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글로 봤을때는 어느 부분에서 망한지 모르겠네요. 글쓴이 님보다 더 어려운 분들이 많습니다.
인생 망한거같아요 조언,쓴소리 다 부탁드려요

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진짜 망한게 뭔지 모르네 ㅋㅋ 지방대 2점대 3점대 초반애들 졸업하고 갈 데 없어서 대학원 진학했는데 1년이 다 돼가도록 아무런 결과도 없이 인생 즐기면서 생활하는게 진짜 망한거지.
인생 망한거같아요 조언,쓴소리 다 부탁드려요

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아마 그 글을 쓴 원글자인 것 같은데 그 글에서도 계속 상황 파악을 못하고 있는 것을 드러내고 있잖아요. 개인연구를 할 수 있는지 알아본다니 어느 교수가 학점 3.6에 연구 경험이 전무한 학생에게 ‘너 하고 싶은 개로 하렴?’이라고 합니까? 그건 방치죠. 내가 그 글에서도 썼지만 연구를 해본 적이 없는 학부생 레벨에서 착각하는 것이 ‘자기가 하고 싶은 연구’를 한다는 것은 학생이 하고 싶은 주제를 정하고 지도 교수가 그 연구가 가능하게끔 연구 방법을 설계해 주고 가르쳐주고 막히면 해결해 주는 것이라고 생각하는 겁니다. 세상에 그런 것은 없습니다. 대학원에서 연구의 지도란 ‘풀어낼 가치가 있고 풀 가능성이 있는 문제를 찾는 것을 도와주고 푸는 장법을 찾는 것을 도와 주는 것’입니다. 보통 한국 개학원에서는 문제를 찾는 것부터 시키면 시간이 너무 걸리니까 문데 푸는 방법을 찾고 잘 정리하는 것만 훈련시키죠. 솔직히 이 글을 쓴 학생은 이런 얘기 해봐야 듣지 않을 것 겉고 다른 학생들 보라고 씁니다.
이글 왜 욕먹는건가요

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그런 대학원생이 계신 곳에 있는 본인의 잘못 아닐까요? ㅈ소기업의 열악한환경에 지쳐버린 직장인만 샘플로보면 우리나라 사람은 의지박약에 걸린 환자만 있는거임?
대학원생들이 게으른 이유에 대한 고찰

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웃긴게 저런 곳에 있는 쩌리 or 애매한급 교수들은 대학원생 탓합니다. 그렇게 능력있고 잘났으면 더 좋은 대학. 설카포로 이직하셔요. 학생들도 학부간판 아쉬우면 대학원으로 좋은곳으로 진학하고, 직장인들도 계속 이직하는걸요?? 그럴 능력이 안되거나 용기가 없으면 대학원생에게 불만 가질 시간에 대학원생에게 시간투자를 더 하시구요~ 하긴 저렇게 생각하니 쩌리 or 애매한급으로 남긴하겠다.
대학원생들이 게으른 이유에 대한 고찰

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학생의 입장으로 생각해 보는 것도 중요하다고 봄. 1. 님에게 아무런 목표없이 힘든일을 하라면 열심히 할 것임?? (동기부여 관련) 2. 학생들이 지도교수를 신뢰하는가?(지도교수의 이기적인 목적으로 일을 시킨적이 있는가??) 잘하고 못하고는 주관적인 부분임. (세계최고 연구그룹에서는 님도 아쉬운점이 많아 보일 수 있음.) 잘 못을 외부에서 찾지말고 본인에게서 나아질 방법을 고심해볼 필요도 있어보임. 대학원생들을 믿고, 개인적인 나의 이익이 있는 것이라면 아예 시키지 않고, 학생들에게 도움이 되면서도 연구가 될 수 있도록 지도한다면, 대부분의 대학원생들은 스스로 잘 하려할 것임.(물론, 잘하고자 하나, 실제 퍼포먼스는 못 미칠 수도 있고, 그때 지도교수가 잘 지도해 주는 것이 중요하다고 봄) --> 결국 교수가 필요한 이유 중 하나가 교육으로 봄. 현상을 탓하기보다 주어진 환경에서 조금이라도 훌륭한 연구자로 성장할 수 있도록 지도하는 것이 중요하다고 봄.
대학원생들이 게으른 이유에 대한 고찰

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결국 하고 싶은 이야기는 '자질이 부족한 사람들이 대학원에 간다' 인 것으로 보이는데, 글쓴이는 제대로 된 연구를 수행하기에는 지능이 좀 부족해보입니다. 글에 담긴 주장대로 연구기관에 투자를 줄인다고 합시다. 문제가 해결될까요? 아니오, 당연히 더 악화됩니다. 거기다가, 일반화를 할 거면 당연히 그 원인에 대한 깊은 고찰이 있어야 합니다. 단순한 자질 부족을 유일한 원인으로 짚는다면 국내 및 해외 유수 대학에 다니는 연구성과가 우수한 인재들은 설명할 수 없습니다. 차라리 성과가 지연되고 보상시스템에 문제가 있어 동기가 떨어진다, 라고 설명했으면 모를까 인풋 하나만 문제라면 대학원 다니는 기간동안 아무런 변화가 없어야 하고, 그런 변화를 이끌어내지 못하는 시스템이라는 전제가 최소한 필요합니다. 생각이 많이 부족해보이네요. 어그로 글 쓰기보다 좀 더 지적인 소양을 최소한 일반인 수준으로 끌어올릴 수 있는 활동을 추천드립니다.
대학원생들이 게으른 이유에 대한 고찰

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지극히 공감함 얼마나 오래 앉아서 집중 하냐가 중요한데 위에 언급한 리스트가 우선 집중력 차이도 큼ㅋㅋㅋㅋ 요즘 애들보면 참... 늦게 출근 일찍 퇴근이 기본이고 중간중간 자리비움도 너무 잦음 도대체 뭘 하는지 모르겠음ㅋㅋㅋㅋ 나는 집중하면 화장실 6시간도 안가고 그자리에 쭉 앉아 있는데 왜 그렇게 자주 왔다갔다하는지도 모르겠고
대학원생들이 게으른 이유에 대한 고찰

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정신나간 소리하노
대학원생들이 게으른 이유에 대한 고찰

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재미있는 논리네요. 이 논리대로라면 이런 글도 가능할 것 같습니다. : 국내 교수들은 왜 이리 무능하고 게으른가요? 제 고찰의 결과는 1단계로 가장 성실하고 똑똑한 사람들 의대로 다 빠짐 2 단계로 그 다음 성실하고 똑똑한 사람들 학계에 안 남고 대기업 취업함 3단계로 그 다음 성실하고 똑똑한 사람들 해외대학 교수로 빠짐 그래서 1, 2, 3 ,단계에 다 필터링 안된 성실하지도 않고 똑똑하지도 않은 교수들이 일반 공대 대학원에 바글 바글한건데..이런 교수들에 과제랍시고 정부에서 돈을 퍼 넣는게 맞는건가요? 이런 사람들 밑에서 배울게 있나요? 동일한 논리라면 의료계에도, 법조계에도 동일하게 적용할 수 있겠죠? 1단계에서 성실하고 똑똑한 사람들은 이민을 가거나 이미 미국 시민권자이다. 2단계에서 그 다음 성실하고 똑똑한 사람들은 유학을 간다. 3단계에서 그 다음 성실하고 똑똑한 사람들은 (의사의 경우) 호주로 가려고 AMC를 합격한다. 이런 논리가 진정 옳다고 보시나요? 잘 생각해보길 바랍니다.
대학원생들이 게으른 이유에 대한 고찰

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연구는 무한경쟁 이니깐.... 중국 애들이 같은 아이디어로 논문 쓰기 전에 먼저 써야 하니깐...
왜 교수님들은 대학원생들 휴일 없는게 당연하다고 생각하는 걸까요

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하기싫으면 하지마세요 본인 잘될라구 하는거아닌가;
왜 교수님들은 대학원생들 휴일 없는게 당연하다고 생각하는 걸까요

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시간 지나서 생각해보면 남들 쉴 때 같이 쉬고 일할 때 적당히 같이 일한 사람들은 대체로 논문이 없더군요 어떻게든 시간을 만들어서 그 시간에 논문 쓴 사람이 결국엔 게재 단계까지 갑니다. 뭐 길게 말하기 쉽지 않지만 그걸 교수님도 아니깐 하는 말입니다 한국이라서 그런거 아니구요 외국도 똑같아요. 다만 다른 점은 외국에선 그런 말 안해줍니다. 연구 결과 없으면 알아서 다른 길 찾으라고는 하죠. 평소에 그냥 잔소리 듣고 뭐라도 더 하는게 좋을까요? 아니면 잔소리 없이 평온하게 있다가 결과 못내서 한방에 나가리 될래요? 뭐 선택은 본인의 마음입니다
왜 교수님들은 대학원생들 휴일 없는게 당연하다고 생각하는 걸까요

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심심해서 실리콘 밸리 AI/ML research scientist 취업관련 질문 받는다

2020.09.01

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간략히 내 소개 하자면 오래 전에 K에서 학부 졸업. 미국 주립대에서 컴싸로 박사 받았음. Bay area 대기업에서 research scientist로 근무중. 궁금한 거 있으면 물어봐.

1. 어차피 연봉 물어볼거잖아?

기본급은 20만이고, 매 년 RSU로 20-25만어치 자사주 받는다. RSU는 받은 후 4년 동안 나눠서 지급됨. SWE연봉은 그냥 levels.fyi에서 검색하면 되는데, research scientist는 샘플수가 너무 적다. SWE보다 20%-50%정도 높게 받는다고 생각함.

2. 생활비랑 세금 떼면 안 남지 않냐?

세금은 얼추 15만불 정도 나가고, 생활비는 3인가족 기준 10만불 정도 씀. 남은 돈 20만불은 자산으로 축적되는데, 자산의 대부분은 RSU로 묶여있는 회사주식이고, 나머지도 X같은 세금 때문에 401k, IRA, HSA등의 은퇴연금에 최대한 많이 넣어야 함. 은행통장이나 개인 주식으로 늘어나는 유동성 자금은 연간 10만불 정도가 된다. 그런데, 자산 증가에서 다른 모든 변수를 씹어먹는게 회사 주가다. 아마존, 애플, 테슬라처럼 회사 주가만 오르면 모든 경제적 문제가 해결되지만, 반대로 구글처럼 지지부진하면 상대적 박탈감으로 현타옴 ("XX, 내가 푼 leetcode가 몇 문젠데, 쟤네들은 집 사고 난 뭐임.."

3. 한국이랑 비교해서 살기 어떻냐?

안 그래도 거지같은 베이 에리어, 요새 코로나 때문에 답답해 죽는다. 멀쩡한 직장 때려치고 삼전이나 네이버 카카오 들어가는 사람들 많이 봄. 솔직히 미국보다는 한국이 더 선진국 같다. 한국에 있을때는 내가 어려서 기업 꼰대 문화를 극혐했는데, 지금은 내가 꼰대라서 뭐... 하여간 한국 요샌 많이 나아졌다던데, 여기 교수들 평 보면 여전하네. 미국 좋은 점은 개인주의 만땅인 기업 문화, 그리고 돈 많이 주니까.

4. 남자가 거기 살면 결혼 못하지 않냐?

맞다. (굳이 찐따가 아니어도) 여기서 한국 남자한테 연애는 개노답. 괜찮은 여자들은 다 오래된 남친 있거나 공대 학부 1학년처럼 온갖 인종들이 들이댄다. 걍 한국 자주 들어가서 만나거나, LA/NY처럼 여자 많은 지역에서 사는게 낫다.

5. 한국에서 바로 가는 방법은 없냐? 유학 만이 답?

공대/자연대 기준으로 논문 3편 정도 나오고 인용수 50넘으면 NIW신청해라. 변호사 성공 비용 천만원 정도 드는데, 취업만 되면 과자값이다. NIW로 영주권 받고, LinkedIn에서 좀 떨어지는 회사부터 마구 찔러본다. FANG같은 데 되면 좋지만, 처음부터 좋은데 갈 필요 없다. 3년마다 이직하면 됨.

또 궁금한 거 있으면 물어봐.

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댓글 421개

2020.09.01

고생 많으십니다. 한국을 비롯한 (미국 기준으론)외국 석박출신들도 회사에 좀 있는지 궁금합니다. 실례가 안된다면 영주권 취득하셨는지요?

2020.09.01

한국에서 AI/ML 석사학위정도로 갈수있을까?
못간다면 박사학위로 이름있는 저널/컨퍼런스에 3편 정도면 충분한 합격선으로 봐야함?

Pierre Boulez*

2020.09.01

컴싸말고 물리학과 화학과 (이론, 계산 아님)도 실리콘 밸리 취업 가능?? 미국 top5 박사 재학중임

Pierre Boulez*

2020.09.01

(연봉 20만불 이상인 포지션으로)

Giuseppe Verdi*

2020.09.01

30살 9월에 박사 유학가면 늦는건가요? ㅠㅠ

대댓글 1개

2021.10.16

44살에 학원 도전하는 ㅜ ㅜ

https://blog.naver.com/meagy0912

2020.09.01

1. 베이에서 research 포지션으로 취업하려면 한국 학부 - directPhD 미국 박사가 가장 빠른가?
2. 미국 박사 학교 네임 벨류가 중요한가? 한국 박사로 실적 쌓고 가는건 불가능한가? (research)
3. 한국 학부로 SWE 포지션으로 FANG 취업하는 것이 가능한가?
4. ML에서 SWE와 research scientist의 비교 (업무, 재미 등등)

타지에서 고생 많으십니다. 답변해주신다면 진로 설계에 많은 도움 될 것 같습니다. 감사합니다.

2020.09.01

기업,학계에서 AL/ML 의 위상, 미래, 실용성에 대해 어떻게 생각하시는지 궁금합니다

GAN 이후엔 GAN 만큼 센세이션한 발전도 없는것 같고, 인공지능 비서, 챗봇 등 AL/ML를 중심으로 개발한 제품들은 한계가 드러나고, (성공적으로 사용되고 있는 영상인식 분야 제외...)

실제 산업현장에선 AL/ML이 패턴인식의 하위 카테고리 수준 정도로 기대치가 축소되고 있다는 느낌이 듭니다.
non-linear 데이터 분석할때 한번 사용해볼까? 수준?

대댓글 1개

2024.07.30

논문좀 더 읽으셔야할듯..

2020.09.01

(첫댓부터 답할께. 아... 갑자기 코드 커밋하라고 연락왔는데 딴짓하고 있네)
Q: 고생 많으십니다. 한국을 비롯한 (미국 기준으론)외국 석박출신들도 회사에 좀 있는지 궁금합니다. 실례가 안된다면 영주권 취득하셨는지요?
A: 박사급은 외국에서 바로 온 사람도 꽤 있습니다. 한국 출신도 있구요. 물론 절반 이상은 미국 학교 출신. 저는 O1으로 일하다가 영주권은 회사 통해서 받았습니다.

Q: 한국에서 AI/ML 석사학위정도로 갈수있을까?
못간다면 박사학위로 이름있는 저널/컨퍼런스에 3편 정도면 충분한 합격선으로 봐야함?
A: 석사론 경쟁력이 떨어진다. 그냥 학사 출신에 개발자로 오는 거랑 비슷한 난이도. AI/ML은 박사(3-4년 이상; 페이퍼 3개 이상) 가진 지원자가 충분히 많기 때문에. 취업 합격선은 그닥 안 중요하고 (세컨티어로 들어가서 이직하면 되니까), NIW합격선을 넘겨야지.

Q: 컴싸말고 물리학과 화학과 (이론, 계산 아님)도 실리콘 밸리 취업 가능?? 미국 top5 박사 재학중임
A: 그 쪽 관련된 회사로 취직하면 되겠지만, IT회사에서 자연과학 사람을 왜 뽑겠니? 계산 물리쪽은 Data Scientist로 가는 케이스가 있긴 한데, 그럴거면 왜 박사를 했는지 의문...

Q: 30살 9월에 박사 유학가면 늦는건가요? ㅠㅠ
A: 36살에 박사 받고 나오면 절대 늦은 거 아님. 다른 나라 애들은 보통 30초반. 한국 남자는 30후반에 박사 받는 게 일반적이니까. 근데 박사 과정에 7년씩 꼴아박으면 인생 꼬임 ㅋ

2020.09.01

Q1. 베이에서 research 포지션으로 취업하려면 한국 학부 - directPhD 미국 박사가 가장 빠른가? -> A1. 당연히 그게 젤 빠르지. 근데 한국에서 대학원 다니고 있어도 NIW로 넘어오는게 어렵지 않다는 게 내 포인트.
2. 미국 박사 학교 네임 벨류가 중요한가? 한국 박사로 실적 쌓고 가는건 불가능한가? (research) -> A2. 박사급 포지션은 네임 밸류 따짐. Stanford나 MIT졸업생이 지원하면 tier2에서는 인터뷰를 할 수밖에 없음. 걔네들은 보통 tier-1랩 아니면 교수로 가니까. 그 아래 주립대 급 (gatech, uiuc, uw)에서 보통 대기업 리서처로 들어감. 아예 듣보잡 학교는 상당히 어려움. SPK는 주립대 아래 듣보잡 위라고 보면 됨.
3. 한국 학부로 SWE 포지션으로 FANG 취업하는 것이 가능한가? -> A3. 물론. Leetcode만 잘 보면 뽑아줌. 근데 학사는 NIW를 못 받으니까 H1비자 받느라고 1년을 삽질해야하고, 그거 기다려주는 회사가 거의 없음. 그래서 한국에 취업설명회가는 아마존에 취직해서 캐나다에서 몇 년 일하다가 미국으로 건너오기도 함.
4. ML에서 SWE와 research scientist의 비교 -> A4. 본문에서 말했듯이 research scientist연봉에 확실히 높음. 일반 SWE < ML engineer < ML scientist

2020.09.01

Q. 기업,학계에서 AL/ML 의 위상, 미래, 실용성에 대해 어떻게 생각하시는지 궁금합니다
GAN 이후엔 GAN 만큼 센세이션한 발전도 없는것 같고, 인공지능 비서, 챗봇 등 AL/ML를 중심으로 개발한 제품들은 한계가 드러나고, (성공적으로 사용되고 있는 영상인식 분야 제외...)
실제 산업현장에선 AL/ML이 패턴인식의 하위 카테고리 수준 정도로 기대치가 축소되고 있다는 느낌이 듭니다. non-linear 데이터 분석할때 한번 사용해볼까? 수준?
A. '인공지능'은 밑천이 조금씩 드러나고 있고, 패턴인식 기술을 더 광범위한 태스크에 상용화하는 중이라고 봄. 쉬운데 돈 되는 문제들 즉 Low-hanging fruit 이 아직 너무너무너무 많음. 걔네들 풀려고 신경망을 쓸 필요는 없는데, 문제가 아무리 쉬워도 데이터 파이프라인 잡고, 스케일링 이슈 풀고, Explainable UI만들고, privacy문제 해결하고, 품질 보증하고.. 할 일 엄청 많음. 그만큼 돈도 되고. 정리하자면, '인공지능'으로 약을 팔아서 돈 받아서 팀 꾸리고 인프라 만든 다음에 실제 하는 일은 data-driven automation을 상용화하는 거임

2020.09.01

AI/ML 비젼쪽으로 연구하고싶은 학부 4학년입니다 혹시 추천해주실만한 강의가 있을까요? 그리고 글쓴이님은 원생때 어떤식으로 연구를 하셨는지 궁금합니다.

2020.09.01

와 고급정보 감사드립니다!
이런글은 명예의전당? 그런 게시판으로 가야되는거 아닌가요 ㅠㅠ

2020.09.01

해외에서 고생이 많으십니다. 한국 대학교 교수로 들어올 생각은 없으신가요?

2020.09.01

Q. AI/ML 비젼쪽으로 연구하고싶은 학부 4학년입니다 혹시 추천해주실만한 강의가 있을까요? 그리고 글쓴이님은 원생때 어떤식으로 연구를 하셨는지 궁금합니다.
A. 비전 쪽 전망은 계속 좋으니까 쭉쭉 파세요. 제 연구분야는 interactive / human-in-the-loop machine learning이었습니다.

Q. 한국 대학교 교수로 들어올 생각은 없으신가요?
A. AI/ML분야는 사기업 연봉이 넘사벽이라서요. 나이 40이전에 바짝 벌고, 그 이후에 학교가 그리우면 갈 지 모르겠습니다. 언제 물 빠질지 모르는데, 들어올 때 열심히 노 저어야죠.

2020.09.01

한가지 첨언 드리자면, 비전이나 NLP 연구하시다 보면 딱 정해진 문제와 깔끔한 데이터셋 (e.g. ImageNet) 안에서 기술적으로 복잡한 모델을 고민하시게 될텐데, 가끔은 지저분하고 현실적인 문제를 어떻게 단순한 솔루션으로 풀 수 있을지도 고민해 보세요.

대댓글 1개

2021.03.09

성님 좋은 글 보고 마음에 담아갑니다.

2020.09.01

답변들 전부 정말 감사합니다. 많은 도움 되었습니다. 추가질문 드리고 싶은데요,

1. 베이 기업에서 ML engineer 와 ML researcher의 업무 차이가 궁금합니다.
2. NLP 전망 괜찮나요?

Ernst Chain*

2020.09.01

저도 해외에서 곧 박사받는 30대초반입니다. 베이 지역에서 FAANG 같은 IT 회사랑 반도체 회사(펩리스, 공정, 반도체장비 쪽)랑 연봉 차이 큰가요?

2020.09.01

Q1. 베이 기업에서 ML engineer 와 ML researcher의 업무 차이가 궁금합니다.
A. ML researcher는 기본 모델 설계하면, ML engineer는 data lake / pipeline 개발, model deployment, batch training등 실제 제품으로 만드는 일을 합니다. 건축에서 설계랑 시공 엔지니어 차이랑 비슷하겠네요.

Q2. NLP 전망 괜찮나요?
A. 네, 계속 좋을 것 같습니다. 순수 NLP도 좋고, 실제 제품에서는 video나 image등과 결합된 미디어의 분석, 생성 같은 용도로 상용화되는 일이 많은 것 같네요. 요새 GPT-3가 핫하던데, 아직 써보진 않았습니다.

Q. 저도 해외에서 곧 박사받는 30대초반입니다. 베이 지역에서 FAANG 같은 IT 회사랑 반도체 회사(펩리스, 공정, 반도체장비 쪽)랑 연봉 차이 큰가요?
A. 제가 듣기로 요새 반도체쪽이 연봉을 많이 주지 않더군요. 박사급이 20-25만 정도면 많이 받는거라고 들었습니다. 삼전이 더 많이 준다는 말도...

2020.09.01

답변 감사합니다 추가적으로 질문이 있는데
이쪽으로 석사만 하고 취업을 할지 박사까지 하고 취업을 할지 고민입니다
사실 제 스스로 느끼기에도 제가 대단한 논문을 쓸거 같지 않은데 박사까지하면 이미
거품도 좀 꺼지고 레드오션이 될거같아서 석사까지만하고 관련부서로 취업을 할까 생각중인데
물론 글쓴이님은 박사까지 하셔서 잘 되셨지만 개인적인 생각은 어떤지 궁금합니다.

Victor Hugo*

2020.09.01

비전쪽 연구를 하는 여자 대학원생입니다. 차후에 결혼과 출산 계획이 있는데, 해외 사기업 취직시 한국처럼 경력단절이 빈번한지 문의드립니다. 안정적인 복귀를 위해서는 기업 취직보다는 연구직이나 (할 수 있다면) 교수를 준비하는 것이 더 좋을까요? 연구는 적성에 맞는 것 같습니다.

2020.09.01

안녕하세요. 시간 내서 도움 주셔서 감사합니다.

1. 박사급도 ML engineer 포지션에서 일하는 경우가 있는지? 있다면 이 경우 연봉은?
2. 베이 취업을 희망하는 학사에게 조언(준비해야 할 것들 등)부탁드립니다.

2020.09.01

안녕하세요 답변 잘 읽었습니다. 정말 감사드립니다.

윗 댓글 2번 질문이랑 비슷한 맥락인데

ML engineer로 한국 학부 끝나고 베이로 가려면 무엇을 준비해야할까요?

2020.09.01

진짜가 나타났네 ㅋㅋㅋ

2020.09.01

Q. 이쪽으로 석사만 하고 취업을 할지 박사까지 하고 취업을 할지 고민입니다
사실 제 스스로 느끼기에도 제가 대단한 논문을 쓸거 같지 않은데 박사까지하면 이미
거품도 좀 꺼지고 레드오션이 될거같아서 석사까지만하고 관련부서로 취업을 할까...
A. 사기업 목표로 할 때 석사vs박사에서 답은 무조건 석사였음. 굳이 박사를 요구하는 자리가 사기업에 정말 적으니까. 근데 AI/ML은 예외임. 탑티어 학회에 사기업에서 우루루 몰려가서 톡 듣는 분야니까. 지금까지는 그래왔고, 앞으로 어떻게 될지는... 솔직히 모르겠음. GPT-3처럼 핫한 기술이 나와서 한 번 더 빵 띄워주면 계속 가는 거고, 앞으로 5년 정도 아무것도 없으면 조금씩 거품 꺼지는 거고... 현재 리서치랩에 있는 입장에서는, 박사과정의 훈련을 거친 사람의 특징은 분명히 존재함. 박사들은 어떤 문제를 접했을 때, 연관된 논문도 읽고 대가들한테 컨택도 하면서 근본적으로 이해를 하려고 함. 이 과정에 재미를 느끼면 박사 권장.

2020.09.01

Q. 비전쪽 연구를 하는 여자 대학원생입니다. 차후에 결혼과 출산 계획이 있는데, 해외 사기업 취직시 한국처럼 경력단절이 빈번한지 문의드립니다. 안정적인 복귀를 위해서는 기업 취직보다는 연구직이나 (할 수 있다면) 교수를 준비하는 것이 더 좋을까요? 연구는 적성에 맞는 것 같습니다.

A. 해외 대기업 취직 시 경력단절 없음. 맞벌이라면, 각자 6개월씩 육아휴직 (월급100% 받으면서) 하면, 벌써 2살됨. 그 이후는 9-5로 보육 시설에 맡김. 이런 식으로 애 셋 키우는 부부 많음. 물론 아이가 5살 될때까지 돈은 많이 못 모으지만, 경력단절은 (거의) 없다고 봄.

컴터비전쪽으로 연구직이나 교수되기는 비교적 용이할텐데, 그 이유가.. 연구직이나 교수 처우가 사기업에 비해 너무 안 좋아서임. 탑티어 공대 조교수도 12만불 정도 받을건데, 정말 개처럼 일해야함. 육아와 커리어를 동시에 잡으려면 Microsoft research처럼 워라벨 좋은 사기업 연구소가 최선이라고 생각해.

대댓글 1개

2022.10.06

탑티어 공대 조교수입니다. 개처럼 일하는 건 맞아요 테뉴어 전까지는 (즉, 현재..ㅠ). 근데 다른 장점도 있으니 좋은 학교 박사 학위 받고도 회사 안 가고 교수를 하는 거겠죠? 우선 테뉴어 받고 나면, 월급 받으면서 그냥 하고 싶은거 하며 살 수 있습니다. 여기서 하고 싶은것이 일이면 일인거고 아니면 아닐 수도 있죠 (티칭은 꼭 해야함). 또한 IT 업계는 age discrimination이 아주 많은 곳입니다. 100세 시대에 갈 길이 먼데, 나이 먹고도 계속 회사에서 survival challenge를 받으며 사는 건, 성격적으로 맞는 분들도 있지만 아닌 분들도 아닐 거라고 생각해요. 특히, 미국 대기업에서 native가 아닌 Asian으로 살면서 매니저, 디렉터, 또는 VP 레벨에서 살아남는 건 그 나름대로 참 힘든 일일라고 들었습니다 (개인적으로 저는 그렇습니다.. 아는 사람들 중 non-native 한국 사람인데 체질적으로 맞는 사람도 많아요). 마지막으로.. 회사는 연구소던 어디던 기본적으로 돈을 벌고자 하는 곳입니다. 저한테 많은 돈을 주고 뽑을 때는 뭔가 바라는 게 많다는 거겠죠? 그걸 deliver하지 않으면서 살아남기는 어렵습니다. 그런 긴장감을 "평생" 즐기며 살 수 있는 사람이 아닌 저 같은 사람은, 제가 해야할 고생을 40대 초중반까지로 데드라인을 두고 몰빵하는 선택을 했습니다ㅎㅎ

2020.09.02

Q1. 박사급도 ML engineer 포지션에서 일하는 경우가 있는지? 있다면 이 경우 연봉은?
A1. 박사 받고 ML engineer로 일하기 쉽지 않아. 그 쪽은 cloud나 infrastructure쪽으로 잔뼈가 굵은 5년차 이상 엔지니어들이랑 경쟁해야해서... 논문 읽고 쓰는 능력은 아무 쓰잘떼기 없다. 연봉은 위에서 말했든시 SWE랑 Research scientist사이.

Q2. 베이 취업을 희망하는 학사에게 조언(준비해야 할 것들 등)부탁드립니다.
A2. 영어랑 Leetcode 꾸준히 준비하면서 Amazon이 한국 채용을 할 날을 기다려보시죠...

2020.09.02

꼬꼬마 친구들이 "난 논문 대박낼 자신 없으니까 ML엔지니어나 해볼까?"라고 생각하는 것 같아서 꼰대아저씨가 한 마디 할께. 연구 열심히 해서 researcher되는 게 훨씬 쉬울거야. ML엔지니어로 뽑히려면 과거에 했던 프로젝트들이 대용량 데이터와 인프라를 다뤘어야 하는데, 학교에서 그런 프로젝트를 할 리 없잖아? 물론 분산시스템 쪽 연구했을수도 있지만, 그것도 '연구'지 '실무'는 아니라고. 한 마디로 대학원생이 ML engineer쪽 requirement를 맞추는게 너무 어려워. 반대로, researcher는 논문이 경쟁력이야. 괜찮은 논문 두세편만 있으면, 영어를 못해도, 코딩을 발로 해도 뽑고 싶어져. 그래서 tier1 학교가 아니어도, 좋은 학회 논문 못 쓰고 졸업해도, AI/ML쪽 대학원이 취업에 강하다는 거야.

2020.09.02

그리고, 비자나 영주권 받는게 취업문 뽀개는 것보다 어려운 문제일 수도 있어. 난이도로 치면 NIW <<<<<<<<<< H1B. 외국에서 H1B받으려면, 회사 입장에서 사람 뽑아놓고 거진 1년을 공석으로 놔둬야 한단 말인데, 이게 가능한 회사가 정말 몇 개 없음. 박사 4년차 쯤에 NIW 받고, 슬슬 취업준비해서 넘어가는게 현실적으로 가장 쉬운 길.

2020.09.02

현실적인 조언 김사합니다.

1. 한국 실적 좋은 랩실에서 박사와 미국 박사 중 베이 취업이 목표라면 뭐가 낫나요?

본인 실력이 제일 중요하다는 걸 알고 있습니다. 미국으로 넘어가서 박사를 하게 되면 커뮤니케이션/거주 문제때문에 오히려 한국에서보다 좋은 논문 안나올까봐 걱정입니다. 어떻게 생각하시나요?

2020.09.03

Q. 한국 실적 좋은 랩실에서 박사와 미국 박사 중 베이 취업이 목표라면 뭐가 낫나요? 본인 실력이 제일 중요하다는 걸 알고 있습니다. 미국으로 넘어가서 박사를 하게 되면 커뮤니케이션/거주 문제때문에 오히려 한국에서보다 좋은 논문 안나올까봐 걱정입니다. 어떻게 생각하시나요?
A. 당연히 랩바랩이지만, 한국에서 실적 좋은 랩 중에는 정말 실적(만)을 위해 시스템이 고도로 특화된 곳들도 있어. 그런 곳에서는 졸업 후에 본인이 뭐 하고 싶은지 고민할 시간이 없을 수도 있지만, 어쨌든 논문은 팍팍 찍어낼 수 있으니까, 본인 성향에 따라 장단점이 있다고 볼 수 있음. 미국에도 실적이 최우선이고 교수가 노예감독인 랩이 있지만, 한국보다는 적을거심. "실적 vs 연구자로서의 취향개발"은 본인 성향 따라서 정하면 됨. 두 번째, 커뮤니케이션 문제는 미국이 무조건 우위인 게, 영어 하나도 못하는 사람도 랩 미팅이나 TA 4-5년 구르다보면 다 하게 됨. 그냥 버티기만 해도 한국 박사들이 평생 달고 살 걱정거리 하나 해결되는데 뭘 걱정함?

동년배 중에 기본 스탯은 같아도 계속 성장하는 그룹이랑 30대 초/중반부터 정체되는 그룹이 있음. 그 차이가 뭐냐면 계속 성장하는 그룹은 "내가 저기 가서 좋은 성과 낼 수 있을까?"같은 고민 안함. 궁금하고 재밌을 것 같아서 일단 가는 거고, 가서 고생하고 최종적으로 실패하더라도 후회 없을 만큼 버티는 거임.

2020.09.03

A. 하나 빼먹었는데, 베이 취업이 목표라면 미박이 당연히 쉽지. 인턴 기회가 4번 정도 있는데 그 중 두 번만 잡으면 정직원 되기 안 어려움. NIW뿐만 아니라 StemOPT옵션도 있고. CS에서 보자면 Top3(CMU,Stanford,MIT) >> Top10(UW, Gatech, UIUC, ...) > Top30(기타 주립대, Purdue, ...) > SKP > Top50

2020.09.03

감사합니다.

2020.09.03

두 번째, 커뮤니케이션 문제는 미국이 무조건 우위인 게, 영어 하나도 못하는 사람도 랩 미팅이나 TA 4-5년 구르다보면 다 하게 됨. 그냥 버티기만 해도 한국 박사들이 평생 달고 살 걱정거리 하나 해결되는데 뭘 걱정함?
동년배 중에 기본 스탯은 같아도 계속 성장하는 그룹이랑 30대 초/중반부터 정체되는 그룹이 있음. 그 차이가 뭐냐면 계속 성장하는 그룹은 "내가 저기 가서 좋은 성과 낼 수 있을까?"같은 고민 안함. 궁금하고 재밌을 것 같아서 일단 가는 거고, 가서 고생하고 최종적으로 실패하더라도 후회 없을 만큼 버티는 거임.
-> 와 이거 머리 띵했네요. 감사합니다. 제가 너무 우물안 개구락지처럼 생각했던 것 같네요. 저는 전자공학 전공하다가 인공지능 수업을 듣고 관심있어서 뛰어든 학부생입니다. 강의들으면서 이미지분류 프로젝트 하나해보다가, 이게 통계베이스가 상당히 있어야겠다는 생각이 들어서 통계학과 + 컴공 주요과목들 수강해나가는 중입니다. 궁금한 것은
1. 요새 통계학과도 대학원 커리큘럼을 보면 좀 더 통계적인 느낌이 나지만 ai대학원과 커리큘럼을 살펴보면 상당히 비슷하다는 생각이 듭니다. 혹 현업에서 느끼시기에 근본적인 차이점이 있다고 생각한다면 무엇이라 생각하시는지요
2. 제가 여러가지 알아보다가 국가장학금으로 저를 포함한 상당히 극소수에게만 해당되는 특수한 장학금을 발견했습니다. 북미권으로 대학원 유학을 갈 경우 석사는 최대 2년, 박사는 3년간 50,000$/year를 장학금으로 지원을 해주는데, 석사유학나갈 경우 펀딩은 거의 없다고 들어서 좋은 기회라 생각하여 석사부터 출국해보려 합니다. 근데 미국은 석사의 개념이 한국과는 조금 달라서, 취업을 위해 돈내고 트레이닝 받는 개념이 좀 크다고 들었습니다. 미국박사까지 생각할 경우 저기에 좀 보태서라도 석사부터 나가서 하는 것은 괜찮다고(박사진학에 유리한지) 생각하시나요??
3. 사내창업 등의 기회가 bay기업들에 좀 많은지 궁금합니다.(분위기가 장려하는 분위기 인지..)

