AI 석사를 졸업한 사람에게 요구하는 레벨이 어느정도인가요?

현재 AI 석사 과정을 밟고 있는 학생입니다.

물론 해당 랩실이 spk인지, 실적이 좋은 랩실인지에 따라 편차가 크겠지만 졸업 후 취업을 한다고 했을때 최소한 어느 정도 레벨을 요구하는 지가 궁금합니다.

저희 랩실은 솔직히 학벌이 엄청 좋은 학교에 소속된 랩실은 아니지만, 그래도 선배분들이 모두 똑똑하시고 열심히 하시는 분들이라 그런지 상위 저널에 이름을 올리기도 하고 취업에도 무난하게 성공하셨습니다.

다만 최근에는 API 성능이 워낙 좋아졌다보니 적어도 제 주변에서는, 이전처럼 아키텍처 레벨에서 문제 해결 접근을 하는 게 아니라 프롬프팅 레벨에서 끝내는 경우가 많고, 여기에 여러 아이디어를 추가해서 실험을 많이 하는 것 같습니다. 물론 알맹이가 뛰어난 연구를 하는 석사분들도 굉장히 많이 계심을 알고 있습니다.

인공지능 커뮤니티를 쓱 돌아보면 대학원에 다니지 않음에도, 심지어는 컴퓨터학부를 전공하지 않음에도 LLM만을 통해 이정도 수준의 설계와 구현이 가능한 분들이 다수 보여 대학원 생활에 약간 현타가 온 상황입니다.

물론 모델이 어떻게 돌아가는 지, 어떻게 구성되어있는 지를 알고 쓰는 것과 모르고 쓰는 것은 천지차이지만 실질적인 아웃풋만 보면 구별이 조금 힘들 것 같다는 생각이 들었습니다.

이렇다보니 제가 기업이라면 단순한 파인튜닝, RAG, 프롬프팅 기법만을 사용해서 실험하고 논문을 게재한 대학원생이라면 실무 능력이 뛰어난 비대학원생과 구분이 안 갈 것이라는 생각이 들었고, 경쟁력에서 뒤쳐질 수 있다는 생각이 들었습니다.

그래서 대학원 졸업이라는 명함에 걸맞는 경쟁력을 가지기 위해서는 어느 정도 수준이 되어야 할 지 여쭙고 싶습니다.

추상적인 질문이기 때문에 대충 ~~완전히 이해하고 스크래치로 만들 수 있는 정도, ~급 저널에 논문 게재한 정도 처럼 예시를 들어서 말씀주셔도 좋을 것 같습니다.