지금까지 FE, BE, Infra를 거쳐 최근에는 AI Agent 개발 까지 맡으며 엔지니어링 전 영역을 커버해왔습니다. 현재 연봉은 7천 언더이고 모아둔 자금으로 대학원 기간 동안의 생활비는 감당 가능한 수준입니다.
현업에서 AI 서비스를 붙이며 엔지니어링은 익숙해졌지만, 모델 자체에 대한 깊이 있는 이해와 연구에 대한 갈증이 커져 대학원 진학(석사)을 진지하게 고민 중입니다. 도피성 진학은 아니며, 향후 커리어의 퀀텀 점프와 연구 역량 확보가 목표입니다.
김박사넷 선배님들의 현실적인 조언을 듣고 싶어 질문 남깁니다.
1. 연구실 선택 기준과 컨택 (경력직 관점) 탑티어 AI 랩은 경쟁이 치열하다고 들었습니다. 저처럼 '코딩/구현력'은 검증되었으나 '연구 실적(논문)'이 부족한 경력직의 경우, 어떤 기준으로 랩을 타겟팅하고 컨택 메일에 어떤 점을 어필하는 것이 효과적일까요? (단순 구현 노예가 되는 건 피하고 싶습니다.)
2. 교수님들의 경력직 선호도 냉정하게 교수님들 입장에서 30살 6년 차 개발자는 어떤 포지션인가요? "손 많이 안 가고 프로젝트 잘 쳐내서 좋다"인지, 아니면 "머리가 굳어서 연구력은 기대 안 한다"인지 현장의 분위기가 궁금합니다.
3. 입학 후 현실적인 2년 (석사 과정) 회사의 체계적인 업무 프로세스에 익숙해져 있다가 랩실 환경에 가면 적응이 어렵다는 이야기를 종종 듣습니다. 현업 경험이 있는 상태에서 석사 과정을 밟을 때, 실제 어떤 부분에서 가장 큰 괴리감이나 어려움을 겪게 되는지, 어떤 마음가짐으로 2년을 보내야 유의미한 결과를 낼 수 있을지 조언 부탁드립니다.
가벼운 조언이라도 감사히 새겨듣겠습니다. 미리 감사드립니다.
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댓글 16개
2025.12.14
보통 현업 엔지니어링 경험 있으면 플러스긴 한데, 제 경험상 ai ml에 대한 학문적인 지식이나 수학실력이 좀 아쉬운거같긴해요 그런분들이. 아무래도 대학공부를 오래안해서 그런거깉고요. 전체적으로 엔지니어링 헤비한 연구를 하는 랩에 가는게 잘 맞을거같습니다 (요즘엔 ai agent나 뭔가 새로운걸 만들어내는 쪽의 연구) 찾아보면 그런 분야가 있습니다
2025.12.14
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2025.12.14
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2025.12.14
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