2020.09.04

신소재공학부 재학 중인 학생입니다. 아주 먼 미래의 이야기겠지만, 석박통합을 자대에서 하고 포닥을 해외에서 하게되면 실리콘밸리쪽 취업이 가능한가요..? 해외쪽 취업이 되려면 반드시 석박을 해외에서 하는게 좋은건가요? 포닥도 소용이 없는건지..궁금합니다! 해외쪽 경험을 쌓고 싶은데 전문연 때문에 국내 석박통합을 해야할 것 같아서요..!

2020.09.04

혹시 모르실수도 있을 것 같긴한데.. reinforcement learning 이나 meta learning쪽으로 베이에 있는 회사들은 어떻게 생각하는지 궁금합니다. 이쪽이 너무 재밌어서 연구하고 싶은데 아무래도 실제 산업에서는 많이 안쓰인다고 해서 졸업 이후 취업이 걱정됩니다 ㅠㅠ

2020.09.04

Q1. 요새 통계학과도 대학원 커리큘럼을 보면 좀 더 통계적인 느낌이 나지만 ai대학원과 커리큘럼을 살펴보면 상당히 비슷하다는 생각이 듭니다. 혹 현업에서 느끼시기에 근본적인 차이점이 있다고 생각한다면 무엇이라 생각하시는지요
A1. 전 CS나와서 통계학과나 AI대학원 분위기가 어떨지는 솔직히 모르겠습니다. CS와 (전통적인) 통계학과의 학풍을 비교하자면, CS가 훨씬 시스템 설계나 어플리케이션 쪽을 권장하는 것 같습니다만, 이것도 랩바랩이라.

Q2. 제가 여러가지 알아보다가 국가장학금으로 저를 포함한 상당히 극소수에게만 해당되는 특수한 장학금을 발견했습니다. 북미권으로 대학원 유학을 갈 경우 석사는 최대 2년, 박사는 3년간 50,000$/year를 장학금으로 지원을 해주는데, 석사유학나갈 경우 펀딩은 거의 없다고 들어서 좋은 기회라 생각하여 석사부터 출국해보려 합니다. 근데 미국은 석사의 개념이 한국과는 조금 달라서, 취업을 위해 돈내고 트레이닝 받는 개념이 좀 크다고 들었습니다. 미국박사까지 생각할 경우 저기에 좀 보태서라도 석사부터 나가서 하는 것은 괜찮다고(박사진학에 유리한지) 생각하시나요??
A2. 국가 장학금 받고 나오면 당연히 좋죠. 박사과정은 어차피 풀펀딩일테니 옵션이지만, 석사과정이면 국장 받고 나와야 돈 억대로 깨지는 거 막을수 있습니다. 석사 후 바로 취업할 생각이 없으시면 그냥 박사로 나오시는 걸 추천드리긴 합니다. 석사후 박사갈 때 학교나 랩 바꾸느라 1년씩 붕 뜨는 경우를 많이 봐서... 석사/박사 둘 다 지원하고 되는 걸로 나오시면 어떨지?

Q3. 사내창업 등의 기회가 bay기업들에 좀 많은지 궁금합니다.(분위기가 장려하는 분위기 인지..)
A3. 사내창업은 거의 들어본 바가 없구요. 그냥 마음 맞는 사람들끼리 때려치고 나가서 창업하거나, Start-up에 조인하죠. 회사에서 장려하든 말든.. ㅎㅎ

2020.09.04

Q. 신소재공학부 재학 중인 학생입니다. 아주 먼 미래의 이야기겠지만, 석박통합을 자대에서 하고 포닥을 해외에서 하게되면 실리콘밸리쪽 취업이 가능한가요..? 해외쪽 취업이 되려면 반드시 석박을 해외에서 하는게 좋은건가요? 포닥도 소용이 없는건지..궁금합니다! 해외쪽 경험을 쌓고 싶은데 전문연 때문에 국내 석박통합을 해야할 것 같아서요..!
A. 위에 많이 답변했는데, 국박하면서 NIW로 영주권 받고 나오시면 됩니다.

2020.09.04

Q. reinforcement learning 이나 meta learning쪽으로 베이에 있는 회사들은 어떻게 생각하는지 궁금합니다. 이쪽이 너무 재밌어서 연구하고 싶은데 아무래도 실제 산업에서는 많이 안쓰인다고 해서 졸업 이후 취업이 걱정됩니다 ㅠㅠ
A. 재밌으면 해야죠! 두 분야는 핫 토픽인지라, 당장 산업에서 안 쓰여도 그 과정에서 얻은 지식과 실적으로 ML쪽 일자리 얻기에 부족함은 없을 것 같습니다.

2020.09.06

안녕하세요, 한국에서 학부 2학년 마친 cs 대학생입니다. 제가 대학원을 2년뒤에 들어갈것같은데, 어느분야를 선택할지에 대해 고민하고있습니다.

저는 한국에서 석사 후 미국박사를 목표로 계획을 잡고있고, 한국에서 교수가 하고싶은 학생입니다.

AI 대학원들고 많이 생겨났고, 일반 cs대학원도 AI를 접목해서 연구를 많이 진행하시는것같더라구요! 다만 지극히 개인적인 제 주관으로는 제가 박사학위를 취득할 10년뒤에도 AI붐이 지속될지 확신이 없습니다.
그래서 누구도 쉽게 예측하기 힘들겠지만, 2년뒤 AI연구를 시작하는것이 괜찮은(늦지않은) 선택일지 조언을 구하고싶습니다. 아니면 차라리 다른 cs분야를 연구하는것이 좋을지 궁금합니다.
감사합니다!

2020.09.06

A. 꼬꼬마 왔능가? 아저씨가 꼰대 모드로 답변 달아줄께. 준비 없이 던지는 질문에도 수준이 있는데, 평소에 얼마나 생각이란 걸 하면서 살아왔는지 여실히 보여줘. 한 마디로 말해서, "AI붐이 지속될까요?"라는 질문은 가능하지만, 교수를 목표로 하는 학부2학년이 물어보면 "그걸 내가 어떻게 알아?" 말고는 해줄 말이 없어. 왜? 일단 너무 먼 미래라서 알 방도가 없고, 자네가 지금 진로를 정해봐야 2-3년 간격으로 계속 선택지가 나올테니까. 어디서 이런 질문 던지면 "자넨 참 생각 없이 사는구먼"이라고 판단될테니, 한 번 개선안을 찾아보자고.

일단, 3년 안에 최선의 성과를 거둘 방법을 찾자. "교수를 목표로 좋은 대학원에 가고 싶은데요, 어떤 식으로 준비하면 될까요?", "집에 돈이 없고 미필인데 국박/해박 중에 뭐가 나을까요?", "지금 컴퓨터비전이나 NLP쪽으로 집중해서 개인 프로젝트하는게 대학원 갈때 도움 될까요?" 이렇게 구체적이고 가장 가까운 목표 '대학원 진학'에 초점을 둔 질문이 좋은 질문이라네.

그럼 꼰대 아저씨는 이만총총

2020.09.07

안녕하세요, 현재 한국에서 컴공 학부생으로 재학중인 학생입니다. cs쪽으로 유학과 그 분야에 대해서 고민중에 있는데 마침 이 게시글을 보게 되어서 질문드립니다.
랩 인턴으로 비전쪽을 공부해봤지만 별로 흥미가 생기지 않고 pl, 컴파일러 쪽 분야에 더 흥미가 있는데, ml 외의 다른 cs 분야도 research scientist를 많이 채용하는 편인지 궁금합니다. 미국 탑스쿨 쪽에서 system 분야나 pl 분야로 phd를 한 경우에도 학부,석사졸과 구별되게 더 흥미로운 주제를 갖고 일할 기회가 있는지, 그리고 다른 분야의 research scientist들도 높은 연봉으로 일하는지 궁금합니다. 감사합니다!

2020.09.08

ㄴ현재는 ML쪽이 자리도 많고 연봉(보너스?)가 훨씬 높습니다. 하지만, 님이 박사 마칠 때 뭐가 대세일지는 아무도 모르죠. 제 이야기를 드려볼께요. 저 박사 시작할 때만 해도 힌튼이 CNN발표하기 전이라 아무도 AI/ML에 관심 없었어요. 얼굴인식 논문도 전부 NN없이 패턴매칭하는 거였죠. 제 연구분야도 ML아니었습니다. 근데 졸업이 가까워오면서, ML이 엄청나게 뜨는 걸 보고 원래 하던 분야에 ML을 섞었고, 회사에서도 ML+X를 하고 있어요. 어차피 지금 관심가는 분야랑, 대학원에서 하는 거, 졸업 후에 하는 게 동일선상에 있을 가능성은 적어요. 현재 AI/ML이 테마주라면, PL이나 컴파일러는 저평가 우량주입니다. A급 랩도 경쟁율이 낮고, 교수님 케어도 잘 받을 수 있겠죠. 그런 랩에서 인턴하고, 논문 내서, 좋은 대학원 가는 게 현재 내릴수 있는 선택으로선 가장 좋을 것 같습니다. 중간 중간에 ML(혹은 다른 테마 기술)적용한 PL/compiler논문도 내면 금상첨화겠죠.

2020.09.08

답변 감사합니다.

2020.09.13

선생님 글도 장보았고 답변 처음부터 잘봤습니다.
좋은글 인것같아서 저장해놓고 두고두고 보겠습니다.
저도 몇가지 궁금한 것이 있습니다.

저는 지방국립대 전자공학 졸업후 외국계 반도치 회사 재직중 ssh에서 데싸 석사를 마치고 한국 재계서열 10위권에서 인공지능 사업부에서 일하고 있습니다. 하는일은 오브젝트 디텍션을 위주로 합니다.

아직 20대이고 석졸이다보니 학졸보다 연봉(5천정도)은 크지 않고 경력정도 쳐준느낌? 글쓴이 선생님과 비교해보니 차이가 커서 놀랐습니다.. 아직 한국은 al/ml대우가 영.......그래서 재직하면서 박사를 가려고합니다.( 박사를 가는 이유는 첫째가 연봉협상 우위선점 둘째가 진급 우위선점입니다. 그리고 목소리..박사가 힘주고 잘하더라구요... 뛰어난진 모르겠다만...) 학문적 업적을 위해서 하고싶은 생각은 안들더라구요..

분야는 같은분야에서 이지미 데이터 랩쪽을 생각하고있습니다. 들은건 있어서 해박이 좋다는건 아는데.. 퇴직하기는 겁이나서 재직하면서 공부하는 길을 생각중입니다.

그래서 생각한것이 한국 송도에 있는 뉴욕주립대(스토니브룩) 컴싸를 생각했습니다. 여길 졸업하면 차후 박사졸+경력으로 미국으로 넘어갈 수 있을까요?? 아니면 석사졸업한 연구실에서 한국박사해도 넘어가는데 큰 차이가 없을까요??

한국에 있는 미국대학이 미 본토에서 어떤 대우? 위치? 잘 모르겠습니다. 예를들면 인서울 대학중에 지방에 분캠 같은 느낌일까요??..

그리고.. 미국경험 후 학부 모교 교수로 가는것이 최종 목표기는 합니다... 왜냐면 ... 모교출신 교수가 단 1명도 없는학교라서 제가 지원하면 어드벤티지가 있을거라고 생각해서요...

2020.09.15

ㄴ AI/ML에서 박사 연봉이 높게 책정되는 건 매우 특이하고 일시적인 현상입니다. 솔직히 말씀드려서, 이미 석사를 받으셨고 관련 직종에서 일하고 계신데, 연봉 상승을 위해 박사를 가는게 어떤 의미가 있는지 모르겠네요. 연구가 너무 좋아서 미칠 것 같고, 논문을 막 찍어내고 싶은데 회사에서 여건이 안 받쳐준다면, SKP나 국내 상위권 AI대학원으로 진학하심이 어떨까요?

수니송도점은 조금 이야기를 들었습니다만, 미박이랑 비교할 수준은 아닌 걸로 알고 있습니다. 그냥 외국 대학이죠. 목표가 미국 취업이나 모교로 가는 것이더라도 SPK가 나을거에요.

1순위. 직장에서 열심히 논문 읽으면서 내공과 경력을 쌓아, 더 좋은 회사로 이직하기
2순위. SPK등 국내 상위권에 박사로 진학하기
3순위. 그 외...

2020.09.29

좋은 쓰레드를 이제 봤네요. 늦었지만 시간 되신다면 답변 부탁드립니다ㅎ 그리고 좋은 정보 공유해 주셔서 감사해요.

저는 현재 분야 1tier 학교 (stanford/mit/caltech) 에서 비cs 이공계 박사 중인 학생입니다. 전공은 다르지만 cs minor 준비하며, 쓴이분과 같은 rs 포지션 잡는게 목표입니다. 현재는 fang research intern 지원 중인데 하나라도 됬음 좋겠네요 ㅠ

거두절미하고 질문 드리면,
1) rs position 잡으려면 논문 실적이 어느정도 되야하나요?
2) 학교 네입밸류가 좋더라도 비cs로 fang ml쪽 rs 포지션 잡을 수 있을까요?
3) 주로 python 쓰고 가끔 래핑할때 c++ 써서 c++이 서툰데, rs 하려면 c++ 을 잘 다뤄야 할까요? 더불어, rs 면접때도 코테 보는지..

감사합니다!

2020.10.01

ㄴ (1) 비cs중에서 어느 전공이냐에 따라 접근방식이 완전히 달라질 것 같습니다. 사실 tier1에 다니시면 주변에 FANG인턴 다녀오신 분들 많을텐데, 그 분들에게 물어보시면 더 현실적인 접근법을 알려주실 것 같아요. 저라면 일단 타겟 랩이나 리서처를 찾아서 꾸준히 컨택할 것 같습니다. 당연히 현재 하고 있는 연구와 관련도가 높아야 하고, 그 랩에서 필요로 하는 스킬에 능하면 더 좋겠죠. 학회장에서 그 랩 사람이 발표한 다음에 다가가서 자신을 소개하고 인턴쉽에 관심 있다고 말하는 것도 좋습니다. 그런데 어떤 식으로 컨택을 하던간에, 관련 논문을 최소 1편 (2편 이상이면 더 좋습니다) 퍼블리시 하는 것이 가장 중요합니다. 리서치랩에서 인턴을 뽑을 때 가장 중요하게 생각하는 게 "유사한 연구를 이미 수행하고 있는가?"이거든요.
(2) 정확히 어떤 전공이신지는 모르겠는데, 현재 지도교수님 아래에서 FANG에 있는 리서치랩의 관심사와 겹치는 논문을 낼 수만 있어야 합니다. 그게 아니라면 정말 어려울 거에요.
(3) RS에서 c++을 꼭 써야하는 경우는 거의 못 봤습니다. 혹여 필요하다고 해도 연구에 필요한 정도는 금방 배울 수 있을 거에요. 코딩 테스트는 보통 보는 것으로 알고 있습니다만, RS인턴의 경우 SWE보다 난이도가 확실히 낮다고 들었습니다.

2020.10.02

ㄴ 전공은 자연과학쪽이고 주로 최적화나 signal or image processing을 합니다ㅎ 저는 ml application 개발중이구요. 같은 랩에 g사 인턴 하는애가 한명 있는데 swe 였네요. 논문은 제 분야에서 ml 적용한 peer reviewed 하나랑 abstract 하나 있네요ㅠ 이정도는 부족하겠죠? ㅠ ml 컨퍼에 논문 억셉할 수 있도록 해보겠습니다. 너무 감사드려요. 개인적으로 연락드리고 싶지만 어렵겠죠? 추석 잘보내시길!

2020.11.09

형은 김박사넷의 희망이ㅣ야!

2020.11.12

안녕하세요 ㅠ 저는 이번에 박사 지원하고 미국에서 수학+컴싸로 학부나온 학생입니다. AI/ML쪽, 특히 bias/ethics나 interpretability쪽에 관심이 있는데 ML쪽이 워낙 치열해서 100위권 안쪽까지 다양하게 지원하려 합니다. 만약 50위권 밖 대학을 붙어도 박사님같은 researcher가 될 수 있을까요? FANG research는 아예 불가능한건지요. 정 안되면 티칭대학 교수까지 생각하고 있는데 아직 지원도 마치지 않은 상태라 여러 걱정이 들어서 여쭤봅니다! 감사합니다

2020.11.13

ㄴ 솔직히 말씀드려서 50위권 밖 대학을 나오신 분을 아직 뵌 적이 없습니다. 보통 30위권까지 많이 고려하는 것 같아요. 물론 이런 트렌드는 매우 빨리 변하기 때문에 6-8년 후 상황이 어떨런지는 전혀 모르겠습ㅁ다

2020.11.16

답변 감사합니다! 박사과정 기간이 긴 만큼 졸업 후 진로에 대해서 미리 생각해보고 있습니다. 교수님들께서 teaching university (liberal arts같은) professor는 cs쪽이 수요가 많아서 연봉은 높지 않지만 되기가 좀 더 수월하다고 들었는데 혹시 이 포지션에 대해서는 어떻게 생각하시는지요. 인터넷에는 전부 research university professor관련 얘기들이 많아서 박사님께 여쭤보고 싶습니다. 결국에는 둘 다 똑같은 교수 position으로 인정받나요?

2020.11.22

ㄴ 아카데미아에는 직접 발을 들여보지 않았습니다. 연구실 선후배 중에 교육중심대학으로 간 케이스도 전무하고요. 요샌 CS로 탑50위권에서 박사 받으면 70위권 교수로 가긴 무난한 것 같습니다. 워낙 수요가 많아서요. 미국에서 그정도면 연구실적 내기엔 충분하고요. 해외에서락도 대학원생 들어오고 논문 꾸준히 내야 인정받습니다

2020.11.23

실리콘벨리 질문은 아니고 대학원 전반에 관한 질문입니다
1. snu ece졸업하고 현재 27살 회로설계로 학사 취직했는데 로보틱스가 하고싶어서 기계과로 28살에 석박 진학 예정중인데, 빨라야 33~34박사라서 고민이 됩니다. 로보틱스는 좀 더 오래한다는 소리도 있는데 서른 중반 박사가 분야 막론하고 흔한지요?
2. 대학원 생활중 경제적인 문제는 조교같은것으로 해결하셧나요? 대학원 이외의 것으로도 경제적 도움을 받으셨는지 궁금합니다.

2020.11.23

ㄴ 전 30에 박사 나왔습니다. 졸업하고 나니 37.5 ㅠㅜ 주변을 보면 공대 남자는 33-36사이에 박사 받는게 보통이던것 같네요. 나이가 큰 문제라기보다는, 개인 사정이 큰 것 같습니다. 결혼 유무, 가족을 위해 돈을 빨리 벌어야하는지 등이 큰 변수입니다.
대학원 학비랑 생뢀비는 어찌저찌 RA TA로 해결했슺니다. 중간에 인턴가서 번 돈으로 카드빚 털기도 하고요. 싱글이라면 대학원 중에 큰 돈 나갈일 없고, 졸업 후 취직하면 순식간에 만회 가능하니까 돈 걱정보다는 너무 오래 걸리지 않으면서 빨리 실적 내서 좋은 직장 잡는게 재일 중요하죠

2020.12.01

안녕하세요 선생님 게시글과 답글 만으로도 정말 많은 정보를 얻을 수 있어 감사합니다.
저는 snu에서 AI쪽 석박통합과정 중 (2학기)인데 집안사정상 미국에 취직해 돈을 빨리 벌고 싶어 석사 졸업을 생각하고 있습니다.
현재 top tier 논문이 주저자로 한 개 있고, 희망사항이긴 하지만 1년 내에 한 개 더 쓸 수 있을 것 같습니다.

제 질문은, 석사 졸업생이어도 AI쪽 top tier 논문 (CVPR, ECCV, ...)이 2개 이상있다면 괜찮은 연봉으로 미국 기업의 리서치 직으로 취직할 수 있을 까요?

현재 FANG 중 한 곳에 선배의 소개로 리서치 인턴 지원을 한 상태인데, 그쪽 인사과에 제가 석졸을 생각하고 있다는 것을 밝히는 것이 저에게 유리할 지도 궁금합니다. 저는 미국에 높은 연봉으로 취직할 수만 있다면 개발직인든 리서치직이든 상관은 없습니다만, 가능하다면 리서치직으로 취직해 조금 더 연구를 해보고 싶습니다. 여기서 박사를 하지 않는 이유는 경제적인 이유 때문입니다.

감사합니다.

2021.01.18

지나가다 끼어듭니다. interpretability/bias는 일자리 구하기엔 좋은 연구주제는 아닙니다. 늦게 깨닫는분들이 많아서 노파심에..

2021.01.18

안녕하세요, 한국에서 의사하고 있는 1인입니다. 과는 내과고 머신러닝이랑 딥러닝 관심있어서 원내 데이터로 딥마인드에서 했던 AKI prediction과 같은 시계열 분석이랑, 판독문 NLP분석으로 논문은 두편정도 있습니다. (이분야만..) 혹시 구글에서 의사직 채용은 안하게 될런지요? 가끔 의사로 구글에서 일하는분들이 있어서, 이런분야는 어떻게 알아봐야되는지 궁금합니다.

2021.01.18

ㄴ (james joyce) 조금만 더 설명해 주실 수 있나요? Interpretability와 bias쪽 연구가 취업에 별로 좋은 선택은 아닌지에 대해서.

2021.01.18

ㄴ (jaques) 글쎄요... 저도 구글이 그런 특수분야 분들을 어떻게 채용하는지는 모르겠습니다. 뇌피셜인데, 아마도 한 명 뽑아놓고 그 사람이 아름아름 찾아서 초청하는 방식 아닐까요? 해당 팀 웹페이지나 블로그를 꾸준히 모니터링 하시면 공고가 날수도 있습니다. 그런데, 구글이어야만 하는 특별한 이유가 있는게 아니라면 의료쪽AI 전문 업체가 더 나은 선택일수도 있어요. 구글에서 프로젝트성 팀 하나 날리는 건 아주 자주 있는 일입니다.

Matthew Arnold*

2021.01.18

안녕하세요, 늦지 않았는지 걱정되지만 질문 드려 봅니다.
국내에서 산업공학과 학사, 석사를 마치고 다음 달부터 Private AI, Secure machine learning을 연구 주제로 산업공학 박사과정을 시작합니다.
(군대 문제 때문에 같은 연구실에서 이어서 박사과정을 시작하게 되었습니다)

해외 연구계에서는 PPML (Privacy-preserving Machine Learning), Federated Learning 등으키워드로 나름 활발히 연구되고 있는 분야로 알고 있는데 (특히 FAIR에서 많이 연구하는 것으로 알고 있습니다; ICML이나 NeurIPS등 학회에서 워크숍도 따로 열리구요), 아직 국내에서는 하는 사람도 거의 없고 이에 관심을 갖는 기업도 전무한 편인 것 같습니다. 법률 규정도 없거나 허술하거나 모호하구요.
그래서 박사 후 해외 유관 업계에서 작성자 분처럼 RS포지션으로 가거나 포닥 이후 국내/외 학계 진출을 목표로 하고 있습니다.
1)후자를 택한다면야 논문 열심히 써서 탑티어 학회에 내고 열심히 최신 논문들 follow-up하면 된다지만, 전자의 선택지도 배제할 수는 없어서요, AI/ML 업계 쪽 에서 private AI에 대한 인식이나 관심 정도가 어떠한지 전반적으로 궁금합니다.

2) Privacy + ML 관련하여 실제 수요가 나름 있다면 저처럼 비 CS, 비 security 베이스인 사람도 뽑을까요? 실력이 월등하다면야 당연히 뽑겠지라는 전형적인 답정너 질문이지만 출신 성분?이 영향이 있을지 궁금합니다.

3) 특히 Federated Learning 은 구글에서 제안한 개념인데 구글 현직자에게 연락이 닿아 여쭤보면 막상 ML engineer만 주구장창 뽑는다고 하더라구요.. 혹시 FL 도입이나 활용에 대한 업계의 관심이나 인식이 어떤지도 궁금합니다.

미리 감사드립니다!

2021.01.18

test

2021.01.18

ㄴ (1) 제 전문 분야는 아니지만 industry에서도 매우 민감하게 받아들이고 투자하는 것으로 알고 있습니다. 한 번 문제가 발생하면 회사의 이미지나 비지니스에 치명적이기 때문이죠. 개인정보뿐만 아니라 회사 간에 내부 정보를 공유하지 않으면서 모델을 업데이트하는 것도 필요하고요.
(2) 아무래도 학교나 학과를 고려합니다. CS가 제일 선호되는 것 같구요. 하지만 페이퍼나 그 외 경력만 받쳐준다면 얼마든지 극복 가능합니다.
(3) ML의 진입장벽이 낮아졌다고 하지만, 대용량의 data pipeline이나 model-management infra를 갖추는 건 또 다른 문제입니다. 그러다 보니 현업에서는 ML엔지니어가 과학자보다 더 자주 뽑히게 되는 것 같습니다. FL은 데이터 프라이버시 문제를 해결하는 여러 방법 중 하나라고 생각합니다. 예를 들어서, 민감한 정보만 잘 걷어낼 수 있다면, 클라우드로 가져와서 처리해도 상관없죠. FL만 쓰면 프라이버시 문제가 완벽히 해결될지도 의문입니다. 사회 인식이나 개인/회사의 입장에 따라서 FL도 얼마든지 문제삼을 수 있거든요. 그래서 어려운 문제이지만, 그만큼 전문성이 요구되는 분야라고 생각합니다.

2021.01.18

안녕하세요!
귀한 시간을 내어 많은 정보와 가르침 나눠주셔서 진심으로 감사드려요!

현재 서른 초반대의 나이로 한국 내에서 AI 관련 업무를 보고 있는데,
길을 잃어버린(?) 느낌입니다 ㅠㅠ

다름 아니라 기존에 전혀 재정적인 베이스가 없던 상태에서 상경계열 학부 출신으로 20대 말미에 우연하게,
ML/DL 관련 분야에서 다짜고짜 일을 시작하게 되었고(구체적으로는 교육),
현재는 4년째 계속 업무를 진행하고 있습니다.

시간상 & 체력상 다른 추가적인 준비를 하기에 너무 버거운데,
아무것도 없는 흙수저 입장에서 연간 수입이 너무 달콤하여 (대강 세후 0.8 -> 1.3 -> 1.6억 정도로 올라왔어요!)
현 상태에 안주하게되는 것 같습니다 ㅠㅠ

국내에서는 이 나이 & 경력에 어지간한 다른 회사에서 어지간한 롤을 맡지 않는 이상 세후 기준으로 이러한 수입을 거두기가 어려울 것 같은데(라고 판단하고 있어요!),
수입이 이렇게 들어오고 & 아직까지는 늘어나고 있는 중이라면 그대로 노를 젓는 것이 맞을까요?

업과 관련된 가치관에 있어서는 크게 벗어나지 않는데,
리서처로서 제대로 연구를 하는 것이 아니라 겉을 돌며 연구의 산물 중 극히 일부만을 전달하는 일을 하다보니 정체되고 또 금방 뒤쳐지지 않을까 싶어 항상 전전긍긍해하고 있습니다.

수 해 더 살아보신 인생 선배 & ML/DL 분야에서 한참 더 많이 나아가 계신 선배의 입장에서
커리어의 설계와 관련해 조언해주시면 깊이 감사드리겠습니다!

2021.01.18

(일을 하면서 CV, NLP, HPO를 비롯한 AutoML을 위한 각종 기술들, Model explainability & interpretability, 각종 Data pipeline 구축과 Model serving을 위한 기술들 등은 꾸준히 학습을 해나가는데, 연구자로서의 입장이 아니라 활용하기 위한 follower로서의 기술 학습에 그치는 수준입니다 ㅠㅠ)

2021.01.19

안녕하세요. research scientist로는 cs 전공이 원픽인가요? 통계학과 박사의 입지는 어떤지 궁금합니다!

2021.01.19

안녕하세요? 이 글을 대학 동창이 공유로 우연히 보게 되었는데 내용이 워낙 인상적이어서 개인적으로 교류가 가능할지 궁금해서 가입하고 댓글 남깁니다. (박사를 2005년에 했는데, 선택창 메뉴에 없어서 가장 빠른 2010년으로 해놨으니 오해 없으시길 바랍니다.) 저는 학위를 모두 한국에서 했고 교수생활하다가 최근에 미국 와서 F사 I브랜드에서 SWE로 있습니다. 업무는 ML vision인데 RE와 SWE 둘다 하는 포지션이고 장기적으로는 bridge 역할을 조금 더 많이 하고 싶습니다. 원래 박사할때 전공은 그래픽스였습니다. 혹시 잡담이나 정보 교환등 개인적인 교류에 열려 있으시다면 연락부탁드리며 이런 식으로 연락드리는 것이 무례하게 보이지 않았으면 좋겠네요. 감사합니다. jeongmo.hong@gmail.com

2021.01.19

ㄴ(Renato) 제가 감히 조언을 드릴만한 상황은 아닌것 같습니다. 물 들어올 때 배를 띄운 것만으로도 성공하신거죠. 롱런하시고 싶으시다면 교육 쪽으로 계속 정진하셔도 괜찮아 보이는데요? 코어 리서치를 하고 싶으시다면 국내 인공지능 대학원 진학하시는 것도 괜찮아보입니다.

2021.01.19

ㄴ(Thucydides) 이론적으로는 통계학이나 응용수학이 cs보다 더 관련있다고 봅니다. pabii블로그 보시면 아주 극단적인 시각에서 cs를 다 사기꾼으로 모는데, 많이 걸러서 읽어보시면 본인의 강점을 아는데 도움이 될 것 같습니다. 현실로 돌아와서, cs가 더 잘나가는 이유는 대부분의 인공지능 프로젝트가 노이지하고 불완전한 데이터를 대량으로 다뤄야하기 때문입니다. 통계나 수학 전문가가 활동하기엔 아직 좋은 환경이 아니죠. 지금 당장 업계에서 활동하고 싶으시다면, 코딩(도) 잘하는 통계전문가가 되셔야 할 것 같습니다. 난전에서는 모사가 말도 잘 타야 살아남을 수 있는 것과 비슷하죠...

2021.01.19

4는 좀 아님

난 지금 유럽인데 곧 현지 여자친구하고 결혼할 예정

2021.01.19

그리고 적어도 내주변에 한국애들은 적지않게 연애중.

2021.01.19

ㄴ 벤자민아. 내 썰은 베이 에리어 한정임. 뉴욕이나 엘에이만 가도 연애하는데 최고의 환경임. 무한맵에서 멀티 세 개 깐 느낌

대댓글 1개

2021.03.25

ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ

2021.01.19

바로 위에서 통계학과 박사 질문드린 학생입니다! 모사와 말 비유로 이해가 확 되었습니다ㅎㅎ 중간에, 통계학과가 활동하기에 ''아직'' 좋은 환경이 아니라고 표현하셨는데, 갈수록 데이터의 노이즈가 줄어 환경이 좋아질 것으로 보시는 건가요?

2021.01.19

ㄴ 전반적으로 환경은 좋아질거라고 봅니다. 어떤 도메인은 처음부터 좋았어요. 금융같은데는 원래 통계나 수학전공자들이 날라다녔죠. 점점 사정이 나아지는 도메인(의료, 마케팅) 많고요. 나아질 기미가 안 보이는 도메인도 있겠죠? 아무튼 도메인의 특성과 전문가들의 성향, 사회정치적 배경도 고려하면서 전략을 잘 짜시면 cs전공자들보다 더 엣지있는 연구를 하실 수 있을겁미다

2021.01.19

안녕하세요! 유학 고민차에 좋은 정보를 얻게 되어 감사할 따름입니다...
저는 통계학으로 해외 유학 준비를 하고 있는 학부생입니다! 다름이 아니라 워낙 통계학 전공으로 유학을 가신 분이 적어서 정보가 워낙 없어 혹시 듣거나 보신 적이 있을까 해서......해외에서는 통계학으로 박사를 받으신 분들은 주로 어떤 포지션으로 가고 대우는 어떤지 궁금합니다..!

2021.01.19

답변 감사합니다 많은 도움이 되었습니다!!!! ㅎㅎ

2021.01.20

안녕하세요! 좋은 글을 찾게되어 저도 궁금한 점이 있어 남김니다.
저는 현재 국내 ssh급 인공지능 대학원 석사과정을 진행 중에 있습니다.
희망한다면 현재 석사를 석박통합 과정으로 전환할 수 있는 상황입니다.
4~5년 후 취직을 생각했을 때 AI 국내박사가 메리트를 가질 수 있을지 궁금합니다.
해외 취업보다는 국내취업에 관심이 있습니다.

2021.01.20

ㄴ(Walther) 제 주변 (i.e. IT대기업 리서치랩)에는 통계학 학위를 받으신 분들을 많이 뵙지 못해서 뭐라 조언드리기가 어렵네요. 제가 아는 한도내에서 말씀드리자면, 다양한 도메인에서 Data Scientist로 취직하시는 것이 가장 일반적이라고 생각합니다. 아마 주변 선배/교수님들이 훨씬 구체적인 답을 드릴 수 있을것 같아요.

2021.01.20

ㄴ(Eugene) 메리트라는 말은 참 애매모호한 표현입니다. 동대학원 석사보다 박사가 더 나을지 궁금하신건가요? 아니면 석사만 받고 SKP나 유학을 나가서 박사를 받는 경우를 염두에 두시나요? 일반적으로 인공지능 분야는 박사 과정 3-4년 투자가 취업 시장에서 가치를 갖는 극소수 분야중 하나라고 생각합니다 - 탑 티어 컨퍼런스에 2-3편 내실 수만 있다면요. 만일 그게 여의치 않고, 인공지능 분야의 인기가 급속히 사그러들것 같으시면 잽싸게 석사만 따고 취직하시는 것도 나쁘지 않죠. SKP나 해외박사를 노리는 건 더 큰 베팅이라서, 지금 자대 박사 갈지 말지 고민하시는 분께는 해당사항이 없을듯 합니다.

2021.01.20

ㄴ(Knut) 본 글이 익명성에 기대서 쓴 글이다 보니 다른 채널로 교류를 이어가는 것이 조금 부담스럽습니다. 요청 주셔서 감사합니다만, 정중히 사양해야 할 것 같네요. 유튜브에서 좋은 영상 잘 보고 있습니다.

2021.01.20

안녕하세요! 혹시 시스템 반도체( 대표적인 예로 ai 반도체) 분야가 엄청 성장할 것 같은데, 구글 등 IT 기업도 뛰어드는 것으로 보아서는 반도체에서도 sw가 많이 중요해질 것 같아보입니다만 혹시 이거에 대해서 어떻게 생각하시는지 궁금합니다! 지금 전자과 전공으로 회로설계로 빠질 지 그냥 sw로 갈 지 고민중이어서..
또한 요즘은 워라벨이나 연봉 면에서 cs가 반도체보다 좋아보인는데 혹시 정년은 어떤지 궁금합니다! 개발은 오래 못한다고들 하는데 왜 이런 말이 나오는지 모르겠습니다..

질문이 많아 죄송합니다..

2021.01.21

ㄴ(Walther) 반도체 쪽은 전혀 경험이 없어서 모르겠습니다. 현재 실리콘밸리에서는 SWE연봉이 하드웨어보다 1.5배 정도 높은 대신 기술 트렌드의 전환 속도가 빨라서 스트레스가 많고 정년까지 일하기 힘들다고 하네요. 반면 임베디드 소프트웨어쪽은 당장 돈은 적게 받더라도, 직업안정성이 높다고 합니다.

