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- 이런 글을 볼 때 마다 1년 전 저를 보는 것 같아서 답답해서 댓글 남깁니다.
미국 대학원 입시 그것도 박사 입시는 한국 입시랑 정말 달라서 MIT, Stanford를 붙을 실력의 학생이면 당연히 Georgia Tech, UIUC를 붙고 하는 그런 원리가 아닙니다. 즉 반대로 이야기해서 소위 말하는 대학 랭킹에서 아래에 있는 대학교를 다 떨어지고도 탑스쿨을 붙을 수도 있습니다.
그 이유는 박사를 뽑는 기준이 리서치 핏, 추천서, 컨택 및 인터뷰시 분위기, 학점 등등 한국의 수능 처럼 정량적으로 측정할 수 없는 요소로 선발하기 때문입니다.
또한 탑스쿨에 합격할 스펙이 아니라고 말씀드리고 Top 10 아래 부터 쓰라고 말씀드리면 정말로 그렇게 지원하실 건가요? 탑스쿨만 쓸지 50위권 밖의 학교까지 쓸 지 고민하는 것도 아니고... Top 10 학교는 그 어떤 지원자가 와도 그의 합격 가능성을 알 수도, 알 필요도 없다고 생각합니다. 그 시간에 컨택에 집중하시고 SOP/CV 작성에 최선을 다하시다가 지원하시면 됩니다.
감히 조언을 드리자면 최대한 많은 학교 교수님들께 컨택을 하시고 본인에게 관심이 있어 보이는 학교/교수님에게 지원을 하시면 면접도 못 보고 원서비를 날리는 낭패를 예방하실 수는 있습니다. 그리고 학교도 위에서 언습하신 Top 10 학교만 지원하지 말고 원서비 예산이 허용하는한 최대한 다양하게 (탑 20 밖) 쓰시는게 멘탈 관리 그리고 면접 연습 등 여러모로 도움이 많이 됩니다.
마지막으로 언급해 주신 비슷한 분야 비슷한 스펙 (학점 3점대 극후반, 탑컨퍼 1저자 논문)으로 이번에 UC Berkeley (석사 후), Michigan (다박) 가는 사람도 있고요 Top 10만 썼다가 다 떨어지고 재수하는 친구도 있네요. 아시다시피 ML/AI 분야는 경쟁이 정말 치열해서 다들 탑티어 학회 논문 하나쯤은 있어서 더더욱 리서치 핏 및 컨택이 중요합니다.
저도 운 좋게 올해 탑스쿨로 가지만 작년에 이런 고민하면서 낭비한 시간이 후회되네요. 화이팅입니다.
Computer Architecture 분야 미국 박사
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- 진짜요? 첫번째 불렛 빼고는 다 흔히 있는 일인데
AI/LLM쪽 교수/랩 뻥튀기(?)가 거슬립니다.
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- 저도 ist에다가 연구실 1기라 댓글 달아봅니다. 저는 1기 수준이 아니라 아예 첫번째 학생입니다.
저는 나름 만족하고 있기 때문에 꼭 가지 말라고 비추한다는 의견을 드리고 싶진 않습니다.
다만 좀 여러모로 귀찮은 점이 많을 겁니다.
기본적으로 wet랩이든 dry랩이든(AI라고 하시니까 드라이겠네요)연구실 셋팅은 필수적이고 이건 교수님 혼자서 다 하실 수 있는 부분이 아닙니다. 무조건 학생이 필요하고 그건 행정적인 절차에서도 마찬가지입니다.
연구실 셋팅이라는 게 실험 기구 사고 실험실 만드는 거창한 것만 있는 게 아니라, 연구실 책상사고 컴퓨터 사고 빈 공간 청소하고 자리 배치하는 사소한 것까지 모두 포함되는 겁니다.
그리고 지도 방식이라던가 이런 것도 교수님께서도 지도가 거의 처음이실거라 딱히 확립되어 있지도 않을 겁니다.
신생랩 특성상 인력 부족은 당연하기 때문에 일 배분도 어려워질테고, 아마 들어가시자마자 랩장이 되실거고 책임 지실 것들도 많고 할 일도 많으실겁니다..
다만 장점 같은 경우도 명확하다고 보는데, 어리신 교수님+연구 실적이 절실하신 상황이라면 교수님께서 연구 지도를 매우 잘 해주실 겁니다.
본인의 초기 학생들이 어떻게 논문을 잘 뽑고 실적이 얼마나 좋느냐가 테뉴어 등과 같은 교수님 본인의 실적과 곧바로 이어지기 때문입니다. 초기 학생들이 시스템과 실적을 잘 갖춰놔야 연구실이 잘 유지가 될테니까요.
즉 좋은 연구 실적 내지는 최소 물석사 방지까지는 가능하겠다는 기대를 충분히 걸어볼만 하다고 생각합니다, 다만 앞에서 이야기했던 모든 단점들을 쳐낼 각오는 되어야 한다고 생각합니다.
그리고 젊은 교수님들 특성상(다 그런 건 아닌 것 같지만..) 다들 착하시고 open된 마인드를 가지신 분들도 많으시며 상당히 마이너한 부분까지 꼼꼼히 봐주시는 분들이 많습니다. 이건 근데 교바교가 워낙 심해서 직접 확인해보셔야겠습니다.
IST 신생랩 진짜 가면 안될까요
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- 진짜 너무많은 도움이 되었습니다.
