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- 누구나 실수는 할 수 있습니다. 다만 실수의 원인을 파악하고 같은 실수를 하지 않는것이 중요합니다. 위축되신 것 같은데 그러다보면 스트레스 많이 받게 되니 가슴 피세요!
연구에 재능이 없습니다
5 - 남들보다 3배, 4배 시간을 투자하세요. 모든걸 기록하고 확실하게 알 때까지 질문하세요. 그런 시간이 반복되다 보면 나아집니다. 주변에 보면 성인 ADHD있어도 다들 잘만 박사하더이다.
연구에 재능이 없습니다
6 - 오해하고 계신게있는데
미국 포닥 후 교수되는 비율과 그렇지 못하는 비율을 잠깐 고민해보신다면 잘 풀리지 않을 가능성이 훨씬 높습니다.
mit stanford harvard 등등 내놓으라하는 대학들 가보시면 한국인 포닥들 바글바글합니다 박사과정분들까지 하면 더하구요.
댓글의 요지는 그런걸 신경쓰지 말고 갈길 가라는 말씀드립니다. 어차피 교수하고싶으시니 남들 큰돈 벌때 개의치않고 미국가시는거잖아요. 힘내십쇼
미국 포닥 절망편
12 - 되면 하는게 아니라 되도록 만드는 것이 포닥입니다.
그 아무리 미국의 좋은곳으로 포닥 가더라도 거기서 살아남지 못하면 아무것도 못합니다. 다만 거기서 살아남기 위해 노력하다보면 의외의 기회가 정말 많이 생깁니다.
미국 포닥 절망편
7 - 계속 그리 못 간다고 생각하셈
지방사립4년제다니다가 건동홍 기계과로 일반편입했는데요
11 - 김박사넷 분위기가 이럼. 무슨 글쓴이 지도교수에 빙의해서 '그런건 학생이 알아서 하면 되겠죠?' 이럼. 인터넷 속에서라도 권위적인 사람이 되고싶나봄. 현실은 본인은 글쓴이 지도교수도 아닌데.
설령 댓글들이 교수더라도 글쓴이가 교수인 님들을 딱 지목해서 물어본거겠어? 이런거 물어볼수도 있지
연구실에 랩탑 들고 다니시는 분들
9 - 일단 진짜로 그러한가와 관계없이 자기객관화를 해보려고 노력한다는 점에서 평균이상입니다. 과연 내가 연구에 자질이 있는 사람인가 고민하는 것 자체가 남다른 점이 있는 것이니 자기비하적으로 스스로를 깍아내릴 필요는 없습니다. 그리고 어려움을 극복하는 과정은 모두 다르기 때문에 왕도는 없습니다만 저는 전공분야보다 오히려 타전공을 더잘해서 돌파구를 찾았습니다. 석사전공은 기계공학인데 오히려 통계학이 더 적성에 맞았고 결국 통계 머신러닝을 취미처럼 해왔던게 큰 도움이 되었습니다. 취미처럼 할수있는 공부를 찾아보시고 선택과목으로 강의도 들어보세요. 저는 의대까지 가서 머신러닝강의를 들었습니다. 학점은 박살났지만 그때공부가 큰 자산이 되었습니다. 실험스킬은 경험많은 사람이 최고입니다. 실패하면 밤새서라도 다시 해보세요. 나중에는 눈감고도 합니다. 제가 느낀 석사과정은 잘 정의된 문제에 연구실의 유무형자원을 이용해 나의 방법론을 첨가하여 다시 풀어보는 시간이었습니다. 지금처럼 진지한 고민을 계속하신다면 글쓴이만의 아이디어가 분명히 생겨날 것입니다.
연구에 재능이 없습니다
8 - 비교좀 그만하세요. 동기들이 잘하면 좀 어떤가요?
자꾸 남하고 나하고 비교하면 인생 힘들어집니다.
연구하시면 안되는 이유가 있다면 님이 못해서가 아니라 그런식으로 남보다 못한점을 발견하여 자신 비하하는 태도입니다.
남들보다 못할수 있다는거 인정하고 그냥 계속 죄송스럽게 행동하세요. 어차피 욕 좀 먹으면 어떻습니까? 학생인데. 욕하라고 하세요.
다만 님이 나중에 님같은분 만나면 자기비하하듯 비하하지말고 도와주세요. 그러면 됩니다.
연구에 재능이 없습니다
8 - 교수는 제 때 졸업시켜주고 인건비만 안 떼먹으면 존나 좋은 교수입니다.
욕하고, 차별하고, 기분파에 지도를 안 하고, 지랄염병을 해도 졸업을 잘 시켜준다면 그냥 견디세요.
그리고 박사과정이라면 교수의 지도는 어디까지나 짬 많이 먹은 사람의 조언에 불과합니다. 지도가 있던 없던 큰 상관이 없어야 해요. 자기 주제에 관한건 교수를 이겨먹을 수 있어야 박사 타이틀을 따는 겁니다. 자기 연구주제에 대해 내가 교수보다 더 잘 아는데, 교수가 지도를 안 해줘도 그게 뭐 큰 대수일까요?