"개발자 생활 오래 하기 어렵다"라는 말이 흔히 오가는 이유는 제가 잘 압니다. 크런치 모드를 하다보면 주기적으로 현타가 오거든요. 10년에 한 번씩은 새로운 스택이 나와서 싹 다시 공부해야하는 경우가 생기고요. SWE가 멘탈 스트레스가 꽤 큰 직종 맞습니다. 그런 걸 정 못견디겠다 싶으면 (상대적으로 기술 회전이 느린) 하드웨어나 임베디드 소프트웨어 쪽으로 가는 것도 괜찮겠죠. "최대한 빡씨게 벌어서 10년 안에 경제적 자립을 이룩하겠다" <- 요새는 이런 목표로 SWE하는 것도 나쁘지 않습니다.

올해 Senior SWE연봉이 30-50만 수준으로 올랐는데요, 그 중 절반 이상이 RSU라서 (Tesla나 Zoom처럼 주가가 몇 배씩 오르면 ) 자산 증가분은 그보다 높게 뻥튀기 됩니다. 그래서인지 체감상 정해진 연봉 테이블을 따라가는게 아니라, 인생에서 5년 정도를 한 회사의 성장에 베팅하는 것이 현재 실리콘밸리 SWE의 삶입니다.

2021.01.21

안녕하세요. 좋은 정보 공유해 주셔서 감사합니다.

Research Scientist로 지원하면 보통 채용 절차가 어떻게 되는지 여쭙고 싶습니다.
SWE처럼 코딩테스트도 보는 것인지, 수행했던 연구에 대해서 발표를 해야 하는 것인지 등등이 궁금합니다.

답변 부탁드립니다. 감사합니다.

2021.01.21

ㄴ 대부분 링크드인에 공고가 나오고, 이메일이나 회사 지원 시스템을 통해 지원합니다. 인턴하면서 풀타임으로 전환하는 회사도 있고요. 코딩 테스트는 구글이나 페북에서는 제대로 보는 걸로 알고요. 다른 회사들에선 봐도 별로 중요하지 않습니다. 아무래도 페이퍼가 제일 중요하죠. 수행연구 발표랑 면접은 짧게는 하루에서 길게는 이틀에 나눠서 봅니다. 대여섯 명 정도 만나서 면접하는 거죠.

2021.01.21

답변 감사합니다!

저는 올해 한국에서 NIW 신청 후 research scientist로 지원해보려고 하는데요...(현재 포닥중입니다)

말씀해 주신 내용 바탕으로 정리해보면, 아래 두 가지를 중점적으로 준비해야 하는 거군요.
1) 수행연구 발표, 2) 머신러닝/딥러닝 지식
그리고 구글, 페북에 지원하는 경우에는 SWE에 준하게 코딩테스트도 준비해야 하는 거구요.

혹시 이 외에 채용 관련하여 더 조언해 주실 내용 있나요??
바쁘실텐데 답변해 주셔서 감사합니다!

2021.01.21

ㄴ 네, 대충 그러합니다. 회사/팀에 따라 찾는 스킬은 다르겠지만, 일단은 논문 적합성이 가장 중요합니다. 그 동안 발표하신 논문과 비슷한 분야의 논문을 낸 기업 리서처 그룹이 있다면 이메일로 컨택해 보세요. 첫 회사가 FANG이 아니더라도, 일단 건너 오셔서 적응 잘하시면 기회는 계속 나옵니다.

2021.01.21

네^^ 좋은 말씀해주셔서 감사합니다!

2021.01.21

안녕하세요. 좋은 답변들 완전 감사합니다.

1. 요즘 인공지능 전공한 박사들이 사기업(FANG 등)에 취업 시 조건이 워낙 좋아서 교수직보다 사기업을 선호한다는 얘기를 들었습니다. 미국 탑티어 학교의 교수직도 그러한지 또 한국 SKP나 그 외 한국 주요대학들 학교 교수직도 마찬가지인지 궁금합니다.

2. 실리콘밸리 간 친구들 보면 성비가 안좋다보니 참 심심한... 삶을 사는거 같던데 그 이유로 뉴욕 등 여초 지역으로 가시는 분은 없나요?

2021.01.21

글이 수정이 안되서 다짜고짜 물어보는 것처럼 되버렸네요ㅠㅠ 바쁘실텐데 답변 주시면 정말 감사하겠습니다!!

2021.01.21

ㄴ (Henry) 1. 탑티어 랩을 졸업한 박사들 직장을 보면 교수직이 근소하게 더 선호되는 것 같습니다. 물론 개인의 선호도에 따라 사기업으로 가기도 하고, 학계-업계를 왔다리갔다리하는 경우도 흔합니다. 저희 랩에서도 교수로 심심찮게 빠지는 걸 보면, 연봉이 1/5나더라도 교수직은 매력있는 직장입니다. 반대로 한국에서 교수로 있다가 미국 기업으로 오는 경우도 있고요. 한 쪽이 확연히 낫다고 말하긴 어려운 것 같습니다.

2. 뉴욕인 LA으로 직장을 옮길 정도로 박사들의 연애나 유흥에 대한 욕구가 쎈 것 같진 않아요. 결혼해서 안정적으로 가정 꾸리길 원하는 게 보통이죠. 심심하다 심심하다 불평은 하지만 커리어 상 불이익을 받으면서까지 IT변방인 뉴욕/LA로 옮기진 않을 것 같습니다. 가족/친구랑 같이 있고 싶어서 한국으로 가는 경우가 훨씬 흔하죠.

2021.01.21

안녕하세요 위에서 의사로 질문드린 1인입니다. 좋은 답변 감사드립니다.
구글에 대해서 선호하는 이유는, 역시 최고라서가 아닐까 싶습니다. 의료 AI 관련 논문을 쓰면서 국내저널의 모델 만드는 방법이나 해석하는 수준은 아무래도 구글에서 나오는 것과 비교해보면 너무 수준이 떨어지는것이 현실입니다. (CS말고 의료 도메인에 접목한 논문에 국한) 그래서 뭔갈 배우고 CS하신 분들과 모델을 어떻게 구성할 것인지 어떤 자료를 쓸것인지 등을 논의하고 발전해나갈려면 leading기업에서 일을 해야 한다고 생각했습니다.

혹시 이와같은 이상적인 협업을 꿈꿔서 그런 생각을 하는중인데, 혹시 실제는 어떨지요? 국내 AI기업들은 거의 스타트업이 전부고, 제가 들어가서 일하면 보수가 교수직보다도 떨어질 것 같은데 리스크와 보수 모두 불만족스러운게 사실입니다...

2021.01.22

ㄴ 제가 의료분야를 잘 몰라서 그랬는데, 구글의 기술 수준이 독보적인가보군요. 입사할 수만 있다면 당연히 좋지만, plan B도 함께 생각해보시길 추천드립니다. IBM왓슨도 여전히 의료AI에 투자하고 있을테고요. 실리콘밸리에 의료AI관련 스타트업 당연히 많을테고, 그 중에는 구글과 비슷하거나 오히려 더 진보된 기술을 만드는 곳도 있을거라 생각합니다. (다른 분야에서는 구글보다 빠른 스타트업도 많으니까요. 일반적으로 대기업은 스타트업 속도를 따라잡을 수가 없습니다.)

국내에서 제가 들은 의료AI쪽 선두주자는 루닛으로 알고 있습니다. 나오는 논문이나 사업실적을 봤을 때 괜찮은 기업이라고 생각합니다. 스타트업과 교수직을 연봉으로 직접 비교하기는 어렵습니다. 스타트업은 기업이 exit할 때 주식 수익을 생각하고 베팅하는 거니까, 월급은 대기업 심지어 교수직보다도 낮을 수 있죠.

Joseph von Eichendorff*

2021.02.06

현재 한국 대학에서 2학년마친 학생입니다 저는 미국에서 석사를 하고 취업을 하고싶은데요 nlp분야에 관심이 많습니다.
1. 석사 취업을 하기위해서 학부연구생과 관련 인턴중 어떤게 더 도움이 되실거 같은지 의견이 궁금합니다
주변에서 석사는 어차피 페이퍼도 나오기힘든 학부연구생보단 직접 일해보는게 낫다 이런 얘기가 많아서요
2. nlp분야로 석사만 하고도 취업이 되는 경우가 많나요?

대댓글 1개

2021.02.19

1. 최대한 좋은 대학원에 가셔야 합니다. 그러려면 학점관리, 페이퍼 하나라도 있는게 좋겠죠? 대학원 진학에 실무경험은 거의 상관이 없습니다.
2. OPT로 취업하는데 큰 지장은 없습니다. 근데 아마 일반 swe나 ds로 취직하실거에요. NLP전문가로 들어가시려면 관련 논문 2-3편은 필요할겁니다.

2021.02.13

저는 G에서 근무하고 있는데 검색하다가 걸려서 댓글 남깁니다. ML 연구자들 50%까지 연봉 더 주던 시기는 수년 전에 끝났습니다. ML SWE는 그냥 SWE와 동일, Research Engineer도 별 차이 없고 ML Research Scientist도 아주 특출한 경우 아니면 비슷하거나 10% 더 받는 수준. 늘 그렇듯이 핫 해지기 전에 하던 사람들이 가장 수혜를 입으니 핫하다고 뒤늦게 따라가지 마세요. 아주 얕은 수준의 ML 연구 하는 사람이 넘쳐난지 오래라서 소수의 대가들 빼고는 ML 연구한다고 특별할 것이 없습니다.

2021.02.14

일시적인 수요불균형이라 곧 특별대우는 없어질거라는 데 동의합니다. G사에 근무하는 지인들에게 들어보면 말씀하신대로 이미 편준화가 이루어 진 듯합니다. 하지만 회사나 개인마다 처우는 많이 달라서 일반화하긴 어렵습니다. 일례로 한 대기업의 research scientist는 매년 실적에 따라 100-350k정도 rsu refresh를 받는데, 동사의 평균 swe는 그의 절반도 받기 어려운 걸로 알고 있습니다. G사에서 일하는 research scientist들의 연봉도 개개인마다 차이가 매우 크다고 들었습니다. 4년차에 tc로 800k받으면서 옮기신 분을 보았는데, 일반화하긴 힘들겠죠?

2021.02.19

늦었지만 댓글 써봅니다.
지금 일을 학사 4학년2학기부터 졸업까지 6개월 했고 석사랑 겸하면서 할 예정입니다. (매우*3 작은)회사에서 거의 혼자 NLP 모델 학습, 파이프라인 만드는 중이고 잘 돌아갑니다. 혼자 한 것이라 기본에서 좀 다를 수 도 있긴한데 이런 경력을 미국 AI/ML업계에서 쳐줄까요? 석사가 끝나고 갈 것입니다.

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2021.02.19

석사는 모델링 및 시뮬레이션 쪽입니다

2021.02.19

글쎄요.. 한국 학석사로 회사 다니면서 경험하신 일이라면 미국 취업이 직접적인 도움이 될지 모르겠습니다. 영주권이나 취업비자가 더 큰 변수인지라... 석사 후 어떻게 미국으로 진출하실건데요?

2021.02.19

안녕하세요 선생님. 좋은 답변 읽으며 많은것을 알고갑니다. 인기글에 등록 됐길래 뒤늦게 댓글을 달게됐습니다. 저는 컴퓨터비전에 관심이 생겨 미국취업을 생각하고 있습니다. 여쭈어 볼게 1. 미국은 컴퓨터비전이 전망이 어떤가요? 2.컴퓨터비전 엔지니어를 채용하는 회사가 대표적으로 어떤 회사가 있는지 궁금합니다. 감사합니다

대댓글 1개

2021.02.19

비전 전문가가 아니어서 디테일한 답변 드리긴 어려울 것 같습니다. 컴터 비전 쪽 여전히 건재하고, 회사리스트는 너무 많아서 그냥 구글링하시는게 나을 것 같네요

2021.02.20

안녕하세요 선생님, 좋은 정보 감사드립니다. 글을 올리신지 많은 시간이 지났지만 읽게 되신다면 답변 주시면 감사하겠습니다. 저는 현재 영국 O 대학에서 수학 전공으로 학부 / 석사 통합과정 재학중에 있고, 올해 6월 석사졸업예정이라 하반기 AI / ML researcher 전문연구요원 신규 편입을 준비하고 있습니다. 저도 작성자님처럼 미국에서 AI / ML 대학원 진학 후 IT 회사 RS로 취업을 희망하고 있는데요 (다만 전공이 전공인지라 좀 더 이론적인 접근을 하고 싶습니다), 이 경우 작성자님께서 생각하시기에 실제로 출판이 이루어지는 AI 쪽 스타트업에서 경력을 쌓는 것과 대학원에서 전문연구요원을 하는 것 중 어떤 것이 RS 커리어에 도움이 될 것이라 생각하시나요? 사실 출판만 좋은데 실을 수 있다면 돈 더 많이 주는 회사가 좋은거 아닌가 싶기도 합니다만, 업계에 계신 분의 이야기도 듣고 싶습니다. 감사합니다.

대댓글 2개

2021.02.20

저라면 미국 박사과정으로 들어가서 시민권따고 눌러앉겠습니다만, 그럼 추후 한국에서의 활동에 제약이 크겠죠? 사벙으로 짧고 굵게 다녀와서 미국 유학을 나오는 것도 좋은 대안입니다만, 안 하시기로 마음 먹으신 것 같네요. 그런데, 한국에서 논문이 쭉쭉 나오는 스타트업이 있나보네요. 실제로 회사내 분위기가 논문을 적극 권장한다면, 좋은 선택일 것 같습니다. 하지만 외부에서 보는것과는 다를수도 있으니 꼭 임직원에게 더블쳌 하시구요. 한국에서 전문연구요원으로 박사를 하는 것도 마찬가지로 불확실성이 크다고 봅니다. 미국에서 rs로 자리잡기 가장 좋은 패스는 미국 탑스쿨 박사라는 점 말씀드리고 싶었습니다. 다른 루트도 나쁘지 않지만, 불확실성이 항상 도사리고 있는 것 같네요

2021.02.20

석사가 늦어졌다면 사병을 생각했을 것 같지만 학교 특성 상 휴학 한 번도 안하면 스물넷에 석사가 나와 이 점을 활용하여 전문연구요원을 생각했습니다. 스물일곱에 석사졸 + 경력3년 + 군필이면 전혀 늦지 않았다고 생각했습니다. 네카라급 회사처럼 논문이 '쭉쭉' 나오지는 않더라도 국내 스타트업 중에서도 연구를 지원하고 출판 준비하는 곳들도 더러 있더라고요. 지인 활용해서 더 자세히 알아보고 있습니다. 국내에서 박사를 할 생각은 아직은 전혀 없습니다(연구소 전문연은 석사급 이야기 였습니다. TO가 아주 적지만 뽑기는 뽑더라고요). 외국에서 일하려면 외국에서 박사하는게 최고죠. 저도 꼭 미국 좋은 곳 박사 갈 수 있으면 좋겠습니다. 답변 주셔서 감사합니다!

2021.02.20

안녕하세요, 국박 출신 해외 취업 희망하는 대학원생입니다. 주변에 PhD로 research scientist 가신 분이 없어서 답변해주시면 큰 도움이 될 것 같습니다..ㅠㅠ
혹시 실리콘벨리에서 entry phd의 리쿠르팅 시즌이 언제인지 알 수 있을까요? 현재 탑티어 컨퍼런스 2개 갖고 있는데, 올해 진행되는 ICLR 2022에 submit을 2-3개 정도 할 수 있을것 같아서 가급적이면 결과가 나오는 12월 이후 지원을 하고 싶습니다. 12월 말부터 지원하더라도 티오가 아직 있을까요? 혹은 아쉬운대로 그전에 지원해야 할까요?

대댓글 3개

2021.02.20

* 12월 → 1월입니다..!
커뮤니티 등 채용 정보는 혹시 어떻게 찾아볼 수 있는지 참고할 수 있는 곳이 있다면 알려주시면 정말 감사하겠습니다.

2021.02.20

시즌은 특별히 없습니다. 링크드인 같은데서 꾸준히 공고 모니터링하는거죠. 돈 걱정 없으시면 NIW 미리 하셔도 되구요. 근데 논문 실적이 좋으시니 오퍼만 받으면 회사에서 다 알아서 해줄 겁니다.

2021.02.20

큰 도움이 되었습니다 답변해주셔서 감사합니다..!!

2021.02.21

이런글들 가끔 정신이상자가 어그로로 주작글쓰는경우가 많아서 조심히 보는편인데 4번 언급한거보니 진짜로 현지인 같으셔서 신뢰가가네요

대댓글 1개

2021.02.23

4번이 뭔가 다시 봤습니다. 안습의 쏠로남녀들을 위해 코로나 사태가 빨리 끝났으면 좋겠네요.
주작은 아닌데, 어디까지나 제 개인과 주변사람들의 경험이라 일반화하기엔 무리가 있습니다. 위에 한 분이 지적하셨듯이 G사에선 ML이나 Research Scientist를 해도 SWE대비 연봉이 많이 높진 않은 것 같고요. 지금까지 ML이 잘 나갔다고 앞으로도 계속 그러리란 법도 없습니다. 앞으로 2-3년까지만 부분적으로 적용가능한 경험담이라고 봐주세요

2021.02.23

우와 장난아니네요.
밑에 답글 달아주신거 모두 개꿀 정보.
어디서 볼 수 없는 귀중한 내용들

대댓글 1개

2021.02.23

감사합니다. 김박사넷 2.0으로 업데이트 되니까 대댓글이 써져서 편하네요.

2021.02.23

안녕하세요!
저는 현재 k학부생 3학년인데 바로 군대를 갈지 아니면 한국에서 석사를 받고 한국 회사에서 석사 전문연을 하고 박사 유학을 갈지 고민입니다.ㅠㅠ
그래서 혹시 군 문제는 어떻게 해결했는지 알 수 있을까요?
감사합니다!

대댓글 2개

2021.02.23

전 학부다니면서 사병으로 다녀왔습니다. 유학 때문에 간 건 아닌데, 지나고 나니 유학가기에 깔끔한 루트더군요. 만일 "매도 제일 먼저 맞는게 마음 편하다"같은 스타일이시면 사병도 나쁘지 않습니다. 일반적으로는 득보다 실이 많지만, 개인 성향에 따라서 전문연보다 나은 경험일 가능성도 약간은 있습니다.
군복무의 장점. (1) 최대한 빨리 한국을 떠날 수 있다 (2) 다양한 사람들과 접해볼 수 있다 (3) 제대 후 살짝 가오잡기 가능 ("그 쪽은 군대 안가셨죠?"라고 깔보는 인간들이 의외로 많음)
군복무의 단점. (1) 시간이 조홀라 아깝다. 정신과 시간의 방 수준. (2) K대에서 복학생은 뭘 해도 열외라서 소외감 느끼기 딱 좋다.

머리 나빠진다고 하는 경우가 많은데, 개인적으로 큰 영향은 못 받았습니다. 사회적응력이나 대인관계를 다루는 게 많이 수월해져서, 극복가능한 것 같습니다.

2021.02.25

주변에서는 다 전문연한다고 해서 고민이네요 ㅎㅎㅎ
친절한 답변 감사합니다!!

2021.02.24

안녕하세요! 혹시 늦지 않았다면 질문드리고 싶은 게 있는데요.

저는 석사과정을 마치면서 그 즈음에 미국에서 인턴을 하고 정규직 전환을 목표로 하고 있는데요
여기 댓글을 읽어도 그렇고 따로 알아봐도 결국 비자가 문제인 것 같더군요.

석사를 졸업하고 나면 H1B를 신청해야 할텐데, 그 기간 동안 미국에 있을 수가 없으니 스폰을 해줄 회사를 찾는 게 거의 불가능하다고 들었습니다.
그래서 꼼수(?)로 미국의 대학원 아무데나 일단 입학해 OTP를 받은 후, 휴학해 회사를 다니면서 H1B 스폰을 받는 사람들이 종종 있다고 하는데,
이런 방법이 실제로 흔하고 현실적인 방법인가요?

혹시 주변에 아는 케이스가 있는 지 듣고 싶습니다

대댓글 6개

2021.02.24

아.... 한국 석사 끝나고 인턴으로 가는 거면 한국 정부에서 지원해주고 뭐시기하는 그건가요? 그거 왠만하면 추천 안 드립니다. 그런 식으로 인턴 받는 회사는 영세하고, 싼 값에 개발 노가다일 가능성이 매우 높아요. 미국 대학원에 입학해서 OPT받는다는게 잘 이해가 안 갑니다. OPT는 졸업해야 나오는거고, 입학 후 6개월이 지나야 신청 가능해요. OPT를 받고 휴학한다고요?? 휴학하면 I20이 만료되고 바로 불체자되는 걸로 알고 있습니다. 꼼수 그만 고민하시고, 정상적인 루트를 밟으시길 추천드려요. 미국에서 석사 받고 OPT하는 것 말입니다.

2021.02.25

답글 감사합니다. 제가 비자에 대해 잘 몰랐는데 OPT를 받고 휴학하고 뭐 이런 거군요.
제가 가려는 인턴은 말씀하신 종류는 아니고, 졸업 직전에 페이스북이나 엔비디아에 학생 신분으로 가는 인턴입니다.

논문실적이 있어서 대기업에 인턴을 가는 것 자체는 가능할 것 같고, 목표는 인턴을 열심히 풀타임으로 전환하는 것인데, 비자 문제는 어떻게 해결해야 하나 싶어 질문드렸습니다.

좋은 대학 박사유학이 아니라 미국에서 그냥 석사를 다시 하는 것은 좀 시간이 아까울 것 같아서요 ㅠㅠ

2021.02.25

제가 첫 줄을 잘못 적었는데,

답글 감사합니다. OPT를 받고 휴학하거나 그런게 불가능하다는거군요 라고 적으려했습니다

2021.02.25

페북이나 엔비디아에서 인턴 오퍼 받으시면 일단 가시는게 커리어 상으로도 유리할 것 같습니다. 그 후에 비자문제가 걸려도, 인턴 한 회사나 다른 곳에서 오퍼를 줄 때 이런저런 방식으로 해결해 줄 수 있어요. 예를 들어서, 인턴을 6개월로 연장해주고 H1B를 들어간다던가, 다른 나라(G/A는 주로 캐나다) 지사에서 일하면서 H1B를 내준다거나... 방법은 많습니다. 결과적으로 실패하더라도 일단 커리어 상으로 이득이 더 많을 것 같아요.

꼼수라고 하신 부분이 실제로는 이렇게 사용됩니다. 먼저 좋은 대학원(top10)에 석/박사과정으로 들어가야 하고요. 1/2년차 여름 방학에 CPT를 써서 인턴을 하고 풀타임 오퍼를 받은 다음, 석사 졸업(박사과정은 코스만 수료) 하고 OPT로 취직합니다. 말씀하신대로 석사만 두개 생기는 비효율성이 있지만, 미국유학에선 흔한 일이니까요.

2021.02.25

누적 신고가 20개 이상인 사용자입니다.

제가 취업목적으로 미국석사 예정인 사람이라 간단히 말씀드리면,
보통 일반적으로 OPT는 졸업 후 쓰는게 맞고, 적어도 학교를 1년(두학기)은 재학한 다음에야 쓸 수 있습니다. 물론 오프라인으로 F-1 비자 상태에서 1년 재학해야 하구요.

대신 CPT라는 것도 있는데 방학중 인턴, 학기중 인턴 등을 할수 있는 OPT와 비슷한 트레이닝 자격인데, 역시 F-1비자로 1년(두학기)은 재학한 다음에야 쓸 수 있습니다.

F-1비자 상태에서는 재학 1년 전에 교외에서 어떤 형태로든 일하는 것은 불가능하다고 보시면 됩니다

2021.02.25

누적 신고가 20개 이상인 사용자입니다.

아 그리고 휴학하면 바로 한국 돌아와야 됩니다 ㅎㅎ

2021.02.25

누적 신고가 20개 이상인 사용자입니다.

댓글 하나하나 정말 잘 읽었습니다.
저는 일반 CS석사로 한국에서 swe 경력을 쌓고 미국으로 건너가려는 직딩입니다.
제가 리서치사이언티스트를 하는 것은 사실상 불가능한데, 그냥 궁금해서 한가지 여쭤봅니다.

swe는 faang 취직 후 케바케지만 한국인도 10년 안에 시니어를 달아서 30~40만달러 정도 TC 받을 수 있는 기회는 충분히 잡을 수 있지만,
그 이후엔 한국인 특성상 잘 나대지 못하고 영어도 딸리다보니 L6 이상인 스태프/프린시팔이나 매니저로 올라가는 경우는 많이 드물다고 알고 있습니다..

리서치는 어떤가요? 한국인에게 어느 정도로 상방이 열려있는지 궁금합니다. swe랑 비슷한 레벨이 한계인건지, 연봉은 현재 받으시는 거보다 어느정도나 더 높일 수 있는지 등등이요. 사실 지금 받는게 이미 시니어급 리서쳐인지 아닌지도 잘 모르겠긴 하겠네요. 말씀대로 워낙 이쪽 표본이 없다보니

대댓글 2개

2021.02.25

G사 L6가 아무나 올라갈 수 있는 레벨은 아니지만, 주변을 보면 (분야 불문) 매니저나 디렉터 역할을 하는 한국분들 많이 봅니다. 영어는 간단한 퍼블릭 스피치 (아는 사람 소개 / 인사말) 나 스크립트 만들어 놓고 행사 진행하는 정도입니다. 당근 원어민 레벨은 아니죠. 그래도 10년 정도 직장생활하면서 꾸준히 노력하면 달성 가능한 레벨입니다. 리서처라고 크게 상황이 다르진 않다고 봅니다. 스태프/프린시팔 레벨로 올라가면 연봉은 당연히 커지겠지만 (maybe 800k이상), 제가 직접 되어보지 않아서 정확한 넘버는 모르겠습니다. 친한 사람들끼리도 RSU까지 다 까는 경우는 흔하지 않고, 샘플 한 두개로 평가하기엔 레인지가 너무 넓습니다.

가능 여부와는 별개로, 한국과 미국에서 승진의 의미는 꽤나 다릅니다. 한국은 "제 때에 승진 못하면 낙오자"라는 사회적 압박이 은근 심하다고 알고 있습니다. 반대로 미국은 레벨이 올라갈수록 보상과 스트레스가 함께 커지기 때문에, 본인의 선택으로 올라가지 않는 경우도 많습니다. 회사 내에서 승진하는 걸 목표로 하는 사람이 30%라면, 여러 회사를 건너뛰면서 연봉을 올리려는 사람이 50%, 적당히 rest & vest하면서 워라밸 챙기는 사람이 20%라고 생각되네요. 그러다 보니 한국분들도 승진에 대한 욕망이 큰 분들을 많이 못 봤습니다. 대부분 일이 좋아서 계속 하다보니 어느 새 위에 올라가 있는 케이스가 많더군요.

2021.02.25

누적 신고가 20개 이상인 사용자입니다.

답변 감사합니다ㅎㅎ 저도 시니어만 달면 그다지 승진 신경 안쓰는분들이 꽤 많다고 몇번 들었습니다.
글/댓글 잘 읽었고 건승하세요

2021.02.27

안녕하세요. 정말 도움이 되는 내용의 글이었고 여쭤보고 싶은게 있어 댓글 남깁니다.
저는 현재 컴퓨터비전과 ML에 관심이 있으며 미국으로 유학을 염두에 두고 있습니다.
K대 4학년으로 올 겨울에 어플라이를 하게 될 것 같은데 연구경험과 추천서가 많이 부족합니다. (ML 관련 연구경험 X)
또한, 다양한 랩에 컨택을 시도 중이지만 대학원 진학을 하지 않을 학생에게 호의적이지는 않은 것 같습니다.
GPA도 탑을 달리는 정도는 아니고 (3.9X/4.3) 군대를 늦게 다녀와 이리저리 어려운 점이 많습니다.
가뜩이나 경쟁이 치열한 상황에서 솔직히 자신이 없습니다.
석사라도 국내에서 받은 후 지원을 해야할지, 모든 게 불확실하고 결정하기가 어렵네요...
쓰다 보니 투정이 된 것 같아 죄송합니다. 작성자 분이라면 어떤 선택을 하실지, 이 외에도 조언을 부탁드리고 싶습니다.
참고로 유학을 나가려는 이유는 물론 금전적인 부분도 있지만 최고들과 함께 새로운 경험을 해보고 싶다는 생각에서 입니다. 그리고 집안에 돈이 없어서 석사유학은 현실적으로 어려울 것 같습니다.
긴 글 읽어주셔서 감사합니다.

대댓글 1개

2021.02.27

학점은 큰 문제가 아닐것 같습니다만, 요즘 페이퍼가 없으면 미국 탑15권 박사과정으로 가기가 쉽진 않으실 겁니다. 저라면 1년 더 다니면서 랩 인턴으로 패이퍼를 한 두개 쓰거나, 자대 석사를 가서 2년 동안 3개 정도 쓰겠습니다. 출판 안 돼도 많은 도움이 되거든요. 회사를 갈 수도 있겠지만, 페이퍼 쓰긴 훨씬 힘들겠죠. 제가 보기에 특별히 어려운 상황은 아니신 것 같습니다. 본인에게 맞는 루트로 유학을 준비ㅎㅏ시면 충분히 가능성 있어 보입니다

2021.02.28

시간가는줄 모르고 댓글 다 읽었습니다. 지금 의대 본3이고 졸업후 ML, 특히 RL 쪽으로 대학원 진학 생각하고 있고 연구가 적성에 맞아 리서치 사이언티스트 생각중입니다. 신경생리 랩에서 학부연구생으로 일하고 있는데, 여기 랩 메인 연구가 brain 뭐 이런거라 ML, 특히 제가 제일 관심있어하는 RL쪽이랑 엮어서 논문 낼 주제는 꽤 됩니다. CS에 비전쪽 ML메인으로 하시는 교수님이랑도 컨택해가면서 제 연구도 진행하고 있습니다.
거두절미하고 제가 여쭤보고싶은건 리서치쪽에서 CS출신이 아닌, 더 넓게는 아예 공학 출신이 아닌 사람들도 현역에서 보입니까? 메디컬 AI라던가 이런 애초부터 타 분야랑 섞어서 하는 곳이 아니라 순수 ML 리서치만 생각했을때 말입니다.
어떻게 가는지는 어차피 제가 해결해야할 문제이고, 방법만 있으면 어떻게든 하면 되는데, 이게 어느정도로 특수한건지, 아니면 의외로 흔한건지 그게 궁금해서 여쭤봅니다.

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2021.03.01

의대생께서 왜 ML쪽을 생각하시는지 제가 다 궁금합니다. 연구가 적성에 맞으셔도 MD따고 임상이랑 같이 하시는게 낫지 않나요? 제가 워낙 의료계에 문외한이라 도저히 이해가 안 가네요.

제가 다니는 회사는 IT분야라 CS외 전공을 하신 research scientist은 거의 본 적이 없습니다. 최근 들어온 사람의 50%이상이 ML, 그 외 CS분야 (HCI, Distributed System, AR/VR)쪽이 50%이네요. 이런 경향은 기업 / 팀 마다 달라서 의료 ML(예를 들어 구글)은 의료분야에서 오신 분도 꽤 있다고 들었습니다.

사실 실제로 흔한지 안 흔한지를 아는 가장 좋은 방법은, 직접 기업체 랩 웹사이트를 방문하셔서 people쪽 정보를 확인하는 것입니다. 한 10군데만 보시면 대충 분포도가 나오겠죠. 그리고 나서는 LinkedIn에서 machine learning, brain 같은 연관 키워드를 넣고 Job description을 쭈욱 읽어보세요. 임상 쪽 학위나 경험을 요구하는 자리가 얼마나 있는지 관찰해보는 겁니다. 이 정도 리서치로도 감이 잘 안 온다면, (본인의 커리어 패스와 유사한) 롤 모델을 5명 정도 찾아보고, 무작정 문의 이메일을 날려보세요.

2021.03.11

개강하고 하도 바빠서 이제야 봤습니다. 답변 정말 감사합니다. 집안이 의료인 집안이라 자원 봉사로든 알바로든 병원에서 수없이 일해보고 군복무도 의무병으로 했는데 환자 보는 일은 도저히 적성에 안 맞아서 임상은 못해먹겠습니다. 그리고 현실적으로도 임상과 무언가를 같이 한다는 것은 시간적으로든 체력적으로든 정말 무리가 있습니다. 의사들이 좀 참여하면 좋을텐데.. 하는 분야들에 의사들이 없는 것도 사실 이유가 다 있죠.
역시 뭐든 직접 연락 하는게 최고긴 하군요. 감사합니다. 더 검색해보겠습니다.

2021.02.28

늦은 나이(한국나이35)인데 석사부터 시작해도 늦지 않을까요. 미국에서 나이를 얼마나 따지는지 궁금합니다.

대댓글 1개

2021.03.01

석사를 따려는 목적이 취업용 OPT라면 얼마든지 가능합니다. 물론 이전에 빵빵한 실무 경험이 있으셔야겠죠. 박사까지 하시면 아무리 빨라도 40초반일텐데, 많이 힘들긴 하시겠지만 영 불가능하진 않습니다. (물론 제가 본 대학원 유학생 중 가장 늦은 케이스긴 합니다)

2021.03.02

제가 밟고싶은 커리어패스의 정점에 계시네요. 부러움이라는 감정을 느낄 대상조차도 아니라는 것에 다시한번 제 객관적 위치를 알게되네요. 혹시 괜찮으시다면 저도 질문하나 드리고 싶은데요.
그 전에 제 소개를 간단히 드리자면
지방대 전기전자 전공으로 학사
관련 외국계기업에서 4년정도 일함
현재 skp에서 medical image processing 관련분아로 석사 중
나이 30초반 기혼
와이프가 믿어준 덕에 늦은나이에 석사를 할 수 있게 되긴 했는데, 막상 해보니 조금 더 욕심이 생겨서 박사나 연구원쪽으로도 생각 해 보고 있어요. 아직 석사 시작한지 얼마 안된 꼬꼬마지만 페이퍼도 내고싶고 탑컨퍼런스도 가보고싶네요. 궁극적으로는 실리콘밸리의 FANG 을 꿈꾸고 있습니다.

아래는 질문이에요.
글쓴이님이 생각하시기에
1. 제가 님과 비슷한 커리어패스를 밟는것이 현실적으로 가능한가요? 예를들자면 현상태로 석사 졸업 후 미국으로 박사 38살 이전에 딴 후 연구직으로 취업하는 등. 제 학업수준과 전공을 가지고 판단해주시기 부탁드려요. 만약 가능하다면 지금부터라도 어떤 노력을 해야할까요? 윗 댓글 읽어보니 논문의 중요성이 크게 와닿네요. 'FANG에서 관심있는 분야에 논문이 있어야한다.' 는 정도까지는 알겠는데 비전공자도 해당이 되는말인지 궁금해요.
2. 의료 image processing 전공자는 업계에서 어느정도 메리트가 있는가요? CS전공도 아니고 코딩귀신처럼 엄청 잘하는편도 아니라서, 퓨어한 컴퓨터 분야에선 경쟁력이 있을지 모르겠네요ㅠ 그나마 장점이라면 cs보다 의료데이터를 좀 더 다뤄봤고 인체가 어떤 특징이 있는지 조금 더 아는 정도라서요.
3. 실리콘벨리 말고도 모두들 한번쯤 가져보는 아메리칸 드림을 저도 가지고 있는데요. 혹시 FANG이 전공과 맞지않아 힘들경우는 병원에 있는 research lab 으로 들어가고 싶은데요. 실리콘밸리 스타트업 중에선 관련분야 연구하는데도 있겠죠? 그쪽도 들어가기가 힘들까요?
4. NIW에 대해 재차

대댓글 3개

2021.03.02

너무 길어서 짤렸네요.
4. NIW에 대해 재차 언급을 하셨는데, 해외박사로 눌러앉는 케이스는 보통 어떤것들이 있는지 궁금해요.

