드 시스템 엔지니어라고도 부르는 해당 직무는 가상화 공간에 서버를 구축하고 유지 및 보수 업무를 수행합니다. 그래서 서버와 네트워크 등에 대한 전반적인 이해, 프로그래밍 기술력이 요구됩니다.
- AI Technology R&D: 최신 기술동향을 탐색하고 다양한 AI 응용 분야에서 활용할 수 있는 AI기반 기술을 개발합니다.
- Game AI: 인공지는 데이터를 분석 및 예측하고, NLP 요소 기술 등을 개발합니다.

그간의 해당 분야 취준생들을 봤을 때, 빅데이터와 AI분야에서 일을 하기 위해서는 일회성 교육과정이나 겉핥기식 프로젝트 몇 건을 수행하는 정도로는 힘들다고 생각합니다. 더 범위를 좁혀가면서 본인 만의 경쟁력이 발휘 가능한 파트를 찾아보는 것을 추천드립니다.