이렇게까지 모든걸 전해받을줄 상상도 못했습니다.
정말로 감사드리고, 추후에 좋은 소식 있으면 댓글로 또 알려드리겠습니다.
진심으로 감사드립니다!!!
IST 신생랩 진짜 가면 안될까요
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- 저도 1기로 IST에서 석박통합했었습니다. WET랩이라 장비 셋업이나 여러가지 행정, 과제 등으로 맨땅에 헤딩할 일은 많습니다. 윗댓글에서 장단점 잘 작성해주신거에 공감합니다. 졸업 잘했고, 실적 잘 쌓았고, 정출연 정규직으로 근무중입니다. 세상에 100%가 없듯, 초기랩이라고 다 고생길이고 최악은 아닙니다. 얻는것도 많고, 잃는것도 분명 있습니다. 주변 사람 잘 만나는 복도 있어야되고 교수랑도 잘 맞아야되고, 힘들어도 이악물고 버티고 그런것들이 필요합니다. 시행착오도 많고 힘들겠지만 졸업하고나면 분명한 실력자가 되어있을겁니다.
IST 신생랩 진짜 가면 안될까요
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- 1기 학생이 보통 잘됩니다.
IST 신생랩 진짜 가면 안될까요
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- 적어도 제주변에는 엄청 흔한일...
저또한 몇주 밤새서 큰 국가과제 땄는데 별말도없이 행정직원분 통해 뭐 싸인 시키더니 기존 받던 인건비에 맞춰 삭감됨요...
교내장학금 받는다고 인건비 삭감된 박사생
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- 저런 교수는 쳐 죽여야 함
교내장학금 받는다고 인건비 삭감된 박사생
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- 정치 분탕글 쓰지 마세요
정의가 구현되는 세상이 오면 좋겠습니다.
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- 글쎄요. 그게 본인이 시간을 더 투자하는 개인 역량으로 교내장학금을 받은거라면 맞습니다. 하지만 연구조교나 수업조교 배정된 것으로 그렇게 말씀하시는 것이면 그게 본인이 노력해서 받은걸까요? 아니면 지도교슈님께 배정된 몫으로 받으신걸까요? 또 만약 후자인데 인건비 조정을 안하면 연구실의 다른 멤버들은 어떻게 생각할까요?
교내장학금 받는다고 인건비 삭감된 박사생
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- 미국에서도 너무나도 일반적인 케이스입니다. 교내장학금이 본인이 지원해서받은건지, 교수 추천서 등을 통해서 간건지 모르겠지만요. 아주만약 후자일 경우라면 본인이 억울할게 뭔지 잘 모르겠네요.
본인이 장학금받은거 공유안해서 중복수혜 받는친구들도 좀 있지만, 교내장학금+stipend 중복수혜 받는경우는 정말 거의 없습니다. 포닥이든 박사든 상관없이요.
교내장학금 받는다고 인건비 삭감된 박사생
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- 교내장학금이 대학원 때 연구 실적이나 교수 추천등으로 지도교수의 역할이 필요한 상황에서 받은거면 그냥 가만히 있으면 됩니다..
어차피 원래 받던 월급보다도 많아졌잖아요? 뭐가 불만...?
최소 인건비가 정해져있으니 기존 인건비가 다 깎이지도 않았을꺼고 최소인건비 + 장학금으로 받고 다니실건데.. 300-400은 받고 다니실꺼 같은데;;
특히 만약 지도교수 추천으로 된 장학금이면, 연구실 타 학생이 볼 때, 님이 욕심가득하게 인건비 풀 + 장학금까지 아득바득 받으려고 기쓰면 님 이미지 엄청 안좋게 보일꺼 같은데요?
만약 외부 장학금을 딴거면, 아마 과제같이 연구 수행이 별도로 필요한 경우가 많고, 이 경우는 그 만큼 연구실 일을 못하게 되니 인건비 깎여도 할 말 없구요.
교내장학금 받는다고 인건비 삭감된 박사생
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- 마지막 줄에 이유가 나와있네요. 최소한의 선을 지키는 교수 평가가 되지 않아서 없어진 것 아닌가요?
교수평가
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석사 후 대기업 취업
2026.05.23
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ai 신생랩 첫학생이라 여쭤볼 곳이 없어 여기에 글을 올립니다
많은 분들이 석사 후 취업 시에 논문은 중요하지 않고 분야가 중요하다고 말씀하시는데 분야가 메이저면 정량적으로 어떤 게 중요한 건가요?
연구 주제와 유사한 국가 과제를 진행하고 있는데 이런 경우엔 스펙에 도움이 되나요?
석사 졸업 후 대기업 지원 시에 연구부서에 넣는 게 일반적인가요? 엔지니어링 부서에 넣는 게 일반적인가요? 스펙이 좋은 학생이 연구직에 지원하는 것인지도 궁금합니다
감사합니다
많은 분들이 석사 후 취업 시에 논문은 중요하지 않고 분야가 중요하다고 말씀하시는데 분야가 메이저면 정량적으로 어떤 게 중요한 건가요?
연구 주제와 유사한 국가 과제를 진행하고 있는데 이런 경우엔 스펙에 도움이 되나요?
석사 졸업 후 대기업 지원 시에 연구부서에 넣는 게 일반적인가요? 엔지니어링 부서에 넣는 게 일반적인가요? 스펙이 좋은 학생이 연구직에 지원하는 것인지도 궁금합니다
감사합니다
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