아침에 정신없이 쓴거라 앞뒤문맥 안맞아도 양해 부탁드려요. 항상 만수무강하시고 지금처럼 창창한 미래만 있으시길 바래요. 정말 감사합니다.

2021.03.02

AI/ML쪽 연구 커리어에서 특정 도메인만 파는 건 리스크가 크다고 봅니다. 의료 이미징 쪽이 나쁜 건 아닌데, "의료 이미징만 할 줄 아는 리서처"는 조금 애매한 것 같아요. AI/ML특성상 한 전문 분야(e.g. LSTM; Graph-based learning; Causal Analysis등)가 다양한 도메인에 적용가능하거든요. 특정 도메인이 뜨고 지는 속도는 엄청 빠르지만, AI/ML전문 분야는 잽싸게 다른 도메인으로 옮겨탈 수 있는게 장점 같아요. (쓰고보니 질문과 별 상관없는 오지랍이네요)

취직을 위한 수단으로 박사 유학을 가시는 건 절대 비추입니다. 그러기엔 박사과정의 불확실성이 너무 크고 리턴도 별로거든요. 제가 이 글을 쓴 이유는 대부분의 사용자들이 이미 박사과정을 밟고 있다고 생각해서였어요. 박사는 그 힘들고 긴 과정을 즐길 자신이 있는 분들께만 권해드립니다.

쓰신 글로만 판단했을 때에는 RS보다 ML engineer쪽이 더 잘 어울리실 것 같습니다. 굳이 논문 안 쓰고도 기업 프로젝트 경험으로 한국이든 외국이든 이직해 가실 수 있어요. 물론 ML 엔지니어로서 꾸준히 공부를 하셔야죠.

병원 리서치랩이나 스타트업 쪽은 저도 잘 모르겠습니다.

해외에서 박사 받으면 NIW, O1, H1B 세가지 옵션이 있죠. NIW장점은 스폰서 없이 논문 실적만으로 세계 어디서도 신청가능하다는 것이구요. O1은 대기업 스폰서를 받아서 돈 안 내고 받을 수 있는 비자입니다. H1B가 자격 요건은 가장 낮은데, 타이밍 맞추기가 거지같아요.

2021.03.03

답변 정말 감사합니다. 박사의 목적이 무엇이었는지 다시한번 생각 해 봐야겠네요. 감사합니다!

2021.03.02

저도 베이 현직인데 여기 올라온 정보 다 신뢰하셔도 됩니다. 글 정말 깔끔하게 잘 쓰시네요.

대댓글 1개

2021.03.02

감사합니다. 건승하십쇼

2021.03.02

현재 작성자님과 같은 길을 꿈꾸고 있는 spk의 CV/ML 분야 학생입니다. 현재 citation은 100+이며 CVPR/NeuIPS 급의 학회는 4편 정도 (1저자 2편) 있는 상태입니다. 이 외에도 약간 낮은 티어의 학회/저널이 몇 개 더 있습니다.
현재 목표는 베이에 있는 미국 major CV/ML 회사에 research scientist에 취직하는 것이며 (플랜B는 major 회사의 SWE 직군이나, major까진 아니지만 기업/연구소의 research scientist), 제가 현재 가장 걱정인 것은 연구 분야의 적합성입니다.

CV/ML가 워낙 광범위한 주제를 포함하고 있기에, 아쉽게도 제가 주로 실적을 낸 연구는 미국보다는 중국에서 관심이 많습니다. 지금보다 실적이 낮을 때이긴 하지만, 실제로 미국 major 기업의 research internship 지원 과정에서 여러번 고배를 마셨습니다. (+코로나/비자의 영향도 조금은 있었던 것 같습니다)
박사 졸업을 6개월 정도 앞두고 있는 지금, 작성자님이 보기에는 미국 major 회사에 research scientist에 가기 위해서 어떤 길이 가장 좋은 방향이라고 생각하시는지 궁금합니다.

0) [연구 분야 관련]
0-a) 미국 기업들이 좋아하는 새로운 분야 연구 반드시 필요
0-b) 현재 분야에서 실적 더 쌓기
0-c) 두 개 동시에

1) [6개월 남은 박사과정 도중에 할 일]
1-a) 무조건 NIW 준비
1-b) 연구를 통해 실적 더 쌓기
1-c) 현재 실적으로 leetcode & 영어면접 계속 연습해서 미국 취업 바로 도전 (아마 6개월만에 NIW가 나오진 않을거라 H1b lottery일 것 같네요.)

2) [6개월 후 프레시 박사 진로 관련]
2-a) 한국 기업/연구소 다니면서 연구실적 쌓기 & NIW eb2 진행 & 미국 기업 계속 지원 -> 비자 승인나면 미국 출국
2-b) 미국 포닥하면서 연구실적 쌓기 & 비자 진행 (J1->J1 waiver->NI

대댓글 4개

2021.03.02

내용이 초과되어 아래에 추가합니다.

2-b) 미국 포닥하면서 연구실적 쌓기 & 비자 진행 (J1->J1 waiver->NIW) & 미국 기업 계속 지원
2-c) 연구실에서 졸업 늦추면서 그냥 계속 미국 취업 준비

3) [미국 취업 루트]
3-a) 미국 major 기업 취업에 올인
3-b) 미국 major 까진 아니지만 기업/연구소의 research scientist 직군 취업에 올인 -> 3년후 미국 major 기업 이직
3-c) 미국 major/minor 그리고 research/engineering 상관없이 우선 미국 취업 올인 -> 3년후 미국 major 기업 이직

긴글 읽어주셔서 감사드립니다. 정말 큰 도움이 되고 있습니다.
목표를 높게 잡은 만큼 최선을 다해 열심히 노력하려고 합니다. 감사합니다.

2021.03.02

정말 디테일한 시나리오를 짜셨네요. 하지만 인생 계획대로 안 흘러갈 가능성이 높습니다. 제 신조는 최대한 성장 가능성이 높은 그룹에 꼽사리 껴서 아둥바둥 묻어가는 거니까, 감안하고 들어주세요.

0) 연구분야의 깊이 / 넓이 밸런스잡기: 앞으로 2-3년간 시장 상황에 맞게 고려해서 판단하셔야 합니다. 현재 파놓은 분야에서 채용 공고가 많이 나오고 있나요? 그렇지 않다면, 현재 떠오르는 분야 중에서 내 연구를 쉽게 적용할 수 있는 것을 골라서, 키가 되는 페이퍼 한 두개를 개발만 해보세요. 대부분의 기업 연구소에서 찾는 전문성은 의외로 얕습니다. 탑티어 논문을 내 분야에서 10개씩 써도 좋지만, 그 시간에 내 분야 5개 + 응용분야 5개로 분산투자하는게 리스크는 줄어들겠죠. AI/ML분야에서 응용력 (현실세계의 문제가 주어졌을때 그걸 모델링하는 센스)은 각광받습니다.

1) 일단 NIW는 크게 손해 볼 거 없으니까 하시구요. 논문 실적은 노력 대비 성과가 많이 나올지 모르겠습니다. 위에서 말씀드린대로 시장의 니즈에 내 연구를 연결시키는 게 가성비는 제일 높을 것 같네요. 리서처에게 있어서 Leetcode는 그닥 중요하지 않습니다만, 그렇다고 아예 놓아버리면 easy를 못 풀어서 떨어지는 난감한 상황이 벌어질 수 있습니다. 저라면 (풀타임) 한 달 이상 투자하지 않겠습니다.

2) 둘 다 나쁘지 않은데, 포닥보다는 기업/연구소가 최종 목적 (메이저 기업 연구소) 에 더 적합하다고 생각합니다. 포닥은 아카데미아로 갈 때 가장 빛을 발하는 경력입니다. 한국 기업 연구소에서 (앞으로 잘 팔릴만한 프로젝트로) 응용력을 키우신다면 가장 유리할 것 같네요. 예전에는 포닥하면서 로컬 기업 면접보는게 유리했는데, 요새 상황에서는 지리적으로 가깝게 있어도 전혀 의미가 없으니까요.

2021.03.02

3) 셋 다 괜찮은 옵션이고 다 한꺼번에 시도할 수 있어서... 굳이 골라야하는 지 모르겠네요. 저라면 major / minor 안 가리고 research scientist로 집중해 보겠습니다. SWE로 한 번 빠지면 RS로 돌아오기 조금 힘든 것 같아서요. 하지만 회사가 좋고 프로젝트가 재미있는 경우(e.g. 애플에서 겁나 중요한 기능을 개발하는 엔지니어)라면 tier-2회사의 RS를 버리고라도 가겠습니다.

2021.03.02

좋은 조언 감사드립니다. 모든 답변에 깊이가 있어서 정말 도움이 많이 되고 있습니다. 고민만 하고 있을 수는 없기에 빠르게 하나하나 선택해 나가려고 합니다.

우선 몇 달 남지 않은 박사과정 중에는 변호사 선임을 하고 NIW 준비를 바로 시작할 예정입니다. 약 1,000만원정도 비용이 드는 것으로 알고 있는데, 투자가치가 있으니까요. 또한, 말씀하신대로 떠오르는 분야 중에서 제가 가지고 있는 역량을 발휘할 수 있는 것을 빠르게 캐치해서 가성비 있는 연구가 무엇인지 고민해보려 합니다. 다만 디펜스 준비를 해야하기 때문에 실제로 해당 연구를 박사과정 중에 진행할 수 있을지는 모르나, 이러한 생각을 해보는 것 만으로도 미래 연구와 research statement 작성에 도움이 될 것 같습니다. 또한, 이번 CVPR의 doctoral consortium에도 지원해볼 생각입니다.

졸업 이후에는 그때 그때 상황에 맞게 성장 가능성이 높은 방향으로 흘러갈 예정입니다. 아무래도 제가 박사과정기간동안 research에 몰두해있었기 때문에 회사 경험을 한 번 해볼 생각입니다. 이 때의 경험을 토대로 추후에 지원할 미국 기업의 position에 대한 고민이 해결될 것 같습니다.

다시 한 번 감사드립니다.

Joseph von Eichendorff*

2021.03.06

백엔드쪽은 단순히 석사만 나와서도 구직이 생각보다 잘되는걸로 알고있습니다.
저는 데이터마이닝 관련되서 관심이 있어 이분야로 ml engineer가 되고싶은데요 혹시 이쪽 분야도 석사만 하고도 능력이된다면 충분히 잡이 잘 구해지나요? 주변에서 ml dl은 일반swe보다 박사가 훨씬 선호된다는 말이 많아서요 ㅠㅠ 석사까지만 할 생각입니다 ㅜ

대댓글 1개

2021.03.06

단순 취업이 목표라면 석사 >>>>> 박사 입니다. ML이건 뭐건 학교/리서치랩 외의 직장에서 박사 학위가 중요한 곳은 거의 없다고 보셔도 되요.

2021.03.06

제가 비영주권자인데 PhD를 미국 캘리포니아주에서 하고싶습니다.
혹시 캘리포니아 대학원중에서 날씨 좋고 남자가 살기 좋고...(외로움 없이) 집값 저렴한곳 있나요?
음...

대댓글 2개

2021.03.06

캘리를 원하시는 이유는 특별히 있나요? 최대한 넓게 PhD넣으시고 오라는 곳 중에서 고르셔야 할텐데요. USC나 UCLA, UCSD가 좋겠지만, 다 집값이 만만찮을걸요.

2021.03.25

스탠포드는 컴퓨터 PhD 좋나요? 보통 박사 후 어디서 취직하나요?

2021.03.07

안녕하세요? 쓰신 글 정말 잘 읽었습니다.
저는 현재 학사 4학년으로 ML대학원을 바라보고 있습니다.
현재 제가 관심있는 분야는 MLC(Multi-label Classification)인데, 이 분야의 전망에 대해서 궁금합니다.
그리고 제가 관심있는 분야가 사실 CV나 NLP등 특정 domain을 사용하는 분야가 아니라서 궁금한게 지금이라도 특정 domain을 잡아서 공부하고 MLC는 부가적으로 갖고가는게 더 나은지, 아니면 그냥 MLC를 가지고 필요할때마다 domain에 대해서 공부를 하는 방향이 더 나은지도 여쭙고 싶습니다.

그리고 제가 아직 병역문제가 남아있는데, 현재 저는 국석 -> 전문연 -> 미박 이런 루트를 생각하고 있습니다.
이런 루트로도 병역문제도 해결하면서 박사까지 하는 분이 주변에 계시나요...?
(이런 루트를 잘 못 봤어서 여쭙고 싶습니다!)

대댓글 3개

2021.03.07

MLC는 특정 분야라고 하기보다는 일반적으로 쓰이는 문제의 한 형태인 것 같습니다. 물론 이론으로 깊이 들어가면 얼마든지 연구할 거리는 많겠지만, 학부 레벨에서 관심을 두시기엔 너무 추상적인 것 같아요. 관련 논문을 읽으시면서 흥미를 느끼신다면 적성이 (이론쪽) 박사과정에 잘 맞는 거라고 생각합니다.

전문연 마치고 박사 나오시는 분은 많이 봤는데, 국석을 꼭 끼워넣어야 하는지는 모르겠습니다. 저라면 학부 졸업 후 전문연 갔다가 끝날때쯤 준비해서 미박 갈듯한데.. 아 석사가 있어야 전문연이 가능한가요? 그렇다면 석사 가야죠

2021.03.14

누적 신고가 20개 이상인 사용자입니다.

네 신검 4급이 아니면 석사이상 학위자여야 전문연 가능합니다

2021.03.14

먼저, 대답해주셔서 정말 감사합니다!

제가 관심있는 분야를 좀 더 정밀하게 말하자면, MLC에서 현재 많이 문제 삼는 "label space에서 label 끼리의 관계를 어떻게 학습시에 가져갈 수 있을까"입니다. (지도교수님은 제가 보는 분야를 좀 더 general한 표현으론 structural learning이라고 하시더군요.) 이런것 말고도 여러가지 있는데, 딥러닝으로 된 method가 많이 나오지 않아서... 그래서 실제로 이 분야가 아에 사장된 것인지 여쭤보고 싶었습니다.

그렇다면 지금이라도 CV나 NLP 등 특정 도메인을 위주의 주제에 대해서 알아보는게 대학원이나 미래 취업을 위해서라도 더 유리할까요...? 아니면 그냥 제가 관심있는 분야에 대해서 계속 파는게 더 좋을까요?

국석은 위에 분이 설명하다시피 군문제 때문에 필연적으로 거쳐야 합니다. 그런데 미국 대학교도 학벌을 많이 보나요? 아니면 제가 관심있어라 하는 주제 및 submit한 논문들을 주로 보나요?

2021.03.09

안녕하세요? 저는 snu ece 1학년입니다.
글쓴이 님 께서는 학부시절 대학원 진학을 결정하실 때 어떤 마음이셨나요?
저는 대학원에 가서 연구 퍼포먼스? 가 안나오는 상황이 두려운데 이에 관한 조언 부탁드려도 될까요...?

대댓글 1개

2021.03.09

해외 경험/취업을 하고 싶어서 나갔습니다. 자대는 너무 속속들이 알아서 지겹기도 했구요. 학부 신입생께서 벌써 대학원 성과 고민을 하시나요? 스탠포드 박사는 중간에 자퇴해도 인정받습니다. "얼마나 뜻이 깊었으면 스탠포드를 버리고 나왔을까?"라고 하겠죠. 일단 학점 잘 받고 좋은 대학원이나 회사 갈 수 있는 상황 만드는데 집중하싲ㅛ

2021.03.09

안녕하세요 글과 댓글 잘 읽었습니다
다른 댓글 다신 분들에 비해서 저는 부족하기 그지 없음을 느끼며 제 진로 고민에 대해서 여쭤보려고 합니다...
저는 현재 25살로 3년제 전문대를 졸업해서 전공심화 과정을 통해 학사 학위 취득 중입니다
늦게 컴퓨터 분야에 흥미가 생겨 23살의 나이에 전과를 하고 열심히 달려 차석으로 졸업했습니다 공부를 하다보니 욕심이 나고 AI쪽이 너무 하고싶습니다
제가 아직 많이 모자르다는 것은 알고있지만 해외 취업을 해보고싶다는 욕심에 열심히 노력하고 있습니다...
전문대에서 학사를 따고 학사편입으로 4년제를 다시 들어가서 4년제 학사학위를 다시 따는게 유리할지 그냥 국내 석사를 바로 하는게 나을지 여쭤봅니다...
전문대 출신이 석사 오는것 학벌세탁이다 이런식으로 부정적으로 보시는 분들도 많지만 저는 정말 열심히 할 자신이 있고 열심히 할것입니다...
개인적인 사정으로 뒤늦게 시작했만 늦게 시작했기에 최대한 올바른 선택을 하고싶습니다

1. 전문대 학사로 4년제 학사 다시 취득
2. 국내 대학원 진학
3. 4년제 학사 취득 후 미국 석사 취득
4. 바로 취업

이쪽분야가 수명이짧다 이런말이 많아 한편으로 너무 늦는건 아닌지 무섭기도 합니다
아직 아는것도 많이 없고 부족한게 많습니다... 날카롭게 지적해주셔도 저에게 조금의 방향만 잡아주셔도 다 감사할것같습니다. 주변에 여쭤볼곳도 마땅히 없고 혼자 끙끙 거리다가 댓글로 여쭤봅니다 감사합니다

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2021.03.09

학사를 두 개 딸 이유는 전혀 없다고 생각합니다. 그보다는 석사가 조금 더 나은데... 그래도 AI를 하기 위해 굳이 석사가 필요한지도 잘 모르겠구요. 저라면 일단 회사를 다니면서 AI에 대한 열정과 실력을 증명할 것 같습니다. 그걸 바탕으로 유학을 가던, 해외 취직을 하던 다음 스텝을 밟을 것 같네요.

2021.03.17

안녕하세요, 저는 지금 건동홍 중 하나의 컴공을 다니고 있고(3학년, 4.0/4.5) , 비전쪽을 공부하고 있고 지금은 휴학하고 머신러닝 스타트업의 연구 조직에서 리서치 인턴을 하고 있습니다. 개인적으로는 공부하는게 즐거워서 리서치 사이언티스트가 잘 맞을거라고 생각하고 있습니다. 게시글과 댓글까지 모두 잘 읽었는데, 학부가 좋지 않아서 미국에서 이 쪽 일을 하는게 사실상 불가능하지 않나 하는 생각이 들었거든요. 우선은 학부 때 연구 실적을 어떻게든 내서 SPK 대학원에서 석사라도 따야 뭔가가 가능해진다고 생각하면 될까요? 그렇다고 하면 학부 때 연구 실적을 내는 방법은 뭐가 있을까요? 자대 랩실이라도 들어가는게 맞나 궁금합니다. 전반적으로 플랜을 어떻게 짜야 할 지 모르겠어서 고민하다 여쭤봅니다 감사합니다.

대댓글 2개

2021.03.19

어느 대학원에 가시던 좋은 논문 2-3편 쓰시면 niw받고 미국 취업하실 수 있겠죠. 논문이 아니라도 개발 실력으로 가실 수야 있지만, 난이도는 더 높다고 생각합니다. 저라면 지금 실무 경험을 잘 포장해서 미국 석사로 유학갔다가 취업하겠습니다.

2021.03.22

답변 감사드립니다. 지금 저로서는 보여줄 수 있는 게 스타트업 리서치 인턴 경력 밖에 없는데요, 이것만 가지고도 미국 석사가 가능한가요? 어디서부터 어떻게 준비해야 할지 막막합니다.

2021.03.18

우선 정성스러운 글과 답변 감사드립니다.
현재 컴공과 학부 재학생이지만, 베이지안 통계학과 Probabilistic Programming에 대해 관심을 가지게 되었습니다. 혹시 베이지안 통계학에 대해서는 향후 전망이나 현역 ml에서의 입지가 궁금합니다.
다시한번 감사드립니다.

대댓글 1개

2021.03.19

잘 모르는 분야입니다. 조금 찾아봤는데 기존 랭귀지에 확율을 다루는 기능이 확장되는 방향인 것 같네요. 아직 대세라고 하긴 어렵지만, 프로그래머가 보통 취약한 베이지언 통계를 깊게 이해하고 적용하는데 많이 도움될 것입니다. 너무 깊이 들어가시기 보다는 ppls를 통해서 통계와 확율을 잘 이해하시는 게 어떨지 조심스럽게 조언드립니다

2021.03.20

대학 새내기입니다. 미래 준비를 위해 방향을 확실히 해두려합니다.
해외 대학원에 관심이 있어 현재 대학에서 송도에있는 뉴욕주립대에 가서 해외대학원 노려보려고합니다.
괜찮을까요?

대댓글 1개

2021.03.20

SUNY송도점의 퀄리티에 대해서는 잘 모르겠습니다. 일반론만 말씀드리자면, 체감상 한국 학벌이 미국 대학원 진학에 미치는 영향은 절대적이지 않았습니다. 단 요새 미국 CS대학원 경쟁율이 하늘을 찌릅니다. 어디서 학부/석사를 따시던 학점 관리 잘 하시고, 랩 활동 열심히 하셔서 페이퍼 1개는 내야 괜찮은 (USNEWS 30위권 이내) 대학원 가실 수 있을 것 같네요.

2021.03.21

안녕하세요. 좋은글과 답글들 감사합니다. 괜찮으시다면 개인적인 질문 몇개 여줘보고 싶습니다.
- 저는 지금 위에서 말씀하진 tier 2 주립대에서 computational science (CSE)로 박사중에 있습니다.
- 인맥타서 DOE 국립연구소에서 인턴을 한번했고 이번여름에도 아마도 다시한번 할거 같습니다.
- 거기에서 DOE scientific software 를 C/C++로 개발했습니다
- 지도교수님은 완전 CSE쪽인데 전 점점 OR쪽으로 관심이가서 그쪽을 파는중입니다. (대충 Stanford의 Stephen Boyd랩 과 비슷한거 하고싶어 하는거라고 생각하시면 편하겠습니다)
- 영어는 준네이티브 수준. F1비자따리

질문:
1. DOE 국립연구소 인턴경험이 ml scientist 잡 알아보는데 도움이 되는지?
2. Boyd 랩 같이 OR-adjacent 연구만으로도 ml scientist 잡 알아보는데 도움이 되는지?
3. 다른 박사생이랑 이야기하다 나왔는데 탑급 (G,F,M) ml scientist 잡 잡는건 교수되는것 만큼이라 어렵다는데 동의하십니까?

지금 첫논문 CSE에서 탑급 컨퍼에서 통과됬고, 이대로만 쭉가면 국립연구소에서 80k받는 포닥한뒤 정규직연구원되는 그림이 그려지는데, 좀더 연구를 하다보니 CSE쪽에 관심이 점점 떨어지고 좀 OR-related proof theory, convexification of certain network types, operator splitting 등등을 하고싶어하는데 정작 탑저널에서 핫한 주제는 이런저런 네트워크로 이런저런 문제를 풀었다여서..... 저런 이론에 관련된 페이퍼들도 기업에서 좋게 봐주는지요?

학부는 또 기계공학하다가 CSE쪽으로 대학원으로 온거라 그냥 ML engineer/SWE 따라가기에는 (위에서도 말씀해주셨듯이) 실력/경력이 안될거 같아서 학계/ml scientist 둘중하나에서 선택을 해야할거 같은데 냉정하게 봐선 학계에서 경쟁적으로 살아남을수

대댓글 5개

2021.03.21

있을거 같지도않고, 제가보는 교수님들 정도의 enthusiasm 을 유지하지 못할거 같애서 ml scientist 를 노려보는데 지금 연구주제를 어떻게 정하려는지 고민중이어서 질문드립니다. 감사합니다.

2021.03.21

제가 잘 아는 분야는 아니지만, 말씀하신 이론 분야는 다양한 분야에서 활용되고 있다고 봅니다. 연관된 페이퍼들이 어떤 도메인에 응용되었는지 확인해 보세요. 그런 도메인에서 사업을 하는 회사의 리서치랩이라면 아주 좋아라 할 것 같네요. DOE에서 풀타임까지 바라시는게 아니라면 건너가는 다리쯤으로 보셔야 할 것 같습니다. 특정 기관에서 두번 세번 인턴 하다가 다른 업계로 전환하면 모양새가 좀 그렇더군요. 다음 인턴은 실리콘 밸리 사기업으로 타겟을 잡아보시면 어떨까요? 마지막 질문은 상당 부분 공감합니다. FANG리서치랩 난이도는 정말 높아진 것 같아요. 하지만 세컨 티어도 부족하지 않습니다. 세일즈포스, IBM, 어도비, 오토데스크 들 다양한 회사에서도 리서치랩은 활발히 운영되고 있는데요. 물론 tier1만큼 명예는 없겠지만, 연봉 처우 커리어 패스 측면에서 떨어지지 않습니다. 학계에 뜻이 없으시다면, tier2 리서치랩까지 목표로 하시고 조금씩 준비하시길 추천드립니다.

2021.03.22

답변 감사합니다. 이번 여름은 늦었지만 다음부터는 사기업으로 노려봐야 할거 같습니다.
그리고 연관된 페이퍼가 어떤 도메인에 응용되는지는 어떻게 알아봐야할까요? google scholar 에서 cited by 는 전부 academic한 페이퍼 밖에 없고... (제 연구에 쓰이는 main paper's author가 구글 리서치 연구원이긴 한데 이게 실제 도메인에서 어떻게 쓰이는지는 잘 모르겠는지라...) 막 "my domain topic's specific name" + "name of research lab company" 이런건가요..?
tier 2 랩까지도 목표로 하고 노력해봐야겠습니다. 다시한번 답변 감사합니다.

2021.03.22

제 프로세스는 이렇습니다. Stephen Boyd같은 대가 랩을 찾아서 people > alumni에서 내가 원하는 영역 (e.g. Industry research)에서 일하는 사람들을 찾습니다. 예를 들어서, Haitham Hindi @ Apple, Nicholas Moehle @ BlackRock AI Lab.같은 분이 있네요. 그 분들 페이지 들어가면 현재 회사에서 대학원에서 하던 연구를 계속 하고 있는지 체크할 수 있죠. 적어도 위의 두 분은 그런 것 같네요. 여기서 더 디테일하게 들어가면, 그 분들의 연구가 회사 업무와 어떻게 연결되는지도 유추할 수 있어요. Blackrock은 투자회사인데, 거기서 convex optimization을 쓴다면 어떤 문제를 풀고 있는 걸까요? "convex optimization at financial companies"같은 키워드로 구글링해도 되구요. 이런 질문에 답하면서 계속 추적하는 거죠.

2021.03.23

감사합니다!

2021.03.21

안녕하세요.
올해 2월에 학사 졸업한 백수입니다.
진로와 대학원 사이에서 고민중입니다.

저도 2020년에 San Jose에서 ML research Intern으로 1년간 인턴을 했었는데요,
알게된 친구의 Referral 로 AMD에서 Cloud Solution Engineer 직무로 사전인터뷰 까지는 봤습니다.

다만 근무지가 bay area는 아니고, 본사소속으로 한국에서 업무를 진행할거라 하더라고요.
그리고 헤드쿼터입장에서 해외에 오픈해야하는 포지션이기 때문에, 본 인터뷰까지 가는 절차가 복잡해서 시간이 많이 걸린다고 하네요.
지금 두 달 정도 기다렸는데 아직 Job이 오픈되지 않았습니다. 시간이 더 걸린다고 하더라고요.
불안하기도 하고, 한국대기업에는 그렇게 메릿을 느끼지 못해서 한국에서 취업할바에는 대학원에가서 최소 석사를 하자는 생각으로 서울대 산공랩에 컨택을 했고 보자고 하시네요.

최종적으로는 SFbay에서 직업을 갖는 것이 일차적인 목표인데,
AMD가 되지 않는다는 전제하에 대학원을 가서 SFbay로 가는 게 나은지, 학사로 한국에서 경력을 쌓고 실리콘밸리로 가는게 나은 지, 어떤것이 효율적인 선택인지 고민이 되서 어렵습니다.. 조언해주실 내용이 있으신가요??

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2021.03.22

(1) 채용 프로세스가 수 개월에서 1년 이상 걸리는 경우는 꽤나 흔합니다. 저도 최종 면접 보고 긍정적인 결과를 받은 상태로 상부 결재가 안 떨어져서 결국 다른 회사로 간 경우를 경험해 보았고요. 웃긴 건, 1년 동안 안 나던 결재가 다른 회사 최종 합격했다고 통보하자마자 나오더군요. 정확한 사정은 케바케겠지만, 프로세스가 느린 경우는 결재 라인의 누군가의 확신이 약한 경우가 대부분이었습니다. 정말 불가피한 경우에는 구구절절 사정을 설명해주고 대안을 찾으려고 노력하죠. 아무튼 지금 상황에서 최종 합격 확률을 늘리려면, 매너있게 "너희보다 대단한 회사와도 프로세스가 진행중이니 아쉬우면 빨리 진도빼라"고 넌지시 알려주어야 합니다. 물론 아예 없는 사실을 지어내서는 안되고, 실제로 플랜B를 가동중이어야죠.

(2) 가장 좋은 플랜B는 미국 대학원이라고 생각합니다. 학부 동안 인턴도 하셨으니 좋은 곳 가실 수 있을 것 같은데요. 문제는 2021년 가을 학기 입시가 이미 마감되어서 최소 1.5년 동안 붕 뜨신 상황이죠. 그 기간 동안 한국 회사나 대학원 랩에서 실무/연구 경험을 쌓으시는 게 어떨까 싶네요. 요새 한국의 메이저 IT 기업 (네카라쿠베?)의 ML환경은 미국 대기업에 비교해도 뒤쳐지지 않고, 오히려 애자일한 경험을 쌓을 수 있기에 나쁘지 않다고 봅니다. 대학원에서 1.5년을 일하는 것도 나쁘지 않지만, 결과적으로 페이퍼를 내지 못하면 애매한 시간 낭비가 될 수도 있습니다.

2021.03.23

ssh 수학/데이터사이언스 전공 4학년학부생입니다.
데이터사이언스,응용통계 쪽 관심이 많아 학교수업 위주의 공부를 하다
석사 후 취직을 결정하게 되었습니다.
그런데 어떤대학원을 가게 될지 고민이 많네요 ㅠ
인공지능대학원을 가고 싶긴한데 세부 희망 연구분야는 아직 잘 모르겠고
컴퓨터비전 쪽보다는 텍스트마이닝, 자연어처리, 머신러닝 등을 이용한 인사이트 도출 등에 관심이 많습니다.
통계대학원에 진학을 해서 공부를 더 하는게 맞을까요?

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2021.03.25

둘 다 괜찮은데, 기왕이면 인공지능을 더 추천드립니다. 아무래도 한국에서는 통계대학원보다 인공지능이 더 트렌디해서 졸업 후 취업에 도움이 될 것 같아요. 그리고 예전 댓글에서도 말씀드렸는데, 이 바닥이 아직 진흙탕이라서 수학/통계 지식보다 시스템 빠르게 구축하는게 더 유용한 스킬이라고 판단됩니다.

2021.03.25

안녕하세요.
현재 IT회사에서 AI본부에서 컴퓨터 비젼 관련 연구하고 있는 직장인입니다.
제가 학부 때 가져왔던 경험들을 이야기하자면 (학사졸, Y대 컴/전 아닌 공대)
- AI 대회 입상
- N사 인턴
- 학부 내의 다양한 연구실 학부생 인턴
- 학부생 인턴으로 있으면서 유명하지 않은 저널에 논문 publish (2저자)

해당 경험들을 바탕으로 그나마 현재 있는 기업에서 나름 괜찮은 연봉 받으면서 연구를 하고 있습니다만...
문제는 제가 연구원으로 일을 하고 있지만, 사실상 연구를 하지 못하고 개발 및 성능 튜닝만 하고 있습니다.
연구원 포지션으로 온 이유도 개발 및 성능 튜닝보다는 새로 나오는 paper 읽고 연구하고 실험해보고 싶은 마음이 더 커서 다른 기업들의 개발 포지션보다 지금 현재 다니고 있는 연구원 포지션으로 오게 되었습니다.
아무래도 회사 내에서 제가 생각했던 것과 다르다보니 대학원에 대하여 계속 생각하고 있습니다.
(그리고 해당 회사에서는 제가 논문을 거의 못쓰는건 확정입니다...)

그럼 왜 처음부터 대학원을 안갔냐?라고 물어보시면 매우 단순합니다.
집안 환경이 매우 어렵습니다. 빚도 아직 꽤 있고 여윳돈도 없고, 경기도 저 외곽에 사는지라, 통학하기에 매우 힘들기에 (왕복 4시간 가량...) 자대 대학원 진학도 생각하다가 포기하고 오게 되었습니다.
집안에 있는 빚은 다 못갚았지만 현재는 돈을 그래도 어느정도 모아둔 상태라서, 국내 석사 비용 정도까지는 커버할 수 있을 것 같습니다. (생활비, 월세 등...)
그래도 빚이라는 무게가 있다보니... 쉽게 선택을 하지 못하는 것 같습니다...

최종 꿈은 미국에서 다양한 사람들과 소통하면서 연구하고 실험하면서 재밌게 일하고 싶습니다.
그래서 제 나름대로 결론을 내리면

1. 현재 있는 회사에 계속 재직하면서 경력이 쌓이면 해외 이직
2. 국내 석박 통합 + 해외 취업
3. 국내 석 + 해외 박 + 해외 취업

미국 석사는 경제적인 여건이 안되고 학

대댓글 2개

2021.03.25

내용이 일부 잘렸는데 미국 석사는 경제적인 여건 + 학점 (4.3 기준 3 초반대, 알바 인턴하고 전공도 달라서 소홀했습니다) 때문에 적지 않았습니다.
그리고 AI 비전 쪽 이직도 제가 학사 졸인데 대부분 석/박은 기본인지라 될지도 잘 모르겠습니다...

집안의 빚, 제 경제적 사정을 고려하지 않는다면 연구만 주구장창하고 싶은데, 막상 현실이 발목을 잡습니다...
혹시 어떠한 선택이 좋을지 조언 부탁드리겠습니다.

2021.03.25

학부생 인턴으로 퍼블리시까지 하셨으니 이 분야에서 충분히 경쟁력 있으신 분 같습니다. 학계에 미련이 남으시면 대학원에 다니시긴 해야겠네요. 한국의 인공지능 대학원도 (최근 지원이 워낙 좋아서) 경제적 상황을 고려하면 괜찮은 선택지인 것 같습니다. 회사만큼 급여가 나오진 않지만, 랩에 따라서 프로젝트 많이 하면 월250만원 이상도 받던데요.

물론 미국에서 취직하고 싶으시다면, 제일 좋은건 박사과정으로 바로 나가는 겁니다. 미국에서 석사,박사를 순차적으로 밟는 경우는 거의 없어요. 박사1,2년차 = 석사과정입니다. 박사과정에서 RA/TA로 학비+생활비까지 해결된다고 보시면 됩니다. 인도에서 온 친구들은 돈까지 모아서 고국에 송금도 하는걸 봤습니다!

남의 인생이 뭐가 좋다 나쁘다 말씀드리긴 힘들지만, 개인적인 의견을 하나 드리자면... 미국에 유학온 친구들 중에는 진짜 사정 어려운 경우도 많습니다. 친척들 쌈짓돈까지 합쳐서 원웨이 티켓으로 온 경우는 다반사고, 내전에 소수민족 핍박 받다가 와서 돌아갈 고향이 없는 경우도 봤습니다. 다들 살아남기 위해 필사적으로 노력하고, 좋은 결과 얻어갑니다. 집안 사정이야 어쨌든 대학원 유학은 한국보다 몇 배는 힘든 과정인데, 중간에 포기할 여지를 남기지 않는 것도 괜찮은 전략입니다.

