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- 오퍼부터 받은 다음 고민하시지요 ㅋㅋㅋㅋ
듀크 vs 미시간 vs 조지아텍
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- 80만원 가서 허리띠 단단히 조이겠습니다... 대학원을 갔으면 마땅히 논문(성과)가 많이 나와야지요...
석사 180만원주는 연구실 vs 80만원주는 연구실
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- 취업이 목표라면 기업 과제 수행 경험은 해당 기업 취업 시 좋은 스펙이 됩니다. 단순히 돈 액수보다 어떤 과제에 참여하는지가 더 중요할듯요. 박사 생각이 없다면 논문 한 편 쓰나 두 편 쓰나 별 차이도 없습니다..
석사 180만원주는 연구실 vs 80만원주는 연구실
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- 배울게 없고 도움이 안되요
학생 여러분 연구실 정말 잘 선택해서 진학하기 바랍니다.
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- 분야를 먼저 봐야죠. ㅋㅋㅋㅋㅋ 그리고, 논문 잘나오는방에 가서 본인이 논문을 잘쓸지 어떻게 알아요. 뭐 논문 잘쓴다고 칩시다. 보아하니 인건비 한달에 100만원 더 주는 쪽이 논문을 덜 쓰는거 같은데, 대충 1.5년에 논문 1편 나온다고 생각하고, 1800만원 내고 논문 한편 더 얻는거네요? 어떻게 하실래요? ㅋㅋㅋㅋㅋ 그냥 질문자체가 한심.
석사 180만원주는 연구실 vs 80만원주는 연구실
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- 과기원교수입니다
1. 교수가 되어보니 생각했던 것보다 좋은 점은 무엇인가요?
매우높은 자율성, 하고싶은 연구가능, 해외학회 및 자유시간
2. 반대로 생각했던 것보다 힘든 점은 무엇인가요?
과제따기힘들다 잡무많음 학회활동 빡셈
3. 연구, 강의, 학생 지도, 행정업무 등을 포함해 실제 교수 생활은 어떠신가요?
과기원은 연구에 몰빵되어서 학생 연구지도만 하면됩니다.
4. 연봉이나 워라밸, 직업 안정성, 연구의 자율성 등을 종합했을 때 만족도는 어떠신가요?
극상 근데 일반국립대에서 연봉7천받으면 회사갈듯합니다. 과기원기준 연봉기본급 1억이고 기타등등하면 1.5~2억입니다
5. 다시 박사 졸업 시점으로 돌아간다면, 다른 선택지가 있어도 다시 교수를 선택하실 것 같은가요?
과기원이나 상위권대학 무조건교수, 지거국이나 인서울중위부터는 삼전하닉갈듯합니다
교수로서의 삶
8
- 제출수가 많아지는건 문제가 아님
오히려 높은 경쟁률이면 논문퀄이 올라가야하는데
문제는 잘하는 사람이 리젝되고 못하는 사람이 억셉되고 그 못하는 사람이 또 리뷰어가 되고 이제는 쓰레기인지 보석인지 구분할 능력이 안되는 사람들이 리뷰하고 논문쓰고 있는게 제일 문제임
AI/ML 학회지의 몰락과 대체 가능이 없는점에 대한 생각
13
- IST가 원래 연고대 같은 종합대보단 들어가기 까다롭습니다. 정부 지원을 많이 받아 TO가 정해진것도 있고, 김박사넷에서 맨날 SPK 거려서 둔해진건지 저는 수석이 떨어진것도 봤습니다.
디지스트 대학원 서류탈락
6
- SO CUTE :D
고양이
7
- 자율성이냐 금전적 보상이냐 등등은 결국 각자의 취향입니다
사람마다 생각하는게 다르고 추구하는게 다르니 뭐라고 쉽게 말하기 어렵죠
저에게 중요한 것은 내가 하는 일에 내 의지를 가능한 많이 담아서 일을 하는 것입니다.
그리고 사실 이 직업이 소득이 적지 않습니다. 상위 10%이상이에요 ㅎㅎ 노력에 따라 상위 5%도 들어가겠죠.
교수가 되기전 생각했던 것은, 이미 나는 무슨 일을 하든 먹고 사는 걱정은 없다는 겁니다.
그럼 좀 더 내가 내 의지를 담아서 진정으로 원하는 삶을 살자는 마음이였고
앞서 이야기 했듯이 삶 속에서 일이 거의 절반인데 그 속에서 내 의지와 다르게 일을 하며 스트레스 받는 삶을 살고 싶지 않았습니다.
교수로서의 삶
5
- 그러게요 그냥 교수님이 컷하신 느낌이네요
디지스트 대학원 서류탈락
5
- 못하는애 논문 되고 잘하는 애 논문 안되는거 개애애애ㅐ 많음
AI/ML 학회지의 몰락과 대체 가능이 없는점에 대한 생각
5
- 음... 뭐 본인도 답답하셔서 글 쓰신거겠지만, 이건 본인 욕하는 꼴 밖에 안 돼요...
읽는 사람 입장에서는... "아니, 과기원 나왔으면서, 왜 지잡대 파트박사를 간 건가?" 싶어요...
학생 수준 존나 떨어지네
7
대학원생 예정자인데
약삭빠른 도스토예프스키*
2022.01.06
2
1852
유능한 박사님들과 교수님들이 쓴 논문 읽고 한 번에 원리와 내용을 이해하는 건 대학원생 수준이 아니겠죠?
능력 좀 쌓이면 그때 다시 보는 게 맞는 거겠죠?
능력 좀 쌓이면 그때 다시 보는 게 맞는 거겠죠?
김박사넷의 새로운 거인, 인공지능 김GPT가 추천하는 게시물로 더 멀리 바라보세요.
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