피해야 하는 연구실 리스트
23 - pc방에선 괜찮은데 왜 연구실에선 안되냐
연그에 집중 못하는걸 남탓하는거 아니냐
연구실에서 기계식 키보드 쓰는 사람
8 - 동기분이 너라는 호칭이면 가깝게 생각하고 하는걸텐데, 존칭으로 바뀌면 당연히 사이가 멀어지는거 아닐까요ㅎㅎ 거리감이 생기는건 어쩔 수 없을테니, 너라는 소리가 듣기 싫은게 중요한지 vs 거리감이 생기는게 싫은것이 중요한지 저울질 해보시는건 어떨지요
동기가 너라고할때 대처
4 - 네년이라고 부르는 것도 아닌데 뭐 어떰
동기가 너라고할때 대처
7 - 뭐 남들 말 상관없이 본인 하고싶은대로 하는거라고봅니다. 항상 인생을 커리어에 optimize할 필요도없고요. 다만 여자친구랑 떨어지기 싫다햇는데 군대도 안가셨는데 군대가면 어떡할건지? 그냥 그런 이유로 주어진 기회를 못쓰면 그또한 본인의 그릇이 거기까지인겁니다. 학부때 사실 저게 진짜면 말도안되는 실적을 3학년에 만든건데 그정도면 미박 안가고 그냥 학시 후 바로 연구원으로 빅테크ㄷㅎ 갑니다
미국 유학과 진로
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[대규모 모집] 2026 AI 튜터 (AX / Infra / LLM RAG / Physical) | 팀스파르타 | 상시모집
2026.01.07

코딩교육 부문 1위!
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본 모집은 2026년 교육과정에 참여할 AI 튜터를 사전 모집하는 절차입니다.
최종 선발되신 분은 AI 본 과정 튜터풀에 등록되며, 튜터풀 등록자에 한해 2026년 교육과정 튜터로 참여하실 수 있습니다.
AI 본 과정 튜터 업무는 아래 항목 중 1개 이상 선택하여 참여할 수 있으며, 세부 일정 및 활동 범위는 개별 협의를 통해 결정됩니다.
튜터 주요 업무
커리큘럼 · 프로젝트 설계 함께 참여합니다.
온 · 오프라인 학습 멘토링 / 특강 / 과제 및 프로젝트 피드백을 진행합니다.
온라인 VOD · 시험 문제 출제 등 교육과정에 필요한 콘텐츠를 제작합니다.
자격 요건
(택 1) 하나의 요건을 충족하는 경우 지원 가능합니다.
모집 분야의 실무 경력이 1년 이상이신 분
모집 분야의 석 · 박사 학위를 소지하신 분
AI 모집 분야
AX Engineer
Front-end
JS, TS, React, Next.js 등
Back-end
Node.js, Express, Prisma 등
Database
PostgreSQL, Supabase 등
LLM · RAG
Python, OpenAI API(또는 동급 LLM API) 등
LangChain / LangGraph / LangSmith 등 RAG 구축 프레임워크
Embeddings / Vector Search
Vector DB(또는 Vector Store), Chunking / Metadata 등
ML / DL
Python, NumPy, Pandas, Sklearn, PyTorch 등
Infra
On-premise, AWS, FastAPI, CI/CD
네트워크 장애 / 부하 / 성능 등
Physical
ROS2, Python, PyTorch
Ubuntu / Linux, Raspberry Pi(또는 Embedded)
성능 측정(지연 / 메모리)
OpenCV, 3D / PointCloud(PCL 등), Multimodal Fusion 등
진행 절차
모집(지원) 접수
→ 서류 검토 / 합격
→ 폰 스크리닝 (약 15분~20분 소요)
→ 최종 합격 (AI 튜터풀 등록 및 활동 준비)
참고 사항
별도의 지원서 양식은 없으며, '지원하기'를 통하여 바로 작성해주시면 됩니다.
폰 스크리닝은 지원자님의 경험을 확인하고,
교육 과정 상세, 활동 형태(업무 범위 / 일정), 처우 등
활동 전반을 안내·조율하는 시간입니다.
일정은 가능한 시간에 맞춰 유연하게 조정할 수 있습니다.
본 교육 과정은 국비 과정으로,
최종 합격 시 NCS 강사 등록을 요청드릴 수 있습니다.
활동 내용에 따라 추가 절차(활동 적합도 인터뷰 등)가 진행될 수 있습니다.
튜터 활동 시작 전,
일정 / 업무 범위 / 처우 등을 협의한 뒤 계약을 진행합니다.
활동 안내
고용 형태
프리랜서
활동 장소
근무 기간에 따라 상이합니다.
온라인 (자택)
오프라인 (서울 내)
활동 일정 및 기간
정확한 교육 과정 일정 및 기간은 별도의 연락을 통하여 안내드릴 예정입니다.
일정: 2026년 3분기(6월)~ 시작 예정
기간: 최소 3개월 ~ 12개월
활동 시간
튜터 활동 성격에 따라 상이합니다.
평일 09시 ~ 21시 사이
특강, 멘토링, 학습상담 등 진행
평일 / 주말 관계없이
마감 기간 내 콘텐츠 제작 진행
처우
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