2021.03.25

안녕하세요, 먼저 최근까지도 반년 넘게 질문에 답글 다시는 모습에 정말 감동했습니다!!

다름이 아니라 중간 댓글중에 interpretability 혹은 bias/ethic 분야가 취업이 어렵다는 댓글이 있었는데 정말 그런지 궁금해서 댓글을 달아봅니다!

현재 nlp 분야를 공부하고 있는 대학원생이고, nlp model의 fairness, bias 쪽 관심이 많습니다. 추후 미국 유학을 계획하고 있기도 한데 미국 취업 시장에서 bias/ethic 쪽이 그렇게 유리하진 않나요?

다시한번 매 질문 이렇게 답글 달아주시는점 정말 감사하고 감동이에요ㅠㅠ

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2021.03.26

저도 그 분이 그렇게 댓글을 다신 이유는 정확히 모르겠습니다. 하지만 대략적인 예상만 해보면, "신기술에 대한 일시적인 마찰력Friction"이라고 봐도 되지 않을까 싶어요. 새로운 어플리케이션이 나왔을 때 Interpretability, Explainability가 중요하다는 이유가 "아직 퍼포먼스가 높게 안 나와서", "신뢰가 쌓이지 않아서", 혹은 "AI를 적용하기에 적합한 태스크가 아니어서" 일 수도 있거든요. 이 세가지 경우, interpretability를 깊이 고민하지 않아도 다른 방식으로 (시간이 흐르면 알아서) 해결 가능한 (혹은 포기해야할) 케이스인거죠. bias/ethics도 그래요. 모델 쪽에서 해결책을 찾기에는 사회가 너무 빨리 적응하고 있어요. MS의 Tay나 이루다같은 케이스가 2-3년 후에 또 발생한다면 처음처럼 큰 이슈가 될까요? 제 예상에는 그냥 "완성도가 좀 떨어지는 프로토타입"으로 받아들여질 것 같아요.

물론 전부 제 뇌피셜일 뿐이고, 점점 더 중요한 이슈가 될 수도 있을 것 같습니다. NLP 연구쪽에서 2-3년 동안 다루기엔 좋은 주제 같아요. NLP에서 Fairness, Bias를 연구한다는 건 결국 어플리케이션의 특성에 맞게 모델을 fine-tuning / testing 하는 거라고 봐도 되니까요. 훗날 Interpretability, Fairness, Bias쪽 이슈가 가라앉더라도, 연구하는 과정에서 얻은 경험이나 지식은 새로운 이슈에 적용할 수 있을 것 같습니다.

2021.03.26

여러 곳에서 정보를 얻으면서 가장 많이 들은 내용은, 취업하려면 박사는 필요없다. 석사는 어느정도 도움이 될수도 있다? 정도였고 취업하려면 절대 박사하지 마라 였는데.. ML(정확히는 CV)을 하려면 박사가 필요하다고 하고 또 박사를 하려고 이곳저곳에서 알아보면 취업에 박사는 무쓸모다.. 이렇게 순환이 돼서 하라는건지 마라는건지 모르겠습니다. 그럼 결론은
SWE(general, 백엔드 등) : 박사 X, 비자해결(석사 등) + Leetcode가 가장 빠른 길
ML : 박사 필요
이렇게 정리되는 건가요?

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2021.03.26

(사기업) 취직에 박사가 필요한가? 라는 질문에는 항상 no가 답인 것 같습니다. 하지만 이 게시판에 오시는 분의 다수가 이미 석/박사과정 중이기 때문에 "박사 학위로도 ROI가 나오는 특이 케이스"로 AI/ML을 말씀드린 거에요. 한국 박사를 이미 밟고 있다면, (학위 취득 전에도) NIW로 미국 영주권을 바로 딸 수가 있죠. 특정 포지션에서 현 시점에 박사를 필요로 하는지 확인하려면, 링크드인이나 다른 사이트에서 preferred requirements에 PhD 또는 publication record가 있는지를 확인하시면 됩니다. 어떤 분야에서 "그런 포지션이 점점 줄어든다 = 업계에서 박사의 엣지를 찾지 못했다"가 되는 거죠.

맹자님께 하라마라 말씀드리기엔 이 바닥이 워낙 빠르게 움직이고 있습니다. 3-5년이 아니라 1-2년 후에 잡마켓이 어떻게 바뀔진 모르죠. 한 가지 확실한 건, 한국이 미국보다 3-5년 느리게 따라가기 때문에, AI/ML쪽 박사는 (미국에서 거품이 사그러들어도) 국내에서는 당분간 좋은 대우를 받을 것 같아요.

2021.03.29

안녕하세요, 현재 캐나다에서 CS를 공부하고 있는 학부생입니다.
학부졸업 이후 취업/대학원 진학에 대한 고민이 되어요.
워낙 공부가 어려워서 공부에 포커스를 두느라 그동안 많은 프로젝트 경험이 없어요.
지금이라도 코딩실력을 향상하고자 합니다.

Leet Code 언급하셨는데 사실 easy level도 제게는 조금 버겁더라고요..
학부 과정을 통해 기본적인 CS지식은 쌓을 수 있어도 코딩능력이 너무 턱없이 부족한것같아서 걱정돼요.

혹시 코딩능력과 관련한 조언 해주실 수 있으신가요?

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2021.03.31

흠... CS기본과 LC는 상당히 겹치는데요. Linked list나 Stack, Queue, Binary Tree, Hashing같은 데이터구조에서 기본적인 CRUD작업을 못하신다면 좀 문제가 있습니다. 그것들만 하셔도 easy -> medium초반까지는 커버 가능하실거에요. Easy와 Medium중 쉬운거 위주로 보면서, 데이터구조나 알고리즘 수업을 다시 리뷰하시길 추천드려요. 전 Geeksforgeeks설명이 제일 잘 이해되던데.. 그리고, 미디엄 이상은 솔직히 말씀드려서 GRE랑 비슷하다고 봅니다. 패턴 외우기죠.

2021.03.30

전 포닥이라 5만불임. ㅋ 취업하면 많이 주면 10만불인데. 역시 전공에 따라.. 제 전공은 사실 돈이 안되는

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2021.03.31

요새 전공에 따라 복불복이 너무 심해진 것 같아서... 이런 정보 드리기도 죄송합니다. ㅠㅠ

2021.03.31

이런 좋은글을 이제야 봤네요. 댓글 답변들 까지 감사히 잘 읽었습니다!
저는 한국 학부-미국 석사 후 현지 스타트업에 취업한 케이스입니다. 전공이 통계라 Data Analyst로 들어왔는데, 참여한 프로젝트가 ML 조직의 니즈와 맞고, DA들 중에서는 그나마 코딩을 쬐끔 할줄 아는 편이라서.. 운좋게 ML엔지니어로 옮길 기회를 얻었습니다. 제가 가지고 있는 ML역량이라곤 사실상 통계학 기반 모델들에 대한 얕은 이해와 응용 경험 정도라서.. 다음달 이동을 앞두고 긴장하고 있습니다. 다만 이런 걱정은 ML팀원한테 물어가며 필요한 내용을 미리 공부중이고.. 들어가서 직접 부딪히며 개선해야겠죠!

제가 궁금한것은 그 이후 입니다. 감사하게도 ML쪽 커리어패스를 열기 시작했으니 기회를 잘 살려서 나중에는 FANG쪽으로 이직을 하고 싶습니다. 제 지난 몇년은 통계가 메인이었지만 이렇게 된 이상 통계는 플러스 알파의 장점으로 활용하고 ML엔지니어의 기본 역량을 탄탄히 해야 길게 살아남을수 있을거란 생각입니다.

우선 ML조직에서 일하면서 배우는게 많긴 하겠지만 이제 막 시리즈C 급으로 성장한 스타트업이라서.. ML팀에 시니어급 이상이 3명, 주니어 5명 정도로 규모가 작고 조직의 기술 역량도 객관적으로 보면 높은 수준은 아닌것 같습니다. 회사에서 만드는 프로덕트가 CV와 NLP를 모두 필요로 해서 일하면서 공부는 꾸준히 해나갈 생각이긴 합니다.

Q1) 이런 생각을 하다보면 CS베이스가 없는 스스로가 너무 부족하게 느껴지는데요.. 이런 상황에서 제가 2년 내외로 FANG쪽에 이직 목표를 한다면 어떤 준비를 하면 좋을까요? 업무를 통해 배우는것 외에 ML쪽 지식을 쌓기 위한 또 다른 인풋이 필요할까요? (ex. CS 강의들) 막연하게 2년동안 일하면서 따로 leet code 계속 풀다보면 입사에 필요한건 어느 정도 따라갈 수 있지 않을까 생각했는데 어떨까요?

Q2) 위에 답변하신 내용들로 유추해보면 RS와 ML엔지니어(혹은 DS)에 대한 요구사항이 구분

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2021.03.31

(길어서 댓글이 짤렸네요ㅠㅠ)

Q2) 위에 답변하신 내용들로 유추해보면 RS와 ML엔지니어(혹은 DS)에 대한 요구사항이 구분된다고 보시는것 같은데, 구직시에 ML RS와 ML엔지니어 포지션을 준비하기 위한 접근 방식은 어떻게 달리해야할까요? 그리고 이 두포지션의 연봉 차이가 큰가요?

Q3) 진입장벽을 낮출 수는 있지만 취업 목적의 박사는 필수가 아니라고 생각하시는것 같습니다. 다행히 석사만 마치고 ML쪽으로 취업이 된 상태에서 여전히 한가지 의문이 남습니다. 위로 올라갈수록 박사는 학위 그 자체뿐 아니라 지식의 깊이, 연구 역량의 차이 때문에 차별점이 있을거라고 생각하는데요.. 장기적인 커리어 관점에서도 여전히 박사는 사기업에서 큰 의미가 없다고 보시나요?

긴 글 읽어주셔서 감사합니다!

2021.03.31

Q4) 아 그리고 마지막으로 ML 쪽 직장인의 워라밸이 궁금합니다..ㅎㅎ 워낙 빠르게 업데이트 되는 분야라서 공부를 멈출 수가 없을 것 같은데. 개인적인 시간을 어떻게 관리하시는지 실례가 안된다면 질문 드리고 싶네요

2021.03.31

Q1) 학교에서 제공하는 온라인 강의 중에 직접적으로 도움될만한 게 있을지 잘 모르겠습니다. 업무와 직접적으로 관련된 논문을 스터디하는 모임에 참석하시거나; 아직 프로덕션에 쓸 수는 없더라도 최신 기술을 다룬 논문을 구현해 보거나; 클라우드 기반으로 빅데이터 다루는 스킬 (e.g. Hadoop, Spark등)을 공부하시는 것 등등 ML다루는 조직에서 일반적으로 하는 일만으로도 시간이 모자르실 것 같아요. 현업에서 관련 공부를 하시는게 LC연습을 미리 하시는 것보다 이직시에 훨씬 더 유익할것 같습니다.
Q2) 대기업 연구소에서 RS라는 직군을 두는 이유는 (논문 쓰고 학회참석할 기회를 줌으로써) 박사급 인력을 잡아두기 위해서라고 생각합니다. FANG의 경우는 박사도 실무조직에 들어가서 재미있는 일 하면서 돈도 더 많이 받는 케이스가 흔합니다. 석사학위를 가지고 (논문 욕심도 없는데) 굳이 연구소에 들어갈 이유는 없다고 봐요.
Q3) 박사는 "개인이 성취할 수 있는 능력의 최대치"면에서 학/석사보다 훨씬 높다고 봅니다. 그래서 교수나 개인 연구자 포지션에 박사를 뽑는 거구요. 운이 좋다면 훗날 연구소장이나 CTO급으로 갈 수도 있겠죠. 하지만 기본적으로 사기업은 개인의 성취도 따위 별로 신경 안 써서, 사정이 나빠지면 연구소부터 레이오프할 거에요. 지금은 일시적으로 인공지능 수요가 높아져서 박사급(RS) 인력에게 좋은 대우를 해주지만요...

2021.04.01

안녕하세요! 이번에 UIC (어바나샴페인 아니고 시카고 입니다!) 라는 학교에 CS PhD를 가려고 생각중인 학생입니다. 이왕이면 졸업 후에 대기업 Research Scientist로 가고 싶은데 두가지 질문이 있습니다:
1) 담당 교수님 분야가 Machine Learning/Data Science쪽이고 Causal Inference를 연구해서 사회적 문제들에 응용하시는데 이 분야 전망을 어떻게 보시나요?
2) top 30 학교까지가 유리하다고 하셨는데 csrankings.org 에서는 종합 36위, ML 분야 25위로 나오는데 이걸 top 30 이라고 생각할 수 있는건가요? 탑티어나 세컨티어는 아닌것 같은데 학교 명성을 정확히 파악 못하겠어서 질문 드립니다!
3) 코딩 연습, 좋은 페이퍼 publish 하는것 외에 학회에서 인맥 쌓기나 인턴십 경험등 따로 신경쓰면 좋은 것들이 있을까요? 1학년때부터 차근차근 준비해보면 좋을것 같아 아무 조언이나 주시면 정말 감사하겠습니다!

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2021.04.02

(1) causal inference쪽 연구 하시는 분 업계에 꽤 많습니다. Explainability쪽이랑 연계되기도 하고, A/B testing이랑 같이 쓰이기도 하더군요. 전망 좋다고 생각합니다.
(2) 네 그정도면 티어1은 아니지만 학벌로 손해볼일은 없는 정도입니다. 본인의 역량에 따라 어디든 가실 수 있을겁니다.
(3) 글쎄요... 다 좋은데, 꼭 해야하는 건 아니라서... causal쪽응 하신다면 페이퍼 많이 읽는 것도 좋지만, 연구랑 간접적으로 연관된 인문학 교양서를 꾸준히 읽어두시는 것도 좋을 듯 합니다.

2021.04.05

전 비전 분야에서 탑티어 1저자 2편들고 이번에 박사졸업하는데, 이쪽 논문 인플레도 있고 (CVPR만 해도 일년에 1000편 나오니깐..) 한국기업도 탑기업 연구소보면 3~4편이상 쓰신분많아서 해외는 장벽이 더 셀줄 알았는데 생각보다 낮아서 의외네요. 근데 저는 한국 떠나기 싫어서 그냥 한국 기업 취업하려 합니다. ㅋㅋ 지나가다 재밌는 정보를 많이 얻게되어서 감사한 마음에 댓글남겼습니다. 건승하세요!

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2021.04.05

매년 인플레이션이 심하긴 합니다. 탑 티어 3-4편 냈다고 "어서옵셔"하는 곳은 없겠지만, 인터뷰 기회는 주어지는 것 같네요. 요새 한국도 AI/ML쪽으로 좋은 자리가 많이 나와서, 미국으로 나오지 않고도 만족하실 수 있을 것 같습니다.

2021.04.12

정말 좋은 글 감사합니다. 댓글도 하나하나 읽어보고 있는데, 궁금한 것들이 물 밀듯 밀려와 문의를 먼저 드리고 싶은 마음에 적습니다. 행여나, 비슷한 내용이 있다면 이미 언급한 적이 있다고 해주셔도 정말 감사하겠습니다.

먼저, 제 상황은 SPK에서 ECE 로 학/석을 마쳤고 현재 13개월 정도 연구원으로 SPK 연구실에서 근무중입니다. 논문은 ML+X (주로 하드웨어 분야) 로 이래저래 있는데 출판 예정인 것까지 SCI(E) 1저자 혹은 공동 1저자 2편이 있습니다. 미국 박사를 꿈꾸고 올해에 30위권 이내로 10+ 곳을 사전 노컨택 후 지원을 했습니다만, 제가 희망하는 분야 이외의 분야 교수님들이 컨택이 와서 3~4 곳 인터뷰(그 중 단 한 군데만 희망분야 지원 교수님)까진 봤습니다. 처참하게도 1곳의 펀딩(이곳마저도 research fit 이 맞지 않아 오퍼를 거절하였습니다.)을 제외하고 인터뷰에서 걸러지는 경우가 많았습니다. 희망하는 분야는 distributed/federated learning 쪽 입니다. 이 분야로 나아가고 싶은 이유는 복잡합니다만, 어떤 확신이 들었고 이에따라 연구 분야를 바꿔 지원하게 되었습니다. 제가 여태 나온 논문은 accelerator / neuromorphic algorithm 에 관한 것입니다.

이런 상황에서 다시 박사를 지원해도 될지에 대한 확신(나이가 이제.. 서른입니다)마저 사라지고 있습니다. 미국 박사를 가고 싶은 이유 중 가장 큰 이유가 미국 내 취업+사업에 대한 욕심인데, 그 첫 발자국마저 떼기가 어려운 것이 현실입니다. 마냥 학교에서 연구원으로 지내기엔 금전적인 문제도 있고, 현재 연구원으로 있는 곳 또한 박사 지원 후 희망하는 연구 분야와 연구 내용이 다른 곳입니다. 그래서, 생각하고 있는 옵션이 1) 국내에서 박사 과정을 마친 후, 해외 취직 혹은 2) 연구 중심 회사에서 research engineer 로 지내며 업무 경험이라도 쌓고나서 재지원 인데 나이도 슬슬 걱정이 되어, 고민이 많습니다.

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2021.04.12

글이 잘려서 마저 적습니다:
1) 의 과정이 상당히 어려워 내로라 하는 선배들도 포기하고 국내 기업에 취직하는 것을 봐서 그런지 1)을 할바엔 차라리 글로벌 기업 국내 지사에 들어가서 역량을 쌓고 해외 기업으로 이직하는 것이 더 좋을 것 같다는 생각도 듭니다. 2) 를 선택하기엔 "나이"란 걸림돌이 가장 크고, 이번에 처참한 결과를 보며 번아웃이 되기도 해서 과연 얼마나 더 착실하게 회사를 다니며 준비할 수 있고 또한 논문이 몇 편 추가가 되겠지만 그래도 과연 내년엔 결과가 달라질까에 대한 걱정도 미리 됩니다.

돌고 돌아, 결국 미국 내 취업이 가장 큰 목표이긴 합니다. 연구를 좋아하지만서도 논문을 쓰기 위한 연구를 할바엔 제품 개발이 더 나을 것 같다란 생각도 들어, 박사 과정에 대한 갈망이 크진 않습니다. 개인적으로 인생이란 큰 그림을 그려두고 살아가다가 뜻대로 풀리지 않다보니 글이 많이 장황합니다. 작성자님이나 관련 분야에 있으신 분의 현실적인 조언을 듣고 싶습니다.

* 왜 굳이 미국? 이란 말씀을 들을 것 같아 미리 첨언하자면, 미국 내 취업+더 나아가 사업이 목표인데 국내에선 니즈도 적을뿐더러 주변 선배/동기들이 국내에서 사업 하는 것을 보며 1) 같이 일할 사람이 없거나 2) 자신의 아이템이 세계 무대에서 어필이 안되어 투자도 제대로 못 받는 경우를 봐서 그런지, 허항 된 아메리칸 드림을 꿈꾸고 있는 것 같습니다.

2021.04.12

미국에서 CS박사 (특히 ML쪽은) 입학 난이도가 하늘을 찌르고 있습니다. 30위권 이내만 지원하셨던게 실수 같네요. 50위권도 나쁘지 않다고 봅니다. 게다가 희망하는 분야가 꽤 좁은 편인데, 박사들어가셔서 여러가지 변수로 지도교수나 연구분야가 바뀌는 경우도 많습니다. (박사급 인력 수요가 늘어나서 연봉이 높아지고, 대학원 지원율이 높아진) 요즘미박을 시도하시려면 조금 눈을 낮추셔도 나쁘지 않다고 봅니다. 그리고 한국 나이 서른이 많다고 생각하진 않습니다. 남들보다 3-4살 많긴 하지만 그 정도는 박사 과정이나 취직하면서 얼마든지 조정됩니다. "37이전에 박사 받겠다"는 목표면 충분하다고 보거든요. 아무튼 제 생각은 "1년 더 시도하셔도 괜찮다"입니다. 물론 1년을 허송세월 하시면 안되겠죠. 현재 계신 곳이나 회사에서 논문 한 편 더 내시면서 내년에 다시 시도하시는 것도 한 방법이겠죠.

단순히 미국 취업이 목표시라면 SPK에서 박사하면서 NIW받으셔도 충분합니다. 물론 미국에서 박사를 하면 언어나 인턴/풀타임 취업 기회는 비약적으로 늘어나겠죠.
선배들이 전부 (1)을 포기하고 국내취직하셨다는데, 혹시 그 분들이 NIW를 탈락하신건지 의문이 드네요. NIW로 영주권을 받지 않고, 바로 취직하는 건 상당히 힘듭니다. 국내 기업에서 처우가 좋아지다보나 굳이 (FANG 리서치랩보다 낮은 티어의) 미국 기업으로 취직할 필요성을 못 느끼신가 아닌가 싶네요.

아무튼 말씀하신바에 따르면 해외 취업을 목표로 하시는 것 같은데, 그게 순탄한 길도 허황된 꿈도 아니고... 꾸준히 노력하시면 가능한 적당한 난이도의 목표입니다.

2021.04.13

베이에서 박사 저년차인데 진짜 빛과도 같은 쓰레드네요.. 감사합니다!
언급하신 연봉이 tc 450k 정도 되는것 같은데 혹시 박사 받으시고 몇년차이신지요? 구글 SWE L4가 250K로 알고있는데 생각보다 많이 높아서 여쭤봅니다. 경력때문인지 아니면 RS 포지션 때문인지 ㅎㅎ 아무튼 너무 감사합니다!

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2021.04.13

그리고 외국인으로서 L6 (구글기준) 이상 포지션에 벽이 있는지 궁금합니다ㅎ 어떻게 생각하세요?

2021.04.13

올해 받은 rsu refresh가 300k넘습니다. 이것저것 합치면 올해 TC는 550k정도 예상합니다. 연차는 별 의미 없고 작년 성과가 제일 중요한 것 같아요. 같은 팀에서도 성과 못낸 사람은 리프레시 아예 못 받는 경우도 있고, 저희팀 에이스는 저보다 훨씬 많이 받았갰죠.

아무튼 블라인드 기준으로, 베이에서 250k주는 건 구글이나 가능한 low balling입니다. 이력서에 G인증 마크 붙이는 댓가랄까요? 같은 경력이라면 다른 회사들 연봉이 구글보다 훨씬 높습니다. 여기서 평균의 함정을 조심하셔야 하는데, 구글 내에서도 리프래시 잘 받는 사람은 분명히 무지막지하게 받을 거에요. 통계에 안 나올 뿐이죠.

2021.04.13

L6이상은 타 회사 VP정도라고 봐야할텐데... IT업계 최상위층은 인도 출신 외국인 판입니다. 중국계는 아직 어렵지만, 곧 올라오겠죠. 백인 여성들의 패미니즘을 앞세운 정치력도 만만치 않습니다. 그 틈바구니에서 백인 남성은 천천히 예전의 지위를 잃어가는 중이구요. 공대 출신 한국 남자는 대체로 너드 특성이 강해서 정치를 싫어하고, 큰 그림을 그리고 공유하는데에서 재미를 못 찾는 성향이 있습니다. 독고더이로 올라가긴 힘든 바닥이죠

2021.04.13

감사합니다! 250k 가 low balling 이라니.. 의욕이 샘솟네요ㅎ 컴싸쪽은 아니지만 실험실에서 최근 구글과 협업을 시작하는 단계라 그런지 졸업앞둔애들 몇명이 구글에 가더라구요. 저도 빅텍쪽 노려보겠습니다. 어디서도 쉽게 볼 수 없는 귀중한 정보들 공유해주셔서 다시한번 감사드립니다. 후에 혹시 테크쪽 인턴이라도 하게되면 이 쓰레드에 다시 들러 인사드리겠습니다ㅎ

2021.04.13

건승하세요!

2025.03.09

안녕하세요! 혹시나 글을 보실까 싶어 인사남깁니다. 이번에 박사 졸업하고 구글에 마뷰 오피스 rs 오퍼 받았습니다! 다시한번 좋은 쓰레드 남겨주셔서 감사드립니다. 연락드릴 방법이 있으면 커피라도 할텐데 아쉽습니다. 올한해 항상 좋은일만 있으시기를 바랍니다.

2021.04.13

안녕하세요.
좋은 글을 이제서야 발견했습니다. 본문 및 모든 댓글과 답글 하나하나 너무 감사하게 읽었고, 최근까지도 답글 달아주시는 거 보고 저도 글 남깁니다. 여기 저기 찾아봣는데 현지 정보가 잘 없어서 답변 달아주시면 큰 도움이 될 것 같아요. (+ 써놓고보니 질문이 너무 많아서 죄송스럽네요ㅠㅠ)

학부 sky 경제/통계 복수전공, gpa 3.8x/4.3 (통계 전공학점 4.0x/4.3), 한국 나이로 올해 28되었고 군필입니다. 집안 사정으로 중간중간 휴학하면서 부모님 일을 도와드리다 보니 졸업이 늦었습니다. 영어는 native 수준이고, 시민권이나 영주권은 없습니다. 인턴이나 페이퍼 등 대학원 진학에 중요한 경력은 거의 전무합니다
.
통계 전공 수업 중 전산(컴퓨터) 관련 수업(Statistical Computing, EDA, 딥러닝 등)에서 대부분 1등할 정도로 컴퓨터 쪽에 관심이 많았는데 부모님 도와드리면서 나이만 많아지니 학계보다는 빠른 미국 취업 쪽으로 관심이 생겼습니다. (R과 파이썬에 능숙하며 원래는 학부생때 국내대학원 진학 후 좋은 페이퍼 바탕으로 미국박사 유학을 계획하고 있었습니다.)

정말 운이 좋게도 부모님 일이 잘 풀리면서 지금은 재정적인 지원도 어느정도 받을 수 있는 상황입니다. (당장 10만불 + a 정도)

현재 계획하고 있는 것은 크게 3가지 정도입니다. (미국 석사, 국내 대학원 후 미국 박사, 국내 취업 후 미국 석사)
1) 당장 올해 gre와 토플 확보하여 12월에 미국 석사 어플라이 하려고 합니다. 7,8월 정도부터는 coursera나 udacity 등에서 강의 수강해서 입학시 어필하려고 하고요. 장점은 재정적인 부분은 걱정을 안해도 되고 단점은 제가 경력, 페이퍼 등이 전무한데 석사 입학 가능성 및 석사 졸업 후 취업 가능성이 걱정입니다. 비자 문제는 당연하고 여기에 더해 최근 코로나의 여파로 무경력 신입이 실력만으로 자리를 잘 잡을 수 있을지 걱정이네요. 취업과 신분 문제만 해결된다면 작은 스타

대댓글 6개

2021.04.13

1)당장 올해 gre와 토플 확보하여 12월에 미국 석사 어플라이 하려고 합니다. 7,8월 정도부터는 coursera나 udacity 등에서 강의 수강해서 입학시 어필하려고 하고요. 장점은 재정적인 부분은 걱정을 안해도 되고 단점은 제가 경력, 페이퍼 등이 전무한데 석사 입학 가능성 및 석사 졸업 후 취업 가능성이 걱정입니다. 비자 문제는 당연하고 여기에 더해 최근 코로나의 여파로 무경력 신입이 실력만으로 자리를 잘 잡을 수 있을지 걱정이네요. 취업과 신분 문제만 해결된다면 작은 스타트업에서라도 일단 커리어패스만 시작하면 된다고 생각하는데 어떻게 생각하시는지요. (극단적으로 현지에서 자리를 잡지못해 국내로 돌아오더라도 석사 경력 인정받아 대기업 등에 취직하는 것은 어렵지 않아 보여서 1순위로 고려하는 옵션입니다.)

2)미국 석사 이후 마음이 바뀌어 박사를 하고 싶어질 경우 1년씩 기간이 뜨는 경우를 보았다고 하셨는데, 재정적으로 부담이 적다는 점을 고려하면 아무래도 현지 석사 이후 조금 더 높은 랭킹의 대학에 갈 수 있을 것 같기는 한데 어떻게 생각하시나요. (국내대학원에서 페이퍼 뽑아낸 뒤 유학가는 경우와 비교할 때)

3)미국 석사를 간다면 CS와 DS(Data Science) 중에 어디를 갈지도 고민입니다. 뇌피셜이지만 통계에 강점이 있고 기타 페이퍼나 인턴 등이 없어서 CS 쪽을 가면 탑 50(목표는 탑30), DS 쪽을 가면 탑30(목표는 탑15) 정도 가능할 것 같은데 아무래도 저는 통계와 시뮬레이션, 최적화 등의 경험 때문에 DS를 가고 싶은데 주변에서는 랭킹이 좀 더 낮은 학료라도 원천기술(진입장벽) 차원에서 CS쪽으로 가라는 의견이 많은 것 같습니다. CS를 가더라도 나중에 DS는 할 수 있을 것 같긴 합니다. 어떻게 보시나요. (컴퓨터과학도 전공으로 했었는데 충분히 즐거웠습니다. 다만 웹이나 안드로이드, ios 개발보다는 백엔드 쪽 개발에 흥미가 있습니다.)

2021.04.13

4)무난하게 spk 국내 대학원 진학하여(CS) 양질의 paper 뽑아낸 후 이를 바탕으로 미국 박사과정을 나가는 생각을 하고 있습니다. 다만 2년 만에 양질의 페이퍼를 뽑아낸다는 보장이 적고 이후 박사까지 (중간에 niw 확보 후 박사 3,4년차에 취업을 한다고 하더라도) 많은 시간이 들어간다는 점에서 부담이 많이 됩니다. 요새는 학계보다 취업 쪽에 마음이 많은데 나중에 가서 투입한 시간 대비 대우를 잘 받을지도 걱정이고요. 여태 지지부진하느라 정신적으로 지친 부분이 있는데 당장 국내 공대 랩실에서 2년 보내는 것도 조금 부담스럽습니다.

5)올해 네이버, 카카오 등 국내 IT 쪽 기업 신입을 많이 뽑고 있는 상황인데 일단 입사하여 1-2년 정도 경력을 쌓은 후 미국 석사를 나가는 방법도 고려하고 있습니다. 나중에는 실무 경력이 석사 입학이나 졸업 후 취업에서 도움을 줄 수는 있겠지만 입사 직후에 학부 졸업생 포지션 CS 전공자 직무를 받지 못할 것 같은데 해당 기업에서 시간만 낭비하는 것이 될까 걱정도 됩니다.

아무래도 국내 대학원이나 기업은 지인들도 너무 많고 어떤 분위기인지를 잘 알다보니 한국에서 커리어패스를 시작하기에 부담스러운 게 사실입니다. (통계대학원, 정보대학원, 융합대학원 등 모든 옵션을 고려해봤고 미국에서 CS로 석사하는 것이 나중에 한국에 돌아오는 것 포함해서 가장 좋을 것 같다는게 현재 입장입니다.) 어린 친구에게 선생님께서 조언을 해주신다면 어떤 말씀이든 큰 도움이 될 것 같습니다. 물론 미국에서의 커리어가 사람에 따라 또 운에 따라 천차만별이어서 단정하기 어렵다는 것 잘 알고 있습니다. 간단하게라도 답글 달아주실 것으로 믿고 미리 너무 감사하다는 말씀 드립니다.

2021.04.13

국내 대학원이나 회사도 나쁘지 않습니다. 하지만 소크라테스님은 영어, 수학 백그라운드 확실하고 코딩도 잘 하시니 미국으로 가시는 게 제일 좋을 것 같습니다.
(A) 제일 큰 허들은 (최근 경쟁율이 하늘을 찌르는) 입학 난이도인데요. 온라인 클라스도 좋지만, 제일 잘 먹히는 건 "통계+코딩으로 뭘 만들었고 어떤 연구 결과를 냈는가"입니다. 지금 다니시는 학과에서 12월까지 연구실 인턴을 하시면서 출판 가능한 수준의 결과물을 내신다면 그게 제일 큰 무기가 될 것 같네요.
(B) (CS말고 문과쪽) 학과를 고를 때엔 학교에 문의해서 STEM적용이 되는지 꼭 확인하세요. 석졸 후에 OPT 3년짜리 못 받으면 정착 난이도가 3배로 올라갑니다. 일단 수학/통계 기반이 탄탄하시니 취업 잘되는 CS쪽을 더 추천드립니다. CS의 경우, 랭킹은 사실 50까지도 취업에 문제는 없어요. 단, 입학 하자마자 CS쪽 대학원 과목에서 X고생하실테고, 예/복습이랑 숙제/시험에 치여 논문 쓸 여유는 안 날수도 있습니다. 대학원 합격하신 다음에도 하던 연구실 인턴 계속 하시면서 논문 1.5개 확정지으시면 좋을 것 같습니다.
(C) 프론트엔드/백엔드 중 관심 분야를 벌써 고정하는건 리스크가 큽니다. 일이 생기면 다 하겠다는 마음으로 접근하시는게 좋아요. 어차피 ML/DS쪽은 프론트/백 다 적용가능합니다.
(D) 석사하다가 마음에 들면 박사로 바꾸셔도 됩니다. 하지만 펀딩 측면에서 박사가 훨씬 우월하니, 경제적인 안정이 중요하다면 "랭킹이 좀 낮지만 돈 주면 가겠다"는 옵션도 몇 개 추가하시면 좋을 것 같네요. 한국이랑 달라서 박사하다가 때려치고 나와도 아무도 뭐라 안 합니다. 석/박 선택도 지금 하실 필요는 없는 것 같아요. 어차피 한 학교에 둘 다 지원 가능하거든요.

2021.04.14

답변 감사드립니다.
gre랑 토플 챙기고 연구실 인턴으로 부디 출판 결과물을 낼 수 있으면 좋겠네요. (최소한 제출이라도 해야겠죠..)
말씀하신대로 합격한 이후 내년 8월까지 페이퍼 매진해야 현지 취업시에 이력서에 한줄이라도 도움이 될 것 같아요.

1) 다만 우려되는 것이 gre에 집중한 뒤 연구실 인턴에 시간을 할애했는데 상당히 낮은 랭킹의 대학만 합격하는 경우 (물론 cs 대학원 낮은 랭킹까지 다 넣긴 할거에요.) 대학원 진학하거나 인턴으로 1년 더 페이퍼 내서 어느정도는 좋은 랭킹의 학교에 가는 게 나을지, 그 기준이 되는 랭킹은 몇 위 정도일지 궁금합니다. 또 적당한 랭킹의 대학과 비교해 현지 취업시 학벌이 플러스로 작용하는 기준은 탑10 정도인지, 그 영향력은 크다고 보시는지 궁금합니다.
그리고 제가 올해 올리젝을 당할 경우 대비해서 올해 하반기 국내대학원 걸어두는 것은 어떻게 보시나요.

2) 최근 세금 문제로 인해 'Cali exodus'가 있다고 지인이 그러던데 현지에서 실제 기업 움직임이 느껴지시는지, 이 경우 장래 감안하여 어느 지역쪽 대학에 가는 것이 잠재적으로 유리할수 있다고 보시는지 궁금합니다. (저는 현실적으로 텍사스 정도 가지않을까 생각합니다.)

질문이 계속 많네요ㅠㅠ
선생님 덕분에 고민이 많았는데 상당히 해소된 것 같아요. 감사합니다.

2021.04.17

(1) GRE와 연구활동간 밸런스는 적절히 조절하는 수밖에 없을 것 같습니다. 요새 CS대학원 입학에서 요구되는 GRE의 최저 기준이 얼마인지, 그 선을 넘었을 때 얼마나 크게 작용하는지는 (케바케지만) gohackers등에서 참고하시는게 좋을 것 같아요. 제 개인적인 경험으로는 “학교별 최저 기준만 넘기면 논문이 훨씬 중요하다”입니다. 대학원 랭킹은 당연히 높을수록 좋지요. 하지만 USNEWS기준 CS랭킹으로 30위권 안으로 가시면 (미국 취업용으로) SPK보다 좋다고 보구요. 50위권도 성과만 괜찮게 나오면 취업에 큰 지장은 없을 겁니다.

(2) 캘리를 떠나는 회사가 많아지고 있지만, 그것과 대학원 지역은 하등 상관없습니다. 대학원은 미국 본토 안에 있기만 하면 됩니다.

2021.04.20

많은 도움이 되었습니다.
감사합니다.

언젠가 실무에서 또 뵐 기회가 있으면 좋겠네요.
좋은 하루 보내세요!

2021.04.13

대댓글 1개

2021.04.13

+)대댓글로 이어 적었어야 했는데 실수 했더니 삭제가 안되네요ㅠㅠ

2021.04.14

이 사람 찐이네..
현업에 있는 인간인데 이정도로 일일히 대답하는 노력과 이정도 퀄리티의 정보는 보기 힘듭니다.. 아니 없습니다...
감탄의 박수를 보내드립니다.

사려깊은 우장춘*

2021.04.17

안녕하세요, 저는 글쓴이님처럼 미국에서 AI/ML 관련 잡을 잡고자 하는 예비 석사생입니다! 먼저 경험을 바탕으로 많은 분들께 소중한 조언 남겨주시는 점 정말 존경스럽고 또 감사드립니다.

저는 이번 F21 학기에 미국 CS 석사생으로 합격하여 출국 준비에 있습니다.
한국에서 백엔드 개발자로서 1.5년 경력이 있고 ML(CV/NLP)쪽에 관심이 많아 최종적으로 ML Engineer로서 잡을 구하고 싶습니다.
미국에서 첫 단추를 끼우는 만큼 학교선택과 세부전공 선택이 굉장히 중요하다고 생각합니다.

1. UT Dallas - MSCS (research)
- concentration: NLP
- csrankings(종합/AI/NLP): 57위/39위/11위
2. Northeastern - MSC (Course-only)
- concentration: Computer Vision-Machine Learning-and Algorithms
- csrankings(종합/AI/CV): 12위/19위/31위

CV/NLP 관련 ML Engineer로서 job을 구할 때 박사와 연구 여부가 중요한지, 아니면 개인의 역량(leetcode, project)가 중요한지 고견 여쭙고 싶습니다.
또한 Computer Vision과 NLP 전망이 어떠한지 궁금합니다.
부족한 질문 죄송하지만, 아주 작은 조언이라도 제게 큰 힘이 될 것 같습니다. 감사합니다!

대댓글 4개

사려깊은 우장춘*

2021.04.17

+ 위의 두 학교 중 글쓴이님께서 보시기에 어떤 학교 진학 시 보다 더 좋은 선택일 수 있을지 조심스럽게 여쭤보고 싶습니다..! 감사합니다.

2021.04.18

둘 다 좋지만 저라면 NE를 선택하겠습니다. NLP에서 ut가 좋긴 하지만, 종합/AI쪽에서 너무 차이가 심하네요. 어차피 석사 코스웍 위주로 받고 나오실 생각이면 세부 순위는 별 의미 없어요. UT쪽에 딱 맞는 교수님과 연구 주제까지 잡혀있지 않는 이상요. MLE쪽은 LC, 디자인 면접이 중요할 겁니다. 석사 하시면서 계속 스터디하고 준비하셔야 할 거에요. 물론 인턴이 제일 중요하죠.

사려깊은 우장춘*

2021.04.18

좋은 말씀 진심으로 감사드립니다! 학교선택에 큰 도움이 되었습니다ㅎㅎ 혹시 말씀해주신 내용 중에 LC와 디자인 면접은 어떤것인가요? 제가 이쪽에 입문단계이다보니 전문용어를 많이 알지 못합니다ㅠㅠㅎㅎ 구글링을 해보아도 찾기가 힘들어 조심스레 여쭤봅니다ㅎㅎ

2021.04.23

LC =Leet Code준비이구요. 디자인 면접은 구글에서 system design interview questions for ____ 로 검색하면 많이 나와요.

2021.04.18

안녕하세요 여태까지 달아주신 답변 정말 잘 읽었습니다. 답변 하나하나에 정말 깊은 경험이 느껴져, 조언을 얻고자 댓글 남깁니다.

저는 현재 SPK전산과 3학년으로 재학중인 학부생입니다. 지금으로서 미국 CS석사를 취득한 뒤 실리콘벨리에 위치해 있는 빅테크 기업에 입사하는 것이 제 목표인데, 이와 아래와 같은 사항들에 대해 해답을 얻을 수 있을 까 하여 질문 드립니다.

1. 석사 종류 중 Master of Science 와 Master of Engineering 이 있는데, 저는 연구가 목적이 아니라 단순 취업이 목표인 만큼 Master of Engineering에 진학을 하려고 합니다. 이와 관련하여 Master of Engineering에 진학을 하기 위해서도 논문 실적이 필요한지, 그리고 현재 spk 4점대 초반의 학점으로 어느정도 수준의 학교에 지원을 하는 것이 적절한지에 대해 궁금합니다.

2. 앞으로 제가 네이버에서 6개월 동안 인턴쉽을 진행할 예정인데, 이러한 인턴쉽이 석사 졸업 이후 현지 취업을 할 때 도움이 될 만할지에 대해 궁금합니다.

3. 만약 1번에서 제가 지원하기에 적절한 수준의 석사에 진학했다고 가정을 했을 때, 현지 취업의 난이도가 어느정도 될지에 대해 궁금합니다.

본문을 작성하신지 시간이 꽤 지났고, 여태까지 수많은 글에 답변을 해주셨던 만큼 새로운 질문을 드리기 죄송스럽지만 간단하게나마 조언을 남겨주신다면 정말 감사드리겠습니다.

대댓글 3개

2021.04.18

아 그리고 박사는 학교로 부터 펀딩을 받고 가고, 석사는 학교에 돈을 내고 다니는 만큼 같은 학교 기준 박사 진학의 난이도가 석사 진학의 난이도보다 높다고 알고 있는데, 석사 기준으로 지원하기에 적절한 학교를 알려주시면 정말 감사드리겠습니다.(다행스럽게도 석사 등록비는 충당할 수 있을 것 같습니다)

2021.04.23

질문하신 것에 대해 단순한 해답은 없는 것 같습니다. 제가 대학원 입시를 치룬지 벌써 거의 10년이 되어가서, 제 정보가 정확할지도 의문이구요.
1. Top 5부터 30까지 골고루 지원하시고, 오라는 곳 중에 제일 좋은데 가셔야죠. 학교랑 학점외에도 에세이 등 너무 변수가 많아요.
2. 국내 기업 6개월 인턴쉽 경험이 큰 도움은 안될 겁니다. 어떤 프로젝트든 잘 포장해서 그걸 개인 홈페이지에 올리고 에세이에서 언급하시면 도움이 되는거죠.
3. 어딜 가시던 석사 1년차 끝나고 인턴쉽을 얻을수 있느냐가 처음이자 제일 큰 난관인데요. Top 5내로 가시면 80%이상 대기업 인턴 가능. Top 15이내면 50%. Top 30이내면 30%정도라고 생각합니다. 대기업에서 조금 눈을 낮추면 확율도 올라가겠죠. 면접시에 언어 매우 중요하고요.. Leet Code 중간 난이도 정도는 많이 보셔야 할 겁니다.
2.

2021.04.23

석/박사 다 골고루 지원해보세요. 박사 하다가 중간에 석사만 받고 취업해도 아무도 뭐라 안합니다.

2021.04.23

저는 미국 석사후 ML 싸이언티스트가 아닌 엔지니어를 희망하는데 이쪽도 수요가 많이 있나요? 어떻게보면 박사가 아니라 일종의 생존전략이기도 한데, MLE는 결국 백엔드랑 크게 다른 것이 없는것같기도하고 백엔드 하나만 하기도 힘든데 둘다 해서 메리트를 못살릴것같기도 하고 그래서 조금 고민이 되네요 ㅜ 결론은 ML 싸이언티스트랑 대화가 되고 모델 구현정도까지는 할 수 있는 ML엔지니어(ML+백엔드)가 백엔드 대비 메리트가 있는지? 궁금합니당.. 분야는 ML내에서는 비전입니다!

대댓글 1개

2021.04.27

제가 백엔드를 주로 하진 않습니다.. 하지만 주변에서 일하는 MLE분들을 보면 MLE + Cloud / Distributed / Parallel Computing + Backend... 다 자연스럽게 같이 배워야 하는 지식/테크스택 같습니다. 할 일 엄청 많고요, 대우도 (일반 backend대비)괜찮아요. 근데 문제는, 학교에서 MLE를 배우기 쉽지가 않습니다. 큰 회사에 들어갈 수록 매일 테라바이트 단위로 들어오는 데이터를 다루는 실무를 접할 수 있거든요.

2021.04.24

안녕하세요. 한국에 -IST중 하나에 재학중인 1학년 학부생입니다. 저도 bay area 테크 기업에서 일하는게 목표이고, 리서쳐와 엔지니어 중에서는 아직 진로를 확정하지 않은 상태입니다. 학부 생활을 하면서 차차 정해나갈 예정인데요,

Q1) 학부생활을 하시면서 GPA나 스펙에 관한 부담은 어떻게 떨쳐내셨는지 궁금합니다.
Q2) 학부 저학년이 선배님과 같은 커리어 패스를 밟기 위해 우선적으로 하면 좋을 일들엔 무엇이 있을지 궁금합니다. (군대는 내년에 카투사나 육군으로 입대 예정입니다.)
Q3) 사기업(NC, 네이버, 카카오 등) 인턴 경험이 미국 대학원 입시에서 유리하게 작용할까요? 자대 학부생 연구 인턴과 사기업 인턴 중 어느 것을 우선으로 하는게 대학원 입시에 도움이 될지 궁금합니다.
Q4) 블리자드, 디즈니 같은 기업들과 실리콘 밸리의 빅테크 사이에서 잡을 옮기는 케이스가 있나요?

작성해주신글이 너무 많은 도움 되었습니다. 미리 감사드립니다.

대댓글 5개

2021.04.24

Q4에 대해서 설명이 부족한 것 같아 첨언하면, 디즈니 리서치 같은 곳은 빅테크와 비교했을때 포지션이 어느 정도인지 궁금합니다. 또, 게임 회사(Rockstar, Blizzard 등)의 SWE와 빅테크의 SWE 사이에 잡을 옮기는게 가능한지 궁금합니다.

2021.04.27

Q1) 학부생활을 하시면서 GPA나 스펙에 관한 부담은 어떻게 떨쳐내셨는지 궁금합니다.
A) 대학원 진학에 GPA는 중요한 팩터입니다. 최소 3.5이상은 유지하셔야 하지 않을까 싶네요. 하지만 GPA나 스펙을 쌓아올린다고 미래가 보장되지 않습니다. 그 외 시간에는 내 취향이나 적성에 맞는 것들 위주로 경험을 쌓아올리면 됩니다. 무슨 말씀을 더 드려야 할지...

Q2) 학부 저학년이 선배님과 같은 커리어 패스를 밟기 위해 우선적으로 하면 좋을 일들엔 무엇이 있을지 궁금합니다. (군대는 내년에 카투사나 육군으로 입대 예정입니다.)
A) 전 여러분보다 15년쯤 윗 세대이기 때문에, 같은 패스를 따라오다가 X될 가능성 있습니다. 그래도 만일 제가 지금 선택을 한다면 어떤 것들이 있을지 생각해보았습니다. 일단 군대는 학부 3학년 쯤에 다녀오겠습니다. 1년8개월 노예수용소 생활 하면서 삶에 대해 곱씹는 건 나쁘지 않네요. 무엇보다 지금 특례요원 조건이 너무 안 좋아져서, 빨리 끝내는게 이득인 것 같습니다. 두번째, 학부는 복수 전공하고, 유학은 CS석사부터 나가겠습니다. 세번째, 박사는 안하거나 중간에 수료만 하고, 석사로 미국에서 테크기업에 취직하겠습니다. 취직이 안되면 될 때까지 박사과정 밟으면서 인턴하고 그러는 거죠. 페이퍼 쓰는 데 관심 없으면 박사도 별 의미 없는 것 같아서요.

Q3) 사기업(NC, 네이버, 카카오 등) 인턴 경험이 미국 대학원 입시에서 유리하게 작용할까요? 자대 학부생 연구 인턴과 사기업 인턴 중 어느 것을 우선으로 하는게 대학원 입시에 도움이 될지 궁금합니다.
A) 대학원 입시에서는 아카데믹한 연구 경력만 쳐줍니다. 학부생 연구 인턴으로 페이퍼 하나라도 쓰시는게 유리하죠.

Q4) 블리자드, 디즈니 같은 기업들과 실리콘 밸리의 빅테크 사이에서 잡을 옮기는 케이스가 있나요?
A) Disney Research에는 CS/AI쪽 박사급 많이 일해요. 블리자드는 거의 못 들어봤습니다. 게임

2021.04.27

게임 산업에서 SWE는 핵심 직군이 아닙니다. 당연히 IT회사보다 적게 뽑고 대우도 안 좋겠죠. 게다가 게임 산업 자체가 크런치 방식으로 출시일 맞추는 분위기로 유명하다보니, IT쪽에서 이직하려는 분은 별로 없습니다. Disney Research는 종합 엔터테인먼트 컨텐츠 그룹의 연구소라, MSR, IBM Watson, Google같은 테크 기업 연구소랑 비슷한 역할인 것 같아요.

2021.04.27

답변 정말 감사합니다.

복수전공이 필요하다고 생각하시는 이유가 있으신가요? 디자인을 복수전공할지, 전산 하나만 전공할지 고민중입니다.

2021.04.27

제가 복수 전공을 왜 언급했는지 모르겠습니다. 굳이 하실 필요는 없다고 봅니다.

2021.05.04

해외에서 거주하시는 개발자 분들을 많이 보았는데 앞으로의 계획이 어떻게 되시는지 궁금합니다
결혼 등의 이유로 한국으로 돌아오는것도 고려하고 계신가요?

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2021.05.05

한국도 괜찮은 자리만 나온다면 고려하고 있습니다. 대기업인데 연봉을 1.5배 정도로 맞춰준다던지, spk전임교원이라거나, 아니면 5년 정도 걸만큼 잘 맞는 스타트업이 있다면 괜찮죠. 물론 그런 기회가 제 발로 찾아오진 않고, 매년 rsu refresh뽕 맞으면 한국에 대한 그리움도 잠잠해집니다. 이러다가 아이가 초등학교 고학년 들어가면 돌아가고 싶어도 못 가겠죠.

2021.05.05

제가 미국에서 컴퓨터 분야로 PhD를 하고 싶은데,

어떤 분야가 미국 박사 졸업 후에 돈을 많이 벌수 있을가요?
인공지능 쪽인가요? 구체적으로 비전 설명을 해주시면 감사하겠습니다.

그리고 다시한번 설명해주셔서 감사드립니다. 오늘도 좋은하루 되시구요!

대댓글 1개

2021.05.07

저기요... 질문이 너무 두루뭉실해서, 위에서 수십반 말한거 반복해야할것 같네요. 그냥 앞에 나온 댓글들 보시고, 그래도 궁금한거 있으면 더 구체적으로 말씀해주세여

2021.05.07

아 네. 윗 댓글들 잘 읽어봤습니다 ㅎㅎ

혹시 그럼 컴퓨터 쪽에서는 비전쪽하고 머신러닝쪽이 전망이 꾸준히 좋을까요?

대댓글 3개

2021.05.08

네 아직까지는 그런것 같습니다. NLP추가하구요

2021.05.08

넵. 그럼 미래 (약 5~10년후) 에는 어떤게 유망할거라고 생각하세요?

2021.05.16

글쎄요

2021.05.14

안녕하세요, 너무 좋은 글 감사합니다.
개인적으로 일관된 방향성으로 다 답변주시는 것들이 인상깊었고 간접적으로 어떤 생각을 가져야할지 느낄수 있는 시간이었습니다.

저는 조금 결이 다른 질문을 드리고 싶습니다.
먼저, 저는 컴퓨터공학 학부를 졸업하여 현재 국내 IT 대기업에서 ML 엔지니어로 종사하고 있습니다.
태스크는 자연어처리 MLOps에 관한 업무를 진행하고 있습니다.
미국의 대형 IT기업들이 상황은 잘 모르겠지만 AWS만 보아도 MLOps에 대한 부분들은 많이 자동화가 되고있고 컴포넌트 개발도 너무 잘되어 있어 미래에는 모두가 cloud 기반의 mlops를 사용하지 않을까 생각합니다.저는 MLOps를 하고 있지만 범용클라우드(gcp, aws)가 아닌 환경에서 구축/운영하는 경험들을 쌓고 있는데요 이런 부분들이 매력적인 기술 스팩이 될지 궁금합니다. 또한 저는 Spark 분산처리, 파이프라인 구축, 자동화 관점으로 엔지니어링을 진행하고 있는데요, 머신러닝(딥러닝)모델을 직접적으로 만들고 있지는 않지만 4년정도 업계에 있었던 경험으로 앞으로 모델보다는 데이터가 더 중요한것이 아닌가 하는 생각이 듭니다. 물론 입장과 관점에 따라 다를 수 있겠지만 해당 업무를 진행하는 엔지니어의 관점으로 엔지니어링이 더 많이 필요하고 시장에서 더 가치있는 방향성은 데이터이지 않을까 생각하는데요. 그래서 데이터 엔지니어로의 직무 변경도 고려하고 있습니다. 데이터 파이프 라인을 만들고 분산디비, 테라 페타규모의 데이터를 저장,가공,운영 하는 능력이 더 필요하지 않을까 생각합니다. ( 해당 직무를 통해 data가 가지는 인사이트를 찾는 업무까지 준비하려고 합니다.)

업무적인것만 이야기 했는데 현실적으로 비자문제나 현재 영어권 기업에서 근무하는 것이 아니기때문에 먼저 영어를 사용하는 국가로 가거나 캐나다 아마존에서 미국으로 건너가는 작전을 짜야한다고도 많이 전해 들었습니다. 하지만 ML엔지니어나, 데이터엔지니어 직군으로 포지션은 많이 없고 SWE 포지션만 많이

대댓글 3개

2021.05.14

뽑는거 같아 SWE로 일단은 비비는것이 현명한것인가 하는 고민이 많습니다. 또 다른 방법으로는 georgia tech omscs를 통해서 석사취득후 미국으로 가능 방법도 있지 않나 여러가지 선택지 중에서 고민중인데요, 가지고 계신 인사이트를 공유해주시면 정말 감사하겠습니다.

정리하면 제 고민은,
1. ML Engineer, Data Engineer 어느 것이 시장에서 더 매력적이고 방향성과 미국취업, 회사내 직군 인기도등 전략적으로 좋을까요?( 미국 빅테크 기준으로 salary를 확인해보니 ML Engineer를 조금 더 우대해주는것을 확인했습니다. 이부분에 "모델 보다 데이터가 중요하지않을까"하는 제생각이 틀린것일까요?)

2. 캐나다 아마존에 SWE로 일단 이직 방향을 잡고 이직 후, 국내에서 ML Engineer 경험을 추가해 비자문제가 어느정도 해결되어 미국으로 transfer를 요청하는 것이 미국으로 갈 기회가 더 많아질까요?

3. 2번과 반대로 1번에서 의견주실 직군으로 더 경력을 만들면서 georgia tech omscs 석사를 따고 이를 바탕으로 미국 회사에 지원하는것이 더 경쟁력을 갖춘것이 될까요?

혹시, "왜 미국으로 가실려고 하시냐" 라고 물으신다면, 그 물음에는 개인적으로 죽기전에 더 큰세상과 cs로 길을 잡고 경력을 쌓는 만큼 최고 정점을 찍어보고 싶습니다.

2021.05.16

똑똑한 분이 쓸데없는 고민하고 계시니 참 안타깝습니다. 님이 고민하는 것들 다 너무 마이너한 요소라서, 그냥 “난 이게 좋아”로 정하시면 되요. 예를 들면, “난 스키 타는게 좋으니까 캐나다 아마존으로 가야지” 이게 “MLops와 Data Engineer 중에 뭐가 더 전망이 좋을까?”보다 중요하거든요. 위기회피본능이 너무 강하게 작동하면 정작 중요한 것들을 놓치게 됩니다.

2021.05.18

네… 저도 혼자 너무 고민해보다가 글을 적게되었는데요
말씀하신 것처럼 제가 너무 다 하고 싶어서 그런거 일수도 있고 제가 뭘 좋아하는건지 모르는 것도 있는 것같습니다. 머가 좋은지 보다는 제가 하고 싶은게 먼지 정리해볼 생각입니다. 감사합니다. 부끄러운 질문에도 답변주셔서요! 코로나 조심하시고 건강하세요!

방탕한 막스 베버*

2021.05.20

혹시 지금도 답변 달아주실지 모르지만..혹시나 하는 맘에 고민 여쭤봅니다..ㅠㅠ

저는 여자고 학부는 통계학 석사는 산업공학에서 딥러닝분야를 해나가고 있습니다. 요즘 박사 유학에 대해서 깊이 고민 중인데

아무래도 나이 때문에 고민이 많아요.. (수술로 인한 1년 휴학 +전공심화1년으로 조금 늦었습니다.) 석사 1년차인 지금 26살이고 내년에 27살 박사 유학을 시작하면 아마 28살이 될텐데 여자 나이에 대해서 외국은 조금 더 관대하다고 할 수 있을까요? 아님 내년에 석사 논문 쓰면서 취업 확정을 하는 편이 나을까요..

주변에 여자 선생님들이 많지 않고 아직 유학에 관해 조언들을 만한 곳이 없어서 댓글 남겨봅니다. ㅠㅠ

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2021.05.20

제가 유학 나간 나이가 30이었고, 33에 유학 나오신 분도 봤습니다. 30중반에 박사 받으시면 전혀 문제 없어요.

2021.05.21

안녕하세요.

와 2020년 글인데, 2021년에도 답변을 해주시는 것같아.. 저도 질문드려봅니다.

제 현재 상황은..

인서울 컴학 학사-> SPK 석/박 -> 졸업후 bay 스타트업(직원은 대부분 인도사람..)에서 원격근무를 하고있습니다.
(이회사에 들어가게 된건 이야기가 좀 깁니다.)
1년에 8.5만불을 받고있고, 스톡옵션은 3%? 입니다.
전공은 네트워크 쪽이고, 현재 하는일은 클라우드 쪽 입니다.
페이퍼는 탑 학회 2편에 저널 2편정도 되구요.

원래 목표가 미국취업이긴 했는데, 코로나로 인해 원격근무? 가 되었습니다.
영어는 진짜 잘하지는 못하고 어느정도 억지로 업무대화 하는 수준인데, 말빠르면 못알아듣기 부지기수긴합니다.

원격으로 한국에서 1년동안 일하다보니..영어도 솔직히 안늘고 이게 뭐하는건가 현타가와서요.

제 상황에서.. 미국 다른회사로 이직? 아니면 새로 취업을 할 수 있을까요..

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2021.05.21

비자는 어떻게 해결하셨나요? 영주권 아직 없으시면 niw하시구요. 스타트업 주식은 종이조각이나 다름없습니다. 얼른 이직하시고, 베이로 릴로케잇해서 tc 25만불 이상으로 받으셔야죠. 그 때까지 리트코드 열공하세요

2021.05.22

아,... 비자없이 저는 한국에서 원격근무 하고있습니다 ..ㅠㅠ

너무 원초적인 질문인데..

1. 구직공고는 어디서 주로 볼 수 있을까요?
2. NIW 기술이민 인거 같은데.. 구직 알아보면서 동시에 진행하는게 좋은건가요? (찾아보니 기간이 꽤나 오래걸리는거 같습니다.)
3. leetcode 언어가 여러개인데 보통 무엇으로 시작? 하면 좋을까요..
4. tc가 technical consultant 인가요? swe 보다 이러한 직무가 나은건지.. 직무를 어떤걸로 가는게 맞는건지 잘 모르겠습니다..

2021.05.22

구직공고는 링크드인이나 회사 웨사이트 혹은 리크루터통해서 찾고요. NIW는 6개월 정도 걸립니다. 전문 이민 변호사들 통해서 가능성을 타진해보세요. 리트코드는 본인 전문분야나 취업하는 분야 직군 따라 달라질테고, tc는 토탈 컴펜세이션의 약자로 주식 포함한 총연봉을 말합니다

2021.05.23

답변감사드립니다.

- 현재 일하고있는 스타트업 회사에서 일을 하면서 동시에 NIW 진행후 영주권을 받은 뒤에, 이직회사를 컨택하는게 맞는거겠죠?

- research scientist와 swe 차이가 혹시 무엇인지 알 수 있을까요? 말그대로 research scientist는 논문작업위주이고 swe는 코딩위주인지 궁금합니다. 박사학위를 좀 살리려면 research scientist가 맞는거 같은데, 제가 아직 영어가 능숙하지 않기에 research scientist 보다는 swe 쪽으로 이직해야할거같습니다. swe 로 일하려면서 후에 research scientist 로 이직하는경우도 많은가요?

감사드립니다..

2021.05.28

보통 졸업 전에 NIW통과하고 나서 구직활동 시작합니다. SWE로 한 번 들어가면 RS로 전환하기가 쉽진 않습니다. 뭐 굳이 전환하지 않아도 회사나 팀에 따라 하는 일은 그게 그거인 경우가 많고요. 가장 큰 차이는 논문을 쓰냐 마냐인데, 어차피 극소수의 랩 (앨런랩이나 openai)들을 빼면 결국 논문은 박사들의 자기만족과 홍보를 위한 수단일 뿐 실제 캐쉬는 상용제품을 히트쳐야 인센티브가 크게 나옵니다. 회사 사정 안 좋아지면 연구소 인력중 일부가 계속 실무조직으로 재배치되구요. 이런 저런 이유로 전 직군 구분이 절대적이짐 않다고 생각합니다. 회사나 팀을 잘 선택하시는게 더 중요한 것 같아요

2021.05.23

좋은 정보 잘 정리해 주셨었네요~. 저도 실리콘 밸리 AI 연구개발자 (title은 SWE)였는데 팀원 대부분이 RS인 팀이어서 사실상 RS처럼 일했었습니다. 연봉은 저는 4 ~ 5년 전 기준으로 지금 levels.fyi에 현시점과 비슷한 수준으로 위에 적은 분보다는 조금 적었습니다. 국내 귀국을 몇년 전에 했는데, 일단 계약은 미국에 있을때 보다 약 20 ~ 25% Total Compensation으로 연봉 향상조건으로 귀국한 것처럼 보이지만 unvested된 RSU를 다 포기하고 그 포기된 RSU를 맞추어서 주는 제도가 국내기업엔 없고 (즉 offer나올때 unvested된 RSU를 미리 주거나 사이닝으로 맞춰 주지 않습니다.) 나중에 보니 G사 주식이 많이 올라서 금전적으로 이득이었는지는 아직까진 좀 알쏭달쏭합니다. 대신 조직이 커지기 때문에 impact면에서는 더 낼수도 있다고 생각되는데, 대신 국내 기업 분위기가 많이 답답하고 능력차이도 많이 나네요. 능력이 되는 분들은 미국에서 가서 많이 배우고 나중에 귀국하거나 창업해서 좀 선진 SW/AI 문화를 많이 퍼뜨렸으면 합니다.

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2021.05.27

국내로 오시면서 연봉 인상을 받으셨다니, 능력이 대단하시군요. 대기업에 계시다가 다시 나갈 마음이 들면 베이로 복귀하는 분도 꽤 있으시더라구요. 좋은 말씀 감사합니다

2021.05.29

긴글과 댓글 정말 잘 읽었습니다 감사드립니다.
저는 SK 학부 졸업을 앞두고 있고, 음성AI분야로 국내 기업취직을 희망하고 있습니다. 다름이 아니라 대학원 진학을 당연하게 생각했지만 충동적으로 IT기업(3N)의 관련 R&D 부서에 지원했는데, 서류 합격을 받았습니다.
연구실 인턴 프로젝트 경험 외에 내세울 게 없기 때문에 면접을 통과할 확률이 매우 희박하다는 것을 스스로도 잘 알고 있지만, 그래도 대학원으로 맘을 굳힌다면 사전에 연락을 드려야 될 것 같아 질문 드리고자 합니다.
분야에 대한 흥미는 있어서 이쪽 큰 도메인을 벗어날 생각은 없습니다.

기업 업무와 석사 연구분야가 일치할 수 없고 막상 가면 다양한 task를 다뤄야 한다고 하지만, 기본기가 많이 부족한 학사 수준에서 제대로된 성장을 할 수 있울까요?
지원한 이유는 반은 직무에 이끌려 충동적이었고, 반은 기업 연구를 학교 연구실에서 따라가는 상황이니 만약에 기업에 가면 더 빠르게 성장할 수 있을 것이라는 생각이었는데 이에 대한 의견을 여쭙고 싶습니다.
저는 페이가 반토막이라 하더라도 제가 더 성장하고 싶은 곳에 가고 싶은데, 직무경험이 적은 입장으로써 잘 모르는부분이 많아 질문드리게됐습니다. 감사합니다.

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2021.06.06

현 시점에서 NLP쪽으로 산업계와 학계의 차이는 한 쪽이 다른 쪽을 이끈다고 보지 않습니다. 그동안 학계가 앞서다가 이제 회사가 인프라 측면에서 더 우위를 점하기 시작했죠. 그래도 SPK박사와 넥슨 5년차 엔지니어를 비교하면, 누가 더 높은 실력을 가지고 있어 보이나요? 전 SPK박사 포텐이 실리콘 밸리 2tier research scientist정도는 된다고 보기 때문에... 더 크게 베팅하시길 추천드리는 입장입니다.

2021.06.05

도움되는 정보 공유주셔서 정말 감사드립니다.
저는 SKP 박사 졸업을 앞두고 있습니다. CV 분야 1저 탑 페이퍼 5+ 편이 있고, 베이 리처시 인턴십 두차례 경험이 있습니다.
졸업 이후 FANG research scientist 포지션을 목표로 하고 있는데요, RS 포지션에서도 코드 스크리닝(LeetCode)은 역시 필수요건인지 궁금합니다 (SWE 와 비교했을때 비슷한 수준을 요구하는지도 궁금합니다). 아시다시피 연구와 LC 스타일의 코드가 굉장히 다르다보니 코드 스크리닝이 큰 장벽으로 느껴져 질문드립니다. 감사합니다.

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2021.06.06

인턴 하셨으면 이미 코드 스크리밍을 여러번 경험하셨을텐데요? 특정 회사에서 리서치 인턴을 뽑는 기준과 풀타임 리서처를 뽑는 기준은 그 방향성이 같습니다. 크게 걱정하실 필요 없을 거에요. 헌데 다른 회사 rs로 지원하신다면, 간단한 코딩 테스트 정도는 있을 가능성이 높아요. Swe랑 같은 기준은 절대 아닐 겁니다. 구글 패이스북이 까다롭게 보는 편인데, 거기서도 swe의 코딩 기준이 rs보다 훨씬 높아요. Rs는 논문 적합도가 더 중요하니까요

2021.06.06

양질의 정보 감사합니다!
ETH zurich의 경우 미국박사기준으로 어디쯤 위치하고있을까요? 취업할때 기준으로요

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2021.06.11

낮게 잡아도 탑10아닐까요?

2021.06.09

1. 코로나 시국에 反아시아인/한인 감정을 가진 사람들 때문에 혹시 미국에서 치안에 위협이 조금 있을 정도의 사건이 있었는지 궁금합니다. (혹은 주변인이 겪은 일이 있다든가)
2. 군문제는 해결했고 spk 박사와 top 20 이내 해외 대학원 박사를 고민 중입니다. data scientist를 목표로 하는 중이고요. 동실력 조건이면 후자가 국제 무대에서 가질 수 있는 기회나 경험 같은 게 더 클지, 아니면 spk 박사라도 국제 무대 경험도 쌓으면서 넓은 시야를 가지며 좋은 연구를 할 기반 같은 게 충분할지 궁금합니다.
3. Computing power 측면에서 미국의 top-tier 학교들이 국내 spk 여건보다 얼마나 좋은지 혹시 아신다면 궁금하고, 그게 큰 차이가 되는지 알고 싶습니다.

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2021.06.11

작은 인종차별은 심심찮게 일어납니다만, 제대로 된 IT회사에서는 겪기 어려울 겁니다.
정말 몇 안되는 spk 탑오브탑 랩을 제외하면, 후자가 비교할 수 없이 유리하다고 봅니다. 미국에서 박사과정을 하면서 겪는 고생이 헛수고는 아니거든요. 학문적 성과나 활동은 차치하고라도, 언어 문화적 축면에서 크게 성장할 수 있습니다. 반대로 컴퓨팅 파워는 한국이 같거나 우리할 거에요. 한국이 인프라 투자엔 엄청 후하거든요.

2021.06.14

안녕하세요... 위에 계신 분들에비해서.. 저는 너무 마이너한 질문을 드리게되어 송구스럽습니다. 그렇지만 저도 저분들못지않게 저의 미래때문에 밤잠을 못이룰때가 많아 어렵사리 글을 남기게 되었습니다.

저는 현재 국내 경영대출신으로 대기업 IT기획에서 인공지능 인프라 구축프로젝트에 들어와있습니다. 모델러들과 협업해 저의 도메인지식을 이용해 사내 데이터 스키마를 구축하고있습니다. 대학시절부터 컴싸/데싸 분야로 넘어가고싶다는 생각이 깊었는데. 취직후에 돈문제, 자식문제로 꿈을 이루지 못하다가 위에 말씀드린 프로젝트에 투입되면서, 주변환경도 함께 정리되어서, 원래 꿈꾸던 커리어를 향한 여정을 다시 밟고자 하고있습니다.

구체적으로는 앞으로 제 인생을.... 데이터를 통계적으로 해석하는 데싸에 투자할지 / 지금보다 더 딥하게 데이터 인프라쪽을 파기위해 컴싸에 투자할지 고민중에있습니다. 어느쪽이 되든 그 끝은 요즘 가장 핫한 분야인 ML/AI를 산업현장에 적용하는 전문가가되는것이 목표입니다.

데싸에 투자할경우 고려대학교 야간대학원과정을... 컴싸에 투자할경우 방통대 컴퓨터과학과 3학년 편입지원을 하려고합니다. 그런데 제가 데이터모델러분들과 일하며 많은걸 느꼈는데요.. 수박겉핥기식으로 얇게 데이터야간대학원을 나와봤자, 결국 전문가/비전문가가 갈라지는 지점은 CS마인드를 탑재했느냐 아니냐라고 크게 느꼈습니다. 개인적으로는 방통대 컴과 3학년 편입지원을해서, CS에대해 보다 기초적인차원에서 배우는것이, 데이터를 산업현장에서 활용할수있는 전문가가되는 길이라는 생각이 들었습니다.

지금 나이가 서른 초반입니다만. 인생 길게보고 40살 전 까지 박사에 준하는 인재가 되는게 제 목표이므로, 시간은 저에게 큰 변수가 아닙니다. 시간이 좀 걸려도 탄탄한 사람이 되는게 목표입니다. 이 경우라면 정석대로 방통대 편입하여 CS 학부지식부터 차근차근 쌓는쪽이 나을까요?(퇴사는못해요... 애가 둘이라 ㅠㅠㅠ....)

좀 먼미래지만 미국/캐나다쪽으로 이민도 생각하고있습니다(와

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2021.06.14

윗글에이어서씁니다..
와이프가 캐나다에 가족이있습니다... 혹시 이민을 가게된다면 처가부모님 지원으로 시간 금전적 으로 CS /DS 석사를 진학할 기회가 생길듯합니다.... 이경우를 고려하더라도 CS를 기초부터 미리 공부해놓는것이 더 중요할것같다는 생각이 듭니다...

마음은 CS(방통대편입)>>>>DS(야간대학원 석사)으로 기울어져있는 상태인데요...
제가 혹시나 놓치고있는게 있을까해서요 ㅠㅠ

결론적으로 말씀드리자면..

1. ML/AI 전문가가 되고자하는 목표측면에서 보든, 나중에 이민가는 경우를 고려하든.. 모두 CS 베이스를 가져가는게 올바르고 유리한 길일지요..

2. CS / DS 중에서 이과베이스가 없는 제가 깊게파기 더 어려운 분야는 어느쪽일까요? 노력만으로 안되는 부분이 두 분야중 어디가 더 심할지 여쭤보고싶습니다...

두서없이 적어서 죄송해요.. ㅠㅠ 읽어주셔서 감사드립니다.

2021.06.15

저는 CS 학부 과목중에서 정말 기초 이론(algorithm, data structure, DB)은 정규 과정에서 배우는 것이 수월한 지식이라고 생각합니다. 통계학에서도 정규 과정을 통해서 배우는게 더 수월한 이론 과목들이 있겠죠. 둘 중에 뭐가 더 중요하다고 말씀드리긴 불가능합니다. 부족한 부분을 보충할지, 더 쉬운 부분에 집중할지도 케바케일 수밖에 없어요. 정확한 답변 드리기 못해서 죄송합니다만... 솔직히 다 괜찮아보여요. 개인의 상황이나 마음이 흘러가는 대로 하시는게 최선이지 않을까 싶습니다.

2021.06.20

박사님 안녕하세요. 긴글 정말 잘 읽었습니다. 저는 spk에서 학사, 석사를 취득하고 현재 국내 네카라에서 ml engineer 전문연구요원으로 복무중인데요.
1. 몇달전 niw 신청을 하고 (citation 100+) 결과를 기다리고있는 상황인데, 혹시 영주권을 받은 상태에서 구글이나 페이스북에 swe 입사지원을 하면 그렇지 않을때보다 입사가능성이 더 올라가는지 궁금합니다. 아무래도 niw 최종승인까지 기간이 좀 오래걸려서, o1 비자 스폰서받아서 먼저 미국에 나가있다가 나중에 niw 승인나면 영주권자로 전환하려고 하는데, '난 비자 스폰서십이 필요하지 않다' 고 명시하는게 입사시에 얼마나 이득이 될지 궁금합니다. 구글 등 회사에서 비자문제는 우선 고려하지않고 면접부터 진행한다음 최종오퍼가 나면 그때부터 h1, o1 등 비자를 논의하는 것으로 알고있기는 한데, 기업 입장에서도 같은 실력이라면 스폰서가 필요한 지원자보단 그렇지않은 지원자를 아무래도 선호할 것 같긴 해서요.
2. 또, 제가 해외기업 근무이력이 전무한데 이 부분이 faang 지원시에 불이익이 될까요? 괜히 지원했다가 불합격하는것보다 짧게라도 미국 스타트업에서 근무했다가 이직하는 형태로 지원하는게 조금이라도 가능성이 클까요? 고견 부탁드리겠습니다.
긴 질문 읽어주셔서 대단히 감사드립니다.

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2021.06.22

먼저 FANG에 해외에서 취직할 정도 실력이라면 niw필요없습니다. 그 정도 회사는 영주권없어도 인턴십이나 경력 실적 리트코드만 잘하면 회사 변호사들이 O나 NIW로 알아서 처리해줍니다. 하지만 Tier2 회사 들어가려면 NIW있는게 훨씬 유리해요. 그래서 niw->tier2->fang을 추천드리는 겁네다

2021.06.22

넵! 혹시 tier2 회사라함은 어떤 회사들인지 간략하게라도 나열해주실 수 있으신가요? uber, linkedin 정도가 될까요?

2021.06.23

Uber, AirBnB등은 tier1(혹은 그 이상)이라고 봐야하구요. MS, Yelp, LinkedIn, Adobe, Zoom, Salesforce, SAP, IBM, Samsung America 등등 어마어마하게 많은 기업들이 있습니다. 전 cash flow튼튼하고 계속 성장하는 중/대형 기업이면 다 tier2라고 봐요. 그 중에 본인 경력이랑 잘 맞는 분야 업체로 가면 충분히 성장할 수 있습니다.

2021.06.23

박사님, 안녕하세요. 긴글 잘 읽었습니다. 1년 가까이 되었는데 계속 답변해주시다니 정말 대단하시네요 ㅎㅎ. 저는 국내 SPK에서 박사 학위 중 이고, 현재 ML top conference 2편 있습니다. 그리고 내년 가을 졸업 예정입니다. 저도 몇 가지 질문 좀 하도록 하겠습니다 :)
1. 인턴 경험 없이 해외 기업 research scientist로 바로 취직할 수 있을까요? (인턴 경험 없는 점이 크게 작용하는지 궁금합니다. 윗 분의 질문내용과 겹치는 부분이 있네요.)
2. 해외 기업들 전부 추천서를 세분에게서 받아야하나요?
3. 박사 후 engineer로 가는 분들은 많이 없나요? 최근 들어 research에 대해 적성이 맞는지 잘 모르겠어서요... 정확히 scientist와 engineer의 업무 차이가 어떤건지 궁금하기도 하고, 둘 사이로의 이직도 많은지 궁금합니다.

대댓글 1개

2021.06.23

1. 인턴을 강력 추천드립니다. SPK실력에 비해 미국 업계 인지도가 X망이라, "학회 커넥션 > 인턴 > 풀타임"처럼 단계를 밟아서 스스로를 검증해야 해요. 논문실적이 좋아도 회사에서 일을 잘 할 수 있을지에 대한 걱정이 꼬리표처럼 따라다닐거에요. 그런 면에서 베이 에리어에 있는 한국계 스타트업 (Moloco, etc)도 괜찮습니다.
2. 기업에서 추천서 요구하는 경우는 다 케바케입니다.
3. RE로 가느니 SWE로 가죠. RS의 장점은 분명하지만, 경쟁이 치열한 것도 사실입니다. RS는 일단 논문이 실적으로 (아주 조금이나마) 인정되고, Research Intern을 뽑을 기회도 많이 주어집니다. RE는 실제 프로덕트와 리서치의 간극을 메워주는 개발을 주로 하고요. RS에서 RE로 가는 경우보다는 SWE로 가는 경우가 많고요. RE에서 RS로 옮기는 건 훨씬 어렵다고 봅니다.

2021.07.07

안녕하세요. 좋은 글 정말 잘 읽었습니다! 많은 도움이 되었고 정말 감사합니다:) 최근에도 답변을 남겨주시는 것 같아 저도 몇가지만 질문 드리고자 합니다!~ 바쁘시겠지만 답변주시면 정말 감사드리겠습니다.

1. 현재 ai분야로 석사 졸업 예정이고, top tier conference 1편 작성하였습니다. 유학을 생각하고 있지만 당장은 준비한 게 없어 회사에 1-2년정도 근무하며 준비해보고자 합니다. 회사는 대기업 리서치인데, 아직 입사하지 않아 정확하진 않지만 논문을 주로 쓰는 것은 아니고 이미 나와있는 것을 실제 활용에 맞게 적용하는 일이 주 인것 같습니다. 최근에는 탑티어 2개여도 미국 박사 가기 어렵다고 들었는데, 회사 경험이 박사 진학에 도움이 될까요?

2. 회사에 입사하려는 또 다른 이유 중 하나인데, 앞서 말씀하신 대로 인공지능이 서비스에 앞으로 활발히 사용된다면 비전, NLP, vision+language multimodal 분야가 주가 될 것 같습니다. 현재까지 visual QA 분야를 연구하여 왔는데, 앞으로 경쟁력을 갖추기 위해서 계속 multi-modal 분야에서 모델 성능 개선을 위한 연구를 해야 할지, 아니면 해당 분야에서 현재 나와있는 모델을 low-source, on-device 형태로 바꾸어가는 연구를 해야할 지 고민이 됩니다. 사실 transformer구조처럼 모델 개선을 위한 근본적인 연구는 미국 몇몇 기업이 독선하고 있는 것 같아 기업에 취업할 때 경쟁력이 있을지 의문이 들어서요. 현재 회사에서의 상황은 어떤지 궁금합니다!

3. 현재 AI가 서비스에 적용되지 못하는 이유가 물론 성능이 완벽하지 않아서가 많겠지만, 만약 성능이 정복되었다는 가정 하에(object detection같은 모델이라면) 속도 측면에서도 해결할 문제가 많은지 궁금합니다. 만약 논문에 소개된 모델과 서비스에 적용되는 모델 간의 구조적 차이가 크다면, AI가 발전할수록 모델 자체의 개선을 연구하는 사람보다 서비스에 적용하는 방법을 연구하는 사람

대댓글 3개

2021.07.07

을 많이 필요로 하게 될까요?
(3번 질문이 잘려서 이어서 질문 드립니다!)

2021.07.08

대학원 입시에 회사 경험 자체가 도움이 되지는 않는 것 같습니다. 회사에서 하신 프로젝트를 잘 포장해서 SOP에 넣으면 효과적이겠죠.

제가 일하는 회사가 제조업은 아니라서요. Visual QA는 저보다 질문자 님이 더 잘 아실것 같아서, 미래 예측에 대한 부분은 말씀드리기 어렵네요.

개인적인 의견을 말씀드리자면, (일반적으로) AI가 서비스에 적용되지 못하는 이유는 "본질적으로 안정화되기 어려운 모델이라도 유용하게 사용할 수 있는 환경을 마련하지 못해서"라고 생각합니다. Object Detection의 예를 드셨는데, 보통 논문에서 다루는 데이터셋이야 거의 완벽하게 돌아가지만, 사용처에 따라서는 인간 전문가들도 서로 다른 의견을 낼 정도로 어려운 경우가 쎄고 쌨습니다. Andrew Ng이 말했듯이, (목적에 맞는) 데이터를 모으지 못하는 구조적 문제일 수도 있고, (현실적으로) human-in-the-loop이 필요한 경우일 수도 있겠죠.

2021.07.08

다시 말씀드리자면, "성능이 정복되었다는 가정"은 실제로 무의미하다고 생각합니다. 정복이라는 개념이 상대적이라서요. 쉬운 문제가 정복되었다면, 더 어려운 문제를 덜 정확하게 푸는 모델로 이동하기 마련이라서요. 비슷한 예로, "충분히 빠른 CPU / Network"는 역사상 등장한 적이 없죠. 현재 모델의 정확도가 어중간 할 때, 사업적으로 유용한 가치를 만들어 낼 수 있는 주변 환경을 만드는 것이 더 중요하다고 생각해요. 물론 이런 의견은 제가 core AI research를 하는 사람이 아니어서입니다.

2021.07.09

박사님 안녕하세요, 저 역시도 상황이 조금 마이너하여 질문드리기 송구하지만, 알 방법을 몰라 질문드립니다..!

1. 상황
저는 학부 4학년생으로 sky 문과생이지만 뇌인지과학에 관심이 많아 이를 이중전공하고 있습니다. 제 추상적인 목표는 제 본전공(문과)의 발전을 위해 뇌인지과학을 접목시키는 것인데요, 실제로도 연구주제에서 접점이 많다고 생각됩니다. 구체적으로는 국내 석사는 (뇌인지과학 관련으로) 무조건 나올 계획이고, 해외 박사는 그때 해보면서 결정할 것 같습니다. 궁극적으로는 관련 분야 교수를 하고 싶습니다.

2. 검증되어야 할 부분, 준비가 필요한 부분
저의 이러한 상황에서 국내 석사를 지원할 때 어떤 부분이 가장 검증되고 설득되어야 할까요?(대학원생을 뽑는 교수 입장에서) 제가 특히 하고 싶은 분야는 인지과학 분야인데, 남은 한 학년동안 어떤 것을 준비해야 할까 고민이 됩니다.
- 얕은 코딩실력(c언어, c++을 조금 할줄 압니다. 관련 과목 수강 및 독학)

3. 타대 학부연구생? 페이퍼?
개인적으로는 학부연구생을 하고자 하는데 제가 가고 싶은 대학원은 K와 S입니다. 그렇다면 자교가 아닌 타교에서 연구생을 하는 것이 절대적으로 유리할까요? (타교로 가는게 힘들다고 알고 있지만,.) 또한 paper 하나라도 쓰는게 유리하다고 위 댓글에서 언급하셨는데 어떤 랩실에서는 그런 것도 전혀 학부생에게 요구하지 않으시는 걸로 들었는데, 페이퍼를 쓰라는 것은 자발적으로 요구하지 않아도 하나 만들어서 피드백을 받으면 좋다는 말씀이실까요?

4. 문과 -> 이과 대학원생?
주변에 문과생인데 대학원을 변경한 케이스를 보신 적이 있으실까요? (본전공과 관련해서는 연구프로젝트 경험, 삼성과의 협력연구프로젝트 경험 등 다양한 경험이 있는데) 제가 가고 싶은 대학원 분야는 이공계 베이스다 보니까 이공계 교수님들의 입장에서는 어떻게 보실지 궁금합니다.

5. 저의 이런 계획을 대학원이나 학부연구생을 지원할 랩의 교수님께 솔직히 말씀드려도

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2021.08.27

뇌인지과학이랑 현실에서의 인공지능 (machine learning) 사이의 간극은 정말 멉니다. 전혀 모르겠다는 말씀만 드릴 수밖에 없네요

2021.07.09

긍정적일지 여쭈어 보고 싶습니다. 순수한 뇌인지과학 학문에의 열정이 아니라 제 본전공분야에서의 문제해결을 위해 접목시키고자 대학원을 진학하고 싶다는 부분, 궁극적으로 박사과정을 해외에서 밟고 교수를 하고 싶으나 석사 후 당장 박사를 진학할지는 미정이라는 점, 박사과정은 해외에서 밟고 싶다는 점이 어떻게 느껴지실지 궁금하네요..!

읽어주셔서 감사합니다:)!

2021.08.15

정말 좋은 말씀 감사합니다. 모두 정독하며 읽었습니다. 저도 몇가지 질문 드려도 될까요? 저는 컴퓨터공학과 3학년을 마친 학부생이고, 미국 대학원으로 석사 유학을 가 컴퓨터 비전을 연구하고 싶습니다. 이번 겨울방학부터 컴퓨터 비전 랩실에 들어가 학부연구생으로 활동할 생각입니다. 학점 관리 열심히 하고, 랩실에서 연구 경험 쌓고, 비록 학부생이지만 논문까지 쓰는 게 목표입니다. 그런데 궁금한 점이 있어 여쭈어보고자 합니다.

1. AI/ML, 특히 컴퓨터 비전 쪽은 석사 지원이라 할지라도 경쟁이 치열하다고 하는데, 위에 말씀드린 학부 연구생과 논문 작성, 학점 관리로는 경쟁력이 없을까요? 추가적으로 해야 할 활동이 있을지 알려주시면 정말 감사하겠습니다 ㅠ

2. 미국에서 컴퓨터비전 쪽으로 석사학위만 받고 취업할 수 있나요? 공부의 깊이가 매우 깊어 박사까지 해야 업무를 할 수 있다는 현지인의 말을 들은 바 있습니다.

3. 만약 지원한 대학원 석사에 거절당한다면, 자대 대학원에서 석사 과정을 거치다 석사 논문이 완성되었을 때 미국 대학원에 석사를 다시 지원하는 것도 방법인가요?

이정도 질문입니다. 읽어주셔서 감사합니다.

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2021.08.27

인공지능 특히 비전쪽 대학원 경쟁율이 엄청 높다고 들었습니다. 열심히 준비하셔야 할거에요. 인공지능 쪽은 현업에서 박사를 더 찾는 몇 안되는 연구분야입니다. 석사만 받으시면 ml application engineer로 가셔야 할거에요.

2021.08.26

안녕하세요.
좋은 글 감사합니다.

현재 미국에서 3D 컴퓨터 비전 (SfM / Multi-View Stereo 등등)을 연구 하고 있는 박사과정 학생입니다.
이제 슬슬 졸업 시즌이 다가와서 Industry 상황을 살피는 중인데요.

혹시 Google Brain / FAIR / Facebook Reality Lab / Microsoft Research 에 리퍼 없이 들어가기 위해서 어느정도의 스펙 (H-index라던지 혹은 CVPR / ECCV / ICCV급 1저자 논문이 몇편이라던지)이 필요한지 혹시 여쭈어 봐도 될까요?

요즘 경쟁이 높아져서 거의 제1저자 논문을 한 7편 정도 써야 간다던 말이 혹시 사실인가요? ㄷㄷ

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2021.08.27

그 정도 랩은 일반 직원 리퍼랑 상관없고요. 현직과 잘아는 사이어서 내부 추천받으면 가능성 높아집니다. 제일 좋은 건 해당 랩 인턴 경험이죠. 스펙은... 솔직히 최근 입사한 사람들 홈페이지나 구글 스칼라 보시는게 제일 정확할 거에요. 입사나 지원 전략으로 추천드리고 싶은 건, 그 회사에서 앞으로 힘을 싣고자하는 연구분야에 본인 연구를 잘 맞춰서 어필하는 거죠.

2021.10.07

Hey I am working in a lab among you mentioned. I accidentally read this. Number of papers is not important. It only matters whether we know your research already or not. All people he hired recently are the 1st authors of the papers we liked. If we haven't heard your name in academia, it's very unlikely to get in.

2021.10.14

루소님의 말이 거의 맞아떨어집니다. top-tier연구소는 맘에 드는 페이퍼 1저자만 뽑아도 충분할 거에요. tier-2는 그보다 조금 널럴해서, 가끔 석사도 개발 잘 한다 싶으면 인턴으로 뽑고 그럽니다. 풀타임은 훨씬 까다로운데, 가장 효과적인 루트는 인턴하면서 좋은 성과를 내는 거라고 봅니다.

2021.09.29

안녕하세요. 아직까지 답을 달아주시기에 혹시나 저도 달아주실까 궁금해서 질문합니다.
저는 애리조나에서 학부졸업하고 비전 CV 분야로 미국에서 갓 박사 1년차가 된 학생입니다.
CSRankings로 CV분야 10위쯤에있는 학교에서 하게 되었어요.
질문은 총 두개인데요.

1.현재 Unsupervised/Self-supervised leaning 쪽으로 연구분야를 포커스하려고 하고있는데 CVPR 보니깐 점점 비지도학습분야로 논문 엑셉되는 건수가 늘더라구요. 앞으로는 얼마나 더 비지도학습 분야가 늘게 될까요?? 나중에 탑 인더스트리 랩에 가거나 한국 혹은 미국에서 교수를 도전할때도 충분히 매력적인 분야일까요??

2. 현재 Research Scientist 들은 너무 많은 연봉을 받고 있다고 거품이다라고 하는 사람들이 많습니다. CV 쪽 제출되는 논문만 보면 매해 거의 두배씩 느는 것 같던데 제가 대학원 졸업하고 만약 인더스트리 랩에 가게된다면 거품꺼져서 지금보다 연봉이 다소 줄어드는 일이 혹시나 발생하지 않을까요?

3. 한국대학이 현재 인공지능대학원이 10개가 된 상황에서 Bay Area 탑 인더스트리 랩 사람들에게 컨택을 하고있다고 들었습니다. DL 학회 가셨을때 혹시 교수제안을 받은 적은 없으신지요?? (겸직도 허용한다고 들었습니다.)그리고 장비적인 문제때문에 산업쪽이 압도적으로 학교보다 논문 퀄리티가 훨씬 우수하다고 들었습니다. 실제로 논문을 쓰시는 입장에서 차이가 큰가요??

아직 1년차라 모르는 것이 많아서 여쭤봅니다. 감사합니다

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2021.10.08

1. CVPR최신 연구동향은 전문분야가 아니라서 말씀드리기 어렵네요. 아마 저보다 지도교수님이나 랩 동료들이 더 잘 알 것이라 생각됩니다.
2. 연봉이 높다는 기준이 참 애매합니다. 제 생각에는 같은 회사의 SWE보다 많이 받을만 한 것 같습니다. 1.2배는 적당한 것 같고, 1.5배 이상은 거품이라고 생각합니다. 하지만 이런 제 생각도 케바케인게, RS의 박사 경험이 사업에 직접 관련이 있고 수익만 나온다면 5배를 받아도 문제 없다고 생각합니다. 관련이 아예 없다면 더 조금 받아도 할 말 없고요. 바꿔 말하면 CV나 NLP등 현재 잘 나가는 분야의 최신 연구가 사업에도 직접 영향을 미칠 것인가를 예상해보세요. 위에 다른 답변에서도 여러 번 언급하긴 했는데, RS로 들어갔다고 기본 연봉 테이블이 높을 일은 거의 없고요. 그 중에서 유연하게 대처해서 자기 전문 지식을 사용해서 사업에 도움을 주는 사람이 그 다음 해에 천문학적인 refresh를 받는 구조입니다.
3. 전 DL학회에 안 가는데, 한국 대학 (AI대학원 외) 에서 개인 인맥으로 컨택을 받은 적은 몇 번 있습니다. DL을 안 하니까 장비 문제는 관계 없었죠. 인공지능 분야에서 산업계가 학계보다 우월한 부분은 GPU 인프라 뿐 아니라, 학습 데이터를 무한정 얻을 수 있는 사업구조, 그리고 완성된 모델을 실제 시장에 적용해보면서 쌓게되는 경험에 있지 않나 싶습니다. 여타 CS연구주제보다 활발한 user base의 역할이 너무 중요한 분야 같아요. 그래도 학교에서 할 수 있는 연구 분야도 충분히 많으니까, 인턴이나 산학 협력을 통해서 충분히 극복할 수 있는 것 같습니다.

2021.09.30

안녕하세요. 우선 좋은 글과 좋은 답변들 감사합니다. 저도 rs쪽으로 미국 취업에 관심있어서 관련 문의 드립니다.

먼저 제 커리어를 말씀드리면,
한국 제조 대기업에서 마케팅 직군의 제품기획을 10년정도 하다가 현재는 ux 리서치 직군으로 스마트폰 앱 사용 로그를 분석하는 데이터 사이언스 업무로 전향한지 1년정도 된 상태입니다. 주로 업무는 빅쿼리기반 로그분석이고 powerBI 시각화 및 분석 보고서를 쓰는 업무이고 ml활용은 로그기반 라벨링이 없는 행동 데이터들이라서 unsupervised learning 계열의 고객 클러스터링 정도 하고 있습니다. 예전에 기획업무할때에도 수요예측이라던지 가격예측모델링을 ml모델링을 써서 해봤던 경험이 있긴합니다.

그리고 학업은 ky 국내박사 파트타임으로 ai 관련 lab에서 6학기째 하고 있습니다. 주로 cs나 finance쪽 dl알고리즘 논문을 쓰는 연구실입니다.

문제는 올해 나이가 40살인데요. 졸업은 내후년이나 가능할거 같아서 졸업시 나이는 42살정도 될거 같습니다. 한국은 아무래도 나이에 더 민감한거 같아서 미국 취업을 고민하고 있는데요. 제가 rs도메인을 잘 모르다보니, 이러한 커리어와 나이, 논문실적으로 미국 tier 2 급 rs로 가능성이 있을지 여쭤보고 싶습니다.

파트타임이라서 연구시간이 많지 않아서 탑 컨퍼논문이 힘들긴 한데요. cs나 finance쪽 sci급 저널논문실적들로도 niw로 해외취업이나 포닥후 해외취업이 가능할지, 아님 무조건 cs 탑 컨퍼 2~3편이 필요한지 궁금합니다. 우선 탑 컨퍼가 반드시 필요하다면 1년정도 휴직도 고려해 봐야 할거 같아서요.

또한 커리어가 rs쪽이나 개발 커리어가 아니다보니 rs쪽 취업시 도움이 될지 모르겠는데요. 다만 현재 업무가 고객 스마트폰앱들의 로그 빅데이터를 다루고 ml/dl도 가끔 쓰는 업무여서 연관성이 아주 없지는 않을거 같은데요. 이런 커리어도 도움이 될지 궁금합니다.

두서 없는 질문이 실례 아닐지 모르겠습니다. 좋은하루 되

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2021.10.08

- NIW는 총 citation과 논문 수로 정해진다고 들었습니다. 풀페이퍼 3편에 인용수 50개 이상이면 가능할 것 같아요. 경험 많은 로펌에 문의해보시면 가능성을 잘 말해줄 겁니다.
- 영주권이 있으면 취업이 가능한가? 라는 질문은 사실 답을 드리기 힘듭니다. 일단 40대 초반이라는 나이가 첫 직장을 잡는 데에는 좀 악영향을 미칠 수도 있습니다. 첫 직장은 Tier2 RS보다 더 눈을 낮추셔야 될 것 같습니다. 근데 Tier3 회사들 (e.g. SAP, Zoom, Roku, Yahoo!, 그 외 건실하지만 네임밸류는 낮은 회사들)도 처우가 나쁘지 않아요. 그런 데로 들어가서 꾸준히 노력하면 올라갈 여지는 많습니다.

탑 티어 논문이 있는게 좋다는 데에는 논란의 여지가 없습니다. 최대한 노력하셔서 KDD정도는 한 편은 내셔야죠.

네 Visual Analytics나 EDA쪽으로도 RS많이 뽑습니다. 오히려 CV를 깊이 파는 회사보다 더 다양할 것 같은데요?

2021.10.08

추가 답변 드리자면, 취업을 위해서는 현재 하고 계신 연구 / 업무 분야에서 잘 나가는 기업이 누가 있는지, 그리고 거기서 RS로 일하는 사람들의 스펙이나 연구 분야를 꿰고 있으셔야합니다. 정확히 어떤 분야를 하시는지는 모르지만 빅 데이터 분석쪽은 Salesforce (Tableau), microsoft (PowerBI), google (Looker)등이 exploratory visual analytics쪽으로 많이 투자하는 top-tier회사들이라 그 쪽에서 일하는 RS들을 뒷조사 하셔도 되고, 링크드인에 올라오는 job description보시고 동향을 파악하시면 좋을거에요.

Joseph von Eichendorff*

2021.10.11

실리콘밸리에서 자율주행쪽 비전엔지니어가 되고싶은 대학생인데요 2학년까지 마쳤고 센서퓨전이용해서 object detection하는 연구실에서 1년가량 연구실에있었는데 교수님도 너무좋으시고 산학도 잘되어있어서 좋지만 최근에 미국 cs대학원은 미국 학부가 절대적으로 유리하단 말을 많이 들어서 고민중입니다. 계속 꾸준히 다니다가 미국대학원 석사를 준비하는거랑 미국대학교로 편입하는거랑 고민중인데 박사가 아닌 석사면 그냥 여기서 열심히 공부하다가 가는게 더 나을까요? 후자는 추천서면에선 좋지만 돈과 새로 적응해야하는 환경 등 공부 외에도 신경쓸요소가 많아보여서요.

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2021.10.11

으잉? 왠 학부 편입인가요? 그냥 한국에서 지도교수님께 충성 맹세하시고 열심히 연구 참여하세요. CV쪽으로 자율주행이면 주제도 좋네요. 결국 관건은 언제까지 현재 학교를 다니냐-인데, 지도교수님 성격이랑 연구 성과 나오는 속도에 따라 학부만 마치고 대학원을 미국으로 가던가, 석사까지 충성을 다하고 나서 뜨던가 하시면 될 것 같습니다. 본인이 충분히 자질이 있다는 가정하에, 지도교수님이 괴수가 아니라면 박사까지 붙잡진 않으실 거에요. 참고로 미국으로 가실 때 석사가 아니라 석박통합으로 가는게 일반적입니다.

Joseph von Eichendorff*

2021.10.12

아 저는 박사보다 석사 유학을 하고싶어서요

2021.10.14

석사 유학가는 경우에도 한국 학사가 더 나을 것 같은 느낌이 듭니다. 미국에서 학사하는게 크게 유리하단 느낌은 못 받았습니다. CS대학원의 70% 이상이 외국인인데요...

2021.10.13

우와... 작년 9월에 질문드리고 다시 찾아왔는데 아직도 답글을 달아주시네요. 정말 좋은 쓰레드 다시한번 감사드립니다. 지난번엔 비cs 전공 탑스쿨 박사생으로 faang 취업 문의드렸었는데 정말 많은 도움 받았었습니다. 덕분에 이번에 목표 회사중 한 곳에서 ML RS 인턴 2차면접까지 가게됐습니다. 아직 완전히 된건 아니지만, 2차면접이 제가 했던 연구내용을 발표하는 자리라 마음이 좀 편한것도 사실입니다. 이번에 꼭 인턴으로 뽑혀서 다시한번 인사드리러 오겠습니다. 감사합니다!

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2021.10.14

아이고 제가 무슨 도움을 드렸다고 감사까지.. 제가 도리어 감사합니다.

2021.10.13

안녕하세요! 혹시 베이에서 '구글 X (moonshot factory)' RS 포지션 평 (사내문화, compensation 등)을 좀 알 수 있을까요? 인터뷰 중인데 구글과 비슷한 곳인지 아니면 전혀 다른 회사인지 알고 싶은데 규모가 작아서인지 리뷰를 찾기가 어렵네요. 좋은하루되세요!

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2021.10.14

흠.. 저도 처음 듣는 부서라 전혀 모르겠네요. 행운을 빕니다!

2021.10.27

안녕하세요. 박사님. 바쁘신데 조언해주시느라 시간내주셔서 감사합니다.
저는 화학공학과 막학기 다니고 있는 학부생입니다(ky GPA 3.9x/4.3).
이제서야 저는 데이터들을 이용해서 무언갈 분석, 예측하거나 만들어 나가는 거에 큰 흥미가 있다는 것을 알게 되었습니다. 직무는 기획같이 새로운 사업이나 일을 기획하는 쪽이 재밌던 것 같구요. 하지만 어떠한 산업에서 근무하고 싶은지는 아직 정하지는 못했습니다.
그래서 산업 선택의 폭이 넓고, 데이터를 이용해 유의미한 가치를 창출해내는 AI대학원에 진학하는 꿈을 갖게 되었고, 졸업 후 관심있는 랩실에서 한학기 인턴하면서 연구주제를 찾고 대학원진학을 할 생각입니다.
하지만, 대학원 경험이 있으신 아버지께서 반대하고 있는 상황입니다. 그 이유는 다음과 같습니다.
1) 학사 전공을 버리는 행위다. 너무 아깝다.
2) 가서 퍼포먼스를 제대로 낼 수 있을 것 같나. 본 전공생들에 비해 경쟁력이 많이 뒤떨어질 것이다. 6개월 인턴하면서 공부한다고 해도, 충분치 못할 것이다.
3) 박사 졸업하고도 직장을 갖지 못한다면, 문제다.
이 얘기를 하시면서 차라리 갈거면 본 전공과 관련된 대학원을 가던지, 취업이 보장되는 쪽으로 가라고 하십니다. 어른들 말씀은 틀린게 없다고 생각하기 때문에, 너무 고민입니다.
AI 랩실에서 6개월 인턴하고 대학원 진학결정을 하는 건 너무 무모한 결정일까요? 박사님의 조언을 듣고 싶습니다.
cf) 현재 화학공학에서 딥러닝이나 머신러닝을 공정시스템 제어하기 위한 ML/DL 연구, 그리고 소재개발을 위해 ML/DL을 사용하는 경우로만 알고 있는데, 만일 전공을 살려서 이러한 연구주제를 진행할 경우 이후 커리어선택에 제한같은 것이 있을까요?

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2021.11.10

댓글 다신 지 조금 시간이 지났네요. 그래도 혹시 다시 보실까 해서 답해봅니다.
1) 안 아깝습니다. AI대학원이 모든 면에서 나아보여요.
2) 열심히 하는데 퍼포먼스가 잘 안나온다면 그만큼 남들을 따라잡기 위해서 노력하고 있는 것이라 봅니다. 벽을 한 번 무너뜨리면 쭉쭉 나오던데요.
3) AI대학원에서 박사 졸업했는데 직장을 못 잡느다고요? 잘 상상이 가진 않는데, 만일 그런 결과가 나온다면 졸업을 못 한게 아닐까 싶습니다.

제 생각에는 아버지께서 AI대학원이 얼마나 잘 나가는지 아직 충분한 정보를 취합하지 못하신게 아닌가 싶습니다. 주변에서는 화공 대학원보다 AI대학원에서 관련 연구를 하는 것이 훨씬 나은 것 같습니다.

랩실에서 6개월 인턴하는 것을 추천드립니다.

2021.10.29

선생님 운좋게 삼성 리서치 사이언티스트 서류 합격이 됐는데 코테 준비를 어떻게 하면 좋을까요?

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2021.11.10

음... 삼성 코딩테스트를 왜 저에게 물어보시나요 ㅠㅠ

2021.11.10

안녕하세요. 박사님

한국에서 박사학위하고 (생물학) NIW 를 준비하려고 하는데 (Citation 100+)

변호사님이 처음에 관련 분야에서 국내 말고 "국외"에서 ㅠㅠ 추천서를 받아오라 하는데,
이런걸 도대체 어떻게 컨택 해야하나요, 학석박을 다 국내에서 받아서... 참 어렵네요.
조언 주시면 감사하겠습니다

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2021.11.10

아... 그래서 인맥이 중요한 것 같습니다. 박사과정에서 협업을 하면서 아는 분들을 만드는 것이 제일 좋지만, 이미 늦었다고 봐야죠. (1) 교수님의 인맥을 활용해서 한 다리 건너 추천서를 받는 방법, (2) 지금이라도 내 논문과 연관도가 높은 팀에 컨택을 해서 협업 건수를 만들고 겸사겸사 추천서까지 부탁하기, (3) 국제 컨퍼런스에서 발표하셨을 때 그 분야 커미티를 맡았던 분이나 참여했던 워크샵에서 좀 알아둔 분들 없나요? 비자 때문이라고 말씀드리면, 마음 약한 분들은 도와주시기도 합니다. 대학원이나 취업 추천서랑은 다르게 NIW는 옆에서 같이 일 한 경험이 없어도 제3자 입장에서 객관적으로 실적을 평가해주면 되거든요. 추천해주시는 분들 입장에서도 자기 reputation을 특히 해치는 것이 아니기 때문에, 추천서 쓰는 시간에 대한 cost정도만 느껴질 겁니다. 아주아주 공손하고 간곡하게 부탁하면 같이 일한 적 없는 분들로부터 추천서 건지실 수도 있을거에요.

2021.11.10

(4) 내 논문 cite자주 하는 팀의 교수님께 물어볼 수도 있을 것 같습니다. 보통 그런 경우에 "같이 일하자. 근데 추천서 써줄 수 있니?"라고 하면 좀 혹할 것 같아요.

2021.11.11

안녕하세요 박사님,
저는 현재 학부 1학기 남은 KY 아래 대학 CSE 학부생입니다.

휴학하면서 유학 준비해서 석사 유학-박사 유학을 가려했으나 갑자기 집안 사정상 유학 자금 지원이 어려워진 상황이 되어 고민하다가 박사님 글보고 댓글을 쓰게 되었습니다.

학점은 4.18/4.5이구요
1학년 때부터 AI/ML/CV 학부연구생을 하며 공부해서
(2020) 3학년 때 인지도 낮은 국제 학회 recognition 분야 3저자
(2021) 4학년 1학기 때 ICIP 모델 경량화 분야 2저자
현재는 헬스케어 스타트업에서 병원과 협업하여 활용 논문 1저자로 작업, 학교 연구실에서 인공지능 top 아래 tier로 공동 1저자로 작업 중입니다.

원래 계획은 내년까지 논문 작업하고 영어 점수 얻어서 2023년 석사 유학하려했으나 집안사정상 펀딩이 있는 박사로 목표하거나 국내 박사를 해야할 것 같은데, 기존 목표는 RS로 미국 IT 대기업에서 일하는 것입니다. 다행히 여학생이라 군 문제는 없구요. 현재 23살인데, 갑작스럽게 계획을 변경해야해서 어떻게 해야할지 감이 잘 잡히지 않아 조언을 얻고 싶습니다. 수학을 바탕으로하는 이론연구를 하고 싶은데 국내에서는 거의 못 봤고 미국 Top3에서 거의 하는 것 같더라구요ㅠㅠ

제가 지금 생각하는 대안으로는
1. 현재 연구실에서 석사로 열심히 논문 뽑아서 박사 유학
2. SPK 석사 준비해서 진학 후 박사 유학
3. SPK 석박 통합 후 유학

현실적으로 어떠한 방법이 좋을지, 아니면 더 좋은 대안이 있을지 조언을 얻고 싶습니다ㅠㅠ
혹시 석사 후 NIW를 지원하는 경우도 있나요? 그렇다면 어느정도의 실적이 있어야하나요?

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2021.11.13

세 루트가 크게 다른 것 같진 않습니다. 기껏해야 영어 시험을 언제 준비하느냐인데... 어떤 시점에 나가든 추가비용이 들진 않아야 정상인 것 같고요. (제대로 된 cs 박사과정이라면 펀딩 결국엔 다 구합니다. 학부 수업 ta자리가 워낙 많고, 타 학과에서 cs박사 ra로 데려다 쓰려고 눈에 불을 켜고...). 아무튼, 일찍 나갈수록 좋은 건 맞으니까 계속 지원하면서 국내에서도 석박다니시는ㄱ 어떨지 생각해 봅니다. NIW보다는 박사유학 나가시는게 나을것 같네요

2021.11.12

안녕하세요. 박사님 바쁘실텐데 1년이나 전에 올린 글에 꾸준히 정성스럽게 답변 해주셔서 감사합니다.
저는 현재 미국 Top10 머신러닝을 공부하고 있는 박사과정 2학년인 학생입니다. 박사과정 이후에는 박사님처럼 research scientist가 목표인데요.
제가 학부가 특이하게도 비cs이고 의대를 준비했었는데 학부때 바이오데이터 관련 랩에서 연구를 하다가 머신러닝의 매력에 빠져서 진로를 바꾸게 되어서 박사 과정을 밟고 있습니다. 학부때 의대관련 공부를 하다보니 박사도 자연스럽게 머신러닝을 health industry에 쓰고 싶다고 생각을 해서 바이오데이터 관련 랩에서 연구를 하고 있습니다.

현재 저는 health data관련 multi-modaling (text+image) 에 관심이 있는데 아무래도 바이오 관련 데이터들은 다른 cs에서 많이 이용하는 데이터들과 다르게 noise도 많고, data 자체가 많이 complicated 해서 어려움을 겪고 있습니다. 요새는 제가 Top ML conference에 낼수 있을지 자신감이 많이 없어지고 있습니다. 실제로 top conference에 accepted 되는 페이퍼들도 많이 다른거 같고요.

제가 듣기로도 research scientist는 많이들 인턴을 하다가 offer를 받는 경우가 제일 흔하다고 해서, 내후년 여름 인턴을 목표로 cs코딩 공부도 시작하고 있습니다. 여태까지 머신러닝을 하기위한 간단한 코딩정도는 큰 불편함이 없었는데 cs관련 기본 지식이 아예 없어서 leetcode 풀기전에 따로 공부를 하고있습니다.
제가 학부에서 박사로 field를 크게 바꾸어서 아무래도 전공자들보다 수학이나 cs지식도 조금 부족하고 1학년때까지는 분야 적응하는데 많이 헤메고, (수업 성적은 잘 받았지만 성적을 받기 위한 공부를 했던거 같습니다.. 이해보다는..) 연구 부야도 조금 막연하게 machine learning을 이용하고 싶다였지 특별한 어떤 분야에 흥미를 느끼지도 못하고 정하지도 못했습니다.

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2021.11.12

1학년때 코어수업을 듣고 2학년때 deep learning 수업들을 제대로 들으면서 흥미도 생기고 아마도 multi-modaling관련으로 연구를 하고 싶다라는 흥미가 생겼는데요. 제가 현재는 바이오랩에서 health data로만 일을 하고 있지만 박사 과정 끝나고도 제가 계속 bio industry에 계속 남아있고 싶냐라고 하면 확신이 안서서요. 위에 답변들중 RS에서 많이 보는것중 하나가 제가 박사때 했던 연구 주제와 회사에서의 연구주제가 비슷한가를 많이 보신다고 하셨는데. 아무래도 health data를 하다보니 applied쪽에 많이 치중되있기도 하고 (noise한 health data를 기존에 있는 방법 혹은 조금의 modified version을 이용할거 같아서요; 제가 theory쪽이나 수학쪽으로 어떤 알고리즘을 생각할 자신은 없고요), 박사 연구경험이 health data만 다루게 될거 같아서요. 몇몇 Tier1회사들 같은 경우는 health ML RS가 position도 많이 없고요 (except Google Health, MS). 제가 health data만 다루었던 이 경험이 health data를 다루지 않는 RS 포지션에 많이 불혜택을 받을까요?

회사입장에서 Research scientist에게 제일 필요로 하는 능력이 있을까요?
또, 제가 industry에서 일을 해본 경험이 없어서 industry research expectation이 학교 연구와 어떤게 다른가요?
그리고 마지막으로 박사 초년생에게 좋은 research scientist가 되기위한 추천해주실만한 습관이 있을까요? (e.g. Top conference에 나오는 저의 연구 비슷한 관련 논문 읽기)

긴 글 읽어주셔서 정말 감사합니다.

2022.07.03

(많이 늦었지만 다른 분들에게 도움이 될 수도 있으니, 답글 달아봅니다)
1. 특정 분야의 데이터만 다룬 경험은 그 외 분야 회사에 지원할때는 큰 약점이 됩니다. 사이드 프로젝트나 인턴쉽을 통해, 다양한 분야 데이터를 다뤄보시는 걸 추천드려요.
2. Industry RS의 경우, 회사에서 원하는 (돈되는) 기술 개발과 좋은 논문 쓰는 일과 많이 다릅니다. 물론 둘이 겹치는 상황도 가끔 발생하지만, 대개 한 쪽에 집중하는 편이 더 효과적이죠. 깔끔한 벤치마킹용 데이터가 아니라 현실 세계의 지저분한 데이터도 다뤄보시고, (확장성, 안정성, 훈련/운영 비용 등) 다양한 측면에서 모델의 가치를 고민하는 자세가 필요한 것 같습니다.

2021.11.15

이번에 causal inference 분야로 유학지원하는데, 여러가지 고민이 많아서 질문드립니다. 제가 학점이 좀 안좋은데 또 이분야 리딩그룹에 들어가고싶은 욕심은 있어서 (;;) 미국쪽은 안쓰고 유럽쪽 대학들에만 석사를 쓸 생각입니다. 장기적으로는 실리콘밸리 AI/ML 쪽 에 취업헤서 causal data science 쪽으로 일하고 싶은데 (uber, netflix 등이 이쪽을 많이 하고 요즘 다른 대기업들도 점점 이쪽 리서치 부서가 생기는 느낌인 것 같더라구요) 유럽에서 석사했을시 위에 적은 실리콘밸리 탑티어 회사들에 바로 리서치로 취업하는건 많이 힘들지 질문드립니다. (석사 지도교수님이 causal inference 분야의 네임드라는 전제하에) 만약에 취업이 힘들다면 박사학위를 또 따야할텐데, 제가 석사를 할 예정인 연구그룹이 또 막스플랑크랑 연결되어있어서 아무래도 막스플랑크에 가는게 제일 최적인 상황인데, 이 역시나 독일박사는 실리콘밸리 취업이 힘들지도 궁금합니다. 최종적으로 미국취업을 원한다면 조금 덜 인지도 있는 교수 밑으로 가더라도 미국에서 학위를 하는게 좋을까요? 답변 미리 감사드립니다.

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2021.11.16

미국에서 공부하시는게 인턴쉽 기회는 훨씬 많습니다. 유럽이나 한국이나 비슷한 핸디캡 (학기제라던가 여행 비용, 노동법/세법) 을 짊어지게 됩니다. 그래도 글로벌 기업 연구소는 유럽에도 꽤 있기 때문에, 유럽의 좋은 학교에서 연구하시면 EU안에서 직장을 얻을 가능성이 높아지겠죠. 저라면 미국 top 15과 유럽 top 5중에서 미국을 고를 것 같습니다...

2021.11.20

현실적으로 독일 석사 이후 유럽 밖으로 나가는 건 어렵고요. MPI는 순수연구기관이라 산업과는 바라보는 시각이 다릅니다. 독일에서 석사를 하신다면 eth 혹은 독일의 aachen, TUM 등 유럽 내 탑티어 대학에서 박사를 하시고 미국으로 취업하는게 그나마 쉬울 것 같습니다. 괴테형님 말씀에 얹자면 저는 유럽 TOP 5랑 미국 TOP 25(5*5)쯤 되면 많이 고민할 것 같습니다.

2021.12.03

좋은 글을 이제 보아 댓글을 남겨봅니다. 댓글들 모두 '진짜' 도움이 되는 정보네요, 감사드려요

저는 해외대학(비미국/글로벌 나름(?) 최상위권) 데이터사이언스 석사를 하고 있는 상황이고 미국 탑 비즈니스스쿨 박사를 목표로 준비하고 있는 석사생입니다. Marketing이나 Organization 쪽 퀀트 박사를 생각중인데 졸업 후 미국 취업을 희망할 때에 사기업 RS직군이 가능한지 궁금합니다. 써주신 댓글들에서 미박은 학교(교수직)나 RS 외에 사기업에서는 어렵다고 하신 것 같은떼 CS한정인지요? 또 보통 비즈니스스쿨에서 퀀트 박사 후 사기업을 많이 가는지도 궁금합니다. 아시는 바가 있으실까요?

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2021.12.26

경영학 박사는 탑오브탑으로 알고 있습니다. 금융권 사기업에 RS로 가는 케이스는 많이 봤고, IT쪽에서도 수학배경이 강한 경영학 박사를 원하는 자리는 많다고 생각합니다. 전공 분야가 아니라 디테일한 케이스는 아마 타겟으로 하는 학교 박사 졸업생들이 그 쪽으로 가는 케이스를 찾아보여야 할 거에요.

2021.12.29

댓글 글쓴이입니다. 많은 도움이 되어요, 게시한지가 오래된 글임에도 친절하게 답변 달아주셔서 감사드립니다.

2021.12.26

원글을 작성하신지는 오래되셨지만, 최근까지 댓글을 달아주신 것을 보고 저도 최근의 고민을 담아 질문 드립니다. 저는 SKY 중 한 곳에서 산공과 국박 졸업했고, S전자에서 2년정도 근무했습니다. 논문의 개수나 인용 횟수등은 높지 않습니다. 배우자의 미국 발령으로 내년에 퇴사 후 함께 실리콘밸리로 이주 예정입니다. 저는 비자에 워킹 퍼밋은 주어지는 것으로 알고있고 미국에서 가능하면 직업을 구해서 일을 하고싶습니다. 통계, M/L을 기반으로 data-driven 이상탐지를 대학원때부터 지금까지 쭉 하고있고, 다뤄본 데이터는 제조 데이터가 전부입니다. linkedIn과 glassdoor를 살펴보았을 때 대부분이 Software engineer나 D/L engineer 포지션이었고, 개발역량이 거의 모든 포지션에 요구되는 것 같았습니다. 저는 개발역량은 거의 없고, Python이나 R을 활용한 분석 스킬을 보유하고 있는데 당장 미국 취업 준비를 하려니 어떤것부터 준비해야할지 막막해서 고견 구해봅니다. 가서 CS분야의 석사나 CC등을 통해 알고리즘 테스트의 기본 역량을 쌓고 지원하는 것이 좋을지, 아니면 독학으로 leetcode등을 풀면서 저와 포지션이 맞는 곳을 계속 찾아보는게 좋을까요. 너무 막막하다보니 질문도 두서가 없네요...현지 취업 시장에 대해 아시는바가 많은 것 같아 질문 글 남겨봅니다. 감사합니다.

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2021.12.26

비자 문제 해결되고 해당 분야에 경력이 있으시면 이직에는 큰 문제가 없을 것으로 생각됩니다. DS쪽 직군이 워낙 넓다 보니까 현재 하시는 분야랑 비슷한 성격을 가진 데이터를 다루는 미국 기업부터 시작하시는 게 좋을 것 같네요. 굳이 추가 학위를 따실 필요는 없다고 봅니다.

2022.01.09

워크퍼밋이 있는 상태이고 비전공자인데 인공지능관련 교육과정을 듣고 몇가지 프로젝트 경험이 있습니다
작은 기업이라도 들어가서 인공지능 개발자로 근무하고 싶은데
지원할때 "Machine Learning Engineer"이나 "Machine Learning Intern"으로 하면 될까요?
아니면 파이썬 개발자로 지원해야 하는지...

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2022.01.09

뭐... 다 지원해보고 받아주는 자리로 들어가야 하지 않겠습니까? 하는 일은 회사마다 다르고, 님이 어떤 일을 얼마나 잘할지 아직 아무도 몰라요. 현재 할 수 있는 일을 요구하는 자리 위주로 시도하시면 되겠네요

2022.01.12

괴테님 안녕하세요, 제작년 글을 읽은 이후 부터 국박예정이지만 미국 취업을 목표로 연구하고있습니다.
인턴 경험에 대해서 궁금한 것이 있는데, 미국 FANNGM AI 랩 인턴 경험이 Best겠지만 그렇지 못한경우
혹시 Qualcomm AI 같은 Intel AI의 국내지사에서의 인턴쉽은 미국취업시에 좋게 작용할지 궁금합니다.
특히 네이버나 카카오 같은 국내 AI 랩에서의 인턴쉽과 비교해서 어떤 경험을 더 의미있게 생각할지 궁금합니다.

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2022.01.19

국내 인턴쉽의 의미가 없지는 않지만, 미국에서 스타트업이나 중견 회사에서 인턴쉽하는 것보다는 덜 인정받는다고 생각합니다. 미국 취업시 인턴쉽은 미국 회사의 문화 안에서 얼마나 잘 적응하고 성과를 냈는지에 대한 검증이기도 하거든요. 차라리 한국계 스타트업의 베이에리에 미국 지사에서 일하시는 게 더 좋을듯 합니다.

2022.01.20

좋은 의견 감사합니다. 앞으로의 선택에 있어 도움이 될 것 같습니다!

2022.01.18

1년 넘는 기간 좋은 정보 공유해주셔서 정말 감사합니다! 다양한 분들에게 친절하게 답변해주신 덕분에 제가 궁금했던 내용들이 많은 부분 해소됐습니다.

아직까지 답변해주시는 것 같아, 추가로 몇가지 질문 드립니다. 먼저 제 상황을 설명드리면, 저는 ssh 중 한곳에서 CS 전공으로 학/박사를 받았고, DM/ML 분야를 연구하고 있습니다. 관련분야 1저자 top-tier 컨퍼런스 3-4편 및 무난한(Q1/2) sci 저널 3편정도의 논문 실적을 가지고 있습니다.
현재 미국 포닥 준비 및 진행중인 연구를 마무리 하면서 자대 포닥으로 있는 상황입니다. 미국 포닥은 1-2년 정도를 생각하고 있고, 포닥 이후 박사님과 같이 미국 기업에서 RS로 일하는 것을 목표로 하고 있습니다.

1. 포닥하는 이유
제가 포닥을 하려는 이유는 (a) 좋은 대학의 연구 그룹에 가서 추가로 top-tier 컨퍼런스 논문 실적을 내는 것 (b) 영어 커뮤니케이션에 익숙해짐 (c) 한국에서 바로 지원하는 것보다 미국 대학을 거치는 편이 유리하다고 판단. 입니다.

한국에서 바로 미국기업 rs로 가기에는 top-tier 3-4편이 충분한 느낌이 아니라고 생각했고, 영어 커뮤니케이션이 아직 익숙하지 않은 점이 크기 작용했습니다. 제가 이러한 이유로 미국 포닥을 하려는데 1-2년의 가치가 있다고 보시나요? (답정너스럽네요..ㅠ)

2. 포닥을 가려는 대학
현재 top 3 (cmu 버클리 스탠)의 연구그룹에 컨택하고 있는 상황이며, 잘 안될 경우 다음으로 Uiuc gatech, UMich을 고려하고 있습니다. (gatech와 umich는 교수님 네크워크덕분에 긍정적인 상황입니다)
연구 실적이 비슷하다고 가정할때, rs 지원시 top 3 대학과 나머지 대학들간 큰 차이가 있을까요? 그리고 혹시 기업에서 아래 세 대학에 대한 선호순위 있을까요?

3. NIW 관련
앞의 답변들을 통해 NIW에 대한 많은 정보를 얻었습니다. 아마 저는 j1비자로 나가게될텐데, 앞서 말씀해주신 내

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2022.01.18

3번이 짤라서 이어서 작성합니다.
J1비자로 나간상태에서 niw를 진행하는게 가능한가요? Niw를 진행하는게 j1취지와 달라서 문제가 될수있다는 글을 본적이 있어서요. 혹시 비슷한 케이스가 주변에 있을까요?

긴글 읽어주셔서 감사합니다.

2022.01.19

Top3와 그 외 대학의 차이는 무시하지 못합니다. 당연히 가능하다면 top3가 낫죠. 하지만 말씀하신 대학들의 브랜드와 인맥이 좋기 때문에 포닥하면서 꾸준히 면접 보러 다니고, 산학 프로젝트나 모임에 참석하시면 기회는 많으리라 생각됩니다. 회사는 2nd tier나 start-up도 고려하셔야 할 수 있습니다.

저도 J1중에 NIW신청하는 게 dual intent에 저촉될것으로 생각됩니다. 이 점은 이민 변호사에 문의해보시는 게 좋을듯 하네요.

2022.01.25

안녕하세요. 오랫동안 정말 좋은 내용들 알려주셔서 감사드립니다.
저는 현재 국내 SKP 중 한 곳에 AI, data 관련 전공 박사과정입니다. 현재 3년차 시작하는 단계입니다.
최근 미국 기업 취업에 관심이 생겨서 이런 저런 글들 찾아보고 주변사람들에게 물어보고있는데,
각자 서로 다른 케이스로 취업을 하더라구요.

글로벌 기업 국내지사에 근무하다가 뉴욕으로 발령나기도 하고,
석사과정을 해외에서 끝낸 뒤, 학생신분으로 인턴십을 진행하면서 비자문제를 해결하기도 하고,
박사 끝난 뒤, 포닥을 가서 비자문제를 해결하는 경우도 있었습니다.

현실적으로 어느 방향이 가능성이 높은지 궁금하여 댓글 남깁니다.
아직 비자 관련 문제를 잘 모르지만 논문실적이 우수하여 NIW신청을 하는 방법과 포닥이나 학위과정동안의
J1을 통해 비자문제를 해결하는 것, 이렇게 대략적으로만 파악하고 있습니다.

현재 NIW가 될 정도의 논문실적은 없는 상황인데, 혹시 어떤 방향으로 비자문제를 해결하여
취업을 하는 것이 가장 쉬운 방법일지 조언해주실 수 있으실까요..?

질문 읽어주셔서 감사합니다.

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2022.01.27

제 개인적인 의견으로는 AI와 data science분야 박사는 취업 시장이나 비자 심사에서 강점이 아직 크다고 생각합니다. 박사는 끝까지 받기를 추천드려요. 논문 실적은 1-2티어로 3편 정도에 인용수 50이상이면 NIW신청하기에 충분하다고 봅니다. 이 정도는 하셔야 박사를 성공적으로 마쳤다고 인정받을 수 있으니까, 선택의 여지는 없어보이네요. 학위 도중에 혹시 가능하다면 bay area나 미국 IT기업쪽 인턴쉽도 하시는 것을 추천드립니다. 그래야 졸업 후에 바로 풀타임으로 갈 수 있는 회사가 늘어나거든요. 비자는 NIW나 O비자 둘 중 하나인데, 둘 다 논문으로 승부보셔야 하기 때문에 당분간은 논문에 올인하시는게 낫지 않을까 싶네요.

2022.02.04

안녕하세요, 서울대에서 박사받고 실리콘밸리기업 (한국오피스) 에서 데이터사이언티스트 로 근무중입니다.
근무하시면서 l5, l6급 ds 중 에이스들 보신적 있으시다면, 어떤 특징이 있는지 경험 공유 부탁드리고 싶습니다.

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2022.02.13

I5,6급이 어느 정도인지는 모르겠습니다만, 제가 아는 에이스는 매년 탑티어 페이퍼 15개 이상(거의 공저자), 특허 10개 이상, 인턴 10명 정도 지도하더군요. 주말 없이 일하긴 하는데, 스트레스 별로 안 받고 정말 좋아서 하는 것 같았습니다. 기업 연구소에서 실적 스트레스를 주진 않기 때문에 전부 개인의 의지에 달려있습니다. 학술과 비지니스 플젝 사이에서 균형을 잘 유지하면서, 인맥 관리 잘 하고... 이렇게 말하니 교수나 연구원이나 비슷한것 같네요. 막 천재라는 느낌은 없고, 연구을 정말 좋아하는데 사회성도 좋고, 연구 이전과 이후를 넓게 보기때뮨에 결과가 좋은 것 같았습니다

2022.02.10

형 인기 쩌네 ㄷㄷ

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2022.02.13

훗... 3년 채워볼까

2022.02.15

안녕하세요. 한국 학부 졸업하고 미국 주립대에서 Industrial & Systems Engineering 박사과정 하고 있는 학생입니다! 처음 쓰신 글을 봤을 땐 이 글 보면서 나도 미국에서 공부하고 싶다,,, 생각 많이 했었는데 미국에 와서 벌써 2번째 학기를 다니고 있네요.ㅎㅎ 이 글이 많은 동기부여가 되었습니다.
아직 1년차라 모르는게 많은데 물어볼 곳이 없어 궁금한 점 질문드려보겠습니다.미리 감사드립니다!

1. 회사마다 Data Scientist, Data Analysts 등의 다양한 이름으로 비슷한 업무를 하는 포지션에 관심이 있습니다. 일단 산업공학과 분들도 많나요? 그리고 CS, Stat, ECE 등 다양한 전공에서 오는 걸로 알고 있는데, 전공별로 다른 기대를 가지고 박사생들을 뽑나요? 아니면 다들 코딩 할 줄 알고, 수학 & 통계 백그라운드 있을 것이다. 거의 비슷할거다. 같은 느낌일까요?

2. 저는 2023년 베이쪽에서 Data Scientist(or 그 와 비슷한 role)로 여름 인턴을 준비하려고 하는데요. 주변 형들이 말하길 썸머 인턴은 전년도에 이미 다 뽑혀있다고 하더라고요,,, 검색하면 많이 나오겠지만, 어느 시기부터 어떻게 준비하면 좋을지 궁금합니다. 단순히 leetcode만 많이 풀면 되는 것인지요..?

3. 실례가 되지 않는다면 진로를 아카데미아가 아니라 인더스트리를 선택하시게 된 생각 과정을 여쭤볼 수 있을까요? 말씀하신데로 데이터 사이언스가 워낙 핫하다보니 사기업을 가면 거의 2배를 받을 수 있는데도, faculty로 진로를 정한분들이 너무나 많네요. 저는 돈을 차치하더라도 테뉴어 받지 않은 지도교수님의 삶을 보면 나는 faculty는 못하겠다.. 저렇게는 못살겠다 생각이 드는데... 사기업의 워라밸은 어떠신지도 궁금하고, 그 땐 어떤 생각을 하셨는지 공유해주실 수 있을까... 질문드려봅니다.

4. 조금은 이를 수도 있지만(& 또 바뀔수도 있지만) 현재 제가 그리고 있는 이상적

2022.02.15

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2022.02.15

글이 짤려서 밑에 적습니다.

4. 이상적인 졸업 후 취업 목표는
R1 대학에서 Faculty 포지션을 받고, teaching이나 research 대신에 FAANG 같은 회사에서 일하시는 분들이 계시는 걸로 알고있어, 그렇게 되면 industry와 academia를 다 경험해 볼 수 있지 않을까 생각합니다. 혹시 이와 관련되어 아는 케이스가 있으신지 궁금해 질문드립니다.

긴 시간동안 좋은 답변 달아주셔서 감사드립니다!

2022.02.15

1. Research scientist중에서 산공과 출신은 아직 만나보지 못했습니다. 랩이나 개인 연구 주제가 IT쪽이랑 많이 연관되어 있어야 서류심사를 통과할 수 있을 것 같아요. 논문내는 venue가 제일 중요합니다. KDD, ICML, CVPR, NIPS 등등 IT회사 연구소에 일하는 사람들이랑 어느 정도 오버랩되는 경력이 있는게 좋아요. SDE쪽으로 가신다면 코딩시험 잘 보고 아키텍처 설계 잘하면 되지만, 그것도 독학을 꽤 많이 하셔야 할겁니다. 산공쪽 industry에 속하거나 반쯤 걸쳐진 회사의 연구소로 가시면 훨씬 수월하실 것 같네요.

2. 위에서 말한 이유때문에라도 인턴을 적극적으로 하시는게 유리해요. 백그라운드가 뭐든간에 FAANG이나 2 tier회사에서 인턴 한 두번하시면, 인턴 프로젝트랑 연관된 풀타임 잡으로 연결이 가능할 것이라 생각합니다. Leetcode는 기본인데, research intern으로 가시려면 지금까지 하신 연구분야랑 연관된 랩을 잘 찾으셔야 할겁니다. 이메일도 계속 보내보고, 학회에서 어필하는 식으로요.

3. 원래 아카데미아에 뜻이 없기도 했지만, 논문이 잘 안나오다보니 점점 학계보다는 인더스트리에 눈길이 많이 가더군요. 교수님들 연봉이나 워라밸을 봐도 그렇고요. 선후배동기들도 과반수 이상이 인더스트리로 갔는데, 학계나 인더스트리 만족도가 둘다 높은 것 같았습니다. 제 이름으로 출판된 논문이 별로 없어서 학계는 어차피 안됐을 거에요. 대기업 연구소의 워라밸은 극극극상이라고 보시면 됩니다. 어차피 논문은 인턴들이 써주고, 가끔 프로젝트가 잘 완성되게 일년에 한 두번 열심히 하면 되는 정도에요.

4. R1대학에서 faculty자리를 잡으시면 일단 테뉴어까지는 죽어라 실적 만드셔야 합니다. 그 과정도 나름 (인더스트리보다) 재미있고 보람차기 때문에 대부분 만족하고 사는 것 같아요. 물론 돈은 포기해야죠. 테뉴어 받고 업계에서 일하는 것은 생각보다 쉽지 않습니다. 랩에 속

2022.02.15

안녕하세요 괴테님. FAANGM의 아시아 및 유럽지사에서 인턴쉽 경험은 후에 해당 기업의 미국 본사/지사 취업에 큰 도움이 될까요?

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2022.02.15

특히 유럽에서의 인턴쉽 경험이 도움이 되는지 궁금합니다.

2022.02.15

이 경우에도 미국 Bay area의 스타트업 인턴보다 덜 인정받을까요?

2022.02.15

제 생각엔 회사 브랜드가 워낙 좋아서, 지역에 상관없이 잘 인정될 것 같습니다. 베이 스타트업보다요.

2022.02.15

정말 감사합니다!!~!

2022.02.25

안녕하세요,
빛과같은 쓰레드에서 많은 영감을 얻었습니다.
Google Brain과 그냥 Google Research에서의 개발에 써야하는 시간 vs 논문에 쓸 수 있는 시간의 비율이 차이가 많이 나는지 아시는바가 있을까요? 그리고 tier-1,2의 회사에서 가장 논문작업에 관대한 회사가 (FAIR 다음으로) 어디일지도 궁금합니다.

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2022.02.25

그 정도 디테일한 정보는 팀 내부 사람들이나 알 것 같습니다. Tier 2 회사인 저희 랩은 논문 포함 학회 관련에 30%쓰는 것을 권장합니다. 하지만 팀이나 개인마다 편차가 워낙 커서, 딱 이렇다 말씀드리긴 어렵네요. 강제하는 시간 배분은 없지만, 리서처가 개발에 시간을 써서 성과를 냈을때 보너스가 많이 나옵니다. 적절한 밸런스는 개인이 정하는 거죠

2022.03.07

안녕하세요, 이번에 spk에서 석졸하고 tier-2회사에 가게됐는데 비자 관련 질문이 있습니다.

회사에서는 일단 j1으로 미국에 온 다음 h1b를 신청하자해서 그렇게 진행중입니다. 다만 그 전에 왜 O1을 바로 하면 안되냐 하니, 아직 실적이 부족하다고 그러더군요.

제가 알기론 O1과 NIW의 기준이 비슷하다던데, 저는 현재 공대석사/CVPR 4편(1저자 3편)/citation 100+ 인 상태입니다.

제가 석사라 아직 부족하다고 회사에서 그런걸까요?
O1의 기준이 NIW보다 높은걸까요?
일단 미국에 취업한 상태에서 O1 혹은 NIW를 신청하면 될 확률이 올라가나요?

감사합니다

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2022.03.07

제가 알기로 o1이나 niw간에 큰 차이는 없습니다.
NIW나 O비자는 학위가 큰 역할을 해서, 석사로는 힘드실 겁니다. 연구직에서 일하고 있다는 사실과, 스폰서의 존재, 그리고 직장 동료 추천서가 꽤 도움이 될듯한데요. 결국 H1B로 가지시 않울까하네요.

2022.03.07

감사합니다.

2022.05.01

H1b 비자는 추첨식이라 가능성이 20%정도로 알고 있는데, J1비자로 1년정도 계시다가 h1b떨어지면 돌아가야하는건가요..?

2022.05.01

실적이 압도적으로 좋으셔서 가능하셨던 것 같긴 한데.. 구직은 어떻게 하셨는지 팁을 구할 수 있을까요?

2022.05.05

운이 좋게도 이번에 h1B가 됐습니다. 개인적으로는 신설되는 한국인전용 비자를 신청하려고 생각했습니다.
구직은 연구실 선배들 통해서 했습니다. 선배가 해당 회사에서 일해서 인사담당자에게 다이렉트로 연결해줘야 인터뷰까지 볼 수 있었고, 그냥 공채에 레퍼해주는 정도로는 인터뷰까지 갈 수 없었습니다.

2022.03.22

안녕하세요 선생님

혹시 이상탐지 분야 혹은 예지보전 등 제조업, 스마트 팩토리의 aI/ML 응용의 미래에 대해 견해를 듣고 싶습니다

해당 분야로 관심이 있고 석박 과정 진학을 희망하는데 분명 미래는 어떻게 될 지 모르지만 그래도 견해가 궁금합니다

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2022.03.24

이상탐지가 Anomaly detection인가요? 예지보전은 모르겠지만... 공정이나 제조업 쪽이 데이터 구하기 쉽고, 모델링 난이도는 낮으면서 성능 향상에 따른 ROI가 잘 나오는 편이라고 생각합니다. 엄청 화려하지 않지만, 거품이 낄 여지도 적다고 생각해요. 추천

2022.03.27

미국 아이비리그 학부 재학 중이고, 한국계 회사에서 Research Scientist로 근무하는 학생입니다! 해당 랩에서 꽤 오랫동안 Lab Head역할을 하고 있습니다 (작은 랩이라서요 ㅎㅎ).

현재 학부 3학년 중이고, ACL 1편, EMNLP 1편, NAACL 1편, 이외 기타 워크샵 등등 해갖고 출판 논문 10편 정도 됩니다. 주력 연구 분야는 NLP인데, 이제 AI/ML을 비롯한 그냥 rule-based system연구도 하고 있습니다.

AI/ML 기술 자체보다는 주로 Application 연구를 많이 했습니다. 상업 목적의 랩에서 일하다보니 real world의 더러운... 데이터도 많이 다루고요.

제가 고민인 것은, 석사를 받고 바로 FAANG 정도에서 $400k (base + equity) 받으면서 Research Scientist로 근무가 가능한지 입니다... 연구를 하는 것 자체가 즐거워서 선택한 길이긴 하지만, 박사라는 것 자체가 정말 큰 인생의 투자잖아요.

LC 열심히 해야 되고, 인터뷰 준비하고 그런 것들이 중요한건 알지만, 저처럼 일찍 연구 경험이 많아서 석사만 따고 바로 FAANG 정도 기업에서 Research Scientist로 합격하는 경우가 있나요?

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2022.03.28

도무지 이해가 안가는데요.. 학부 3학년인데, 회사에서 랩 디렉터 역할을 하고, 논문이 10편이나 되요? 경력으로 치면 박사 받고 3년차라고 해야 최소한 말이 될 것 같습니다.

학/석사로 메이저 회사에서 RS로 일하는 것은 불가능에 가깝습니다. RS는 99%박사에요. 하지만 RS직군 안 해도 상관없는게, 어차피 응용분야 일 하는거 AI Engineer로 일하겠죠.

2022.03.28

박사님, 이해 잘 안 가시죠... 저도 어쩌다가 제가 이렇게 연구를 파고 이런 위치에 와있는지 모르겠습니다.
다만, 어릴 때부터 이런 기회가 찾아오고, 마침 기회를 잡을 실력이 있고, 또 운 좋게 출판도 잘 되어서 감사할 따름입니다.

근데 제가 학부생인데 논문이 많으면 그건 경쟁력인데, 박사 나오면 어차피 PhD끼리는 다 거기서 거기일 것 같아서요. 뭔가 일찍부터 연구를 많이 한 그 노력이 묻히는 같기도 하고 그럽니다.

Application이든 Architecture든 뭐든 일단 출판 될만한 논문을 쓰는 능력은 정말 생기는 것 같습니다. 하 근데 이게 정말 고민인게, 인생에서 쭉 Research계열에서 지내는 방법이 정말 PhD밖에 없는 걸까요? 굳이 꼭 PhD를 안가도 논문을 낼 수 있으면 상관 없다고 생각했는데, 현실의 벽에 부딫히게 되는 것 같아요.

2022.03.28

지금도 논문 마무리 중이네요. 어디 뭐 같이 일하는 사람이 많은 것도 아니고, 주변에 박사도 많이 없어서 답답한 마음에 댓글 달아봤습니다. 건승하세용

2022.07.03

기업에서 RS로 일하기 위해서 박사를 따는 것은 참 가성비 떨어지는 선택입니다. 박사과정은 그 자체로 '일생에서 딱 한 번 가능한, 3-5년간 한 주제로 학문에 올인하는 경험'일 뿐이고, 그 경험을 100%살리는 길은 학계에 남는 것이거든요. 논문 쓰는 과정이 정말 좋으시면, 그걸 잘 하기 위해서 박사->학계로 가시는 게 낫습니다. 그게 아니라면 회사에서 논문 쓰는 선행팀과 함께 프로젝트 진행하시는게 더 행복하실것 같아요.

2022.03.29

현재 Optimization for Machine Learning(SGD 경사하강법, 분산 비선형 최적화)과 게임이론을 연구주제로 하고 있는 학생입니다. 미국 박사를 준비하면서 랩 선택에 있어서 고민이 있어서 이렇게 글을 남깁니다.
Optimization파트가 실제 기업에서도 많이 쓰이는지가 고민입니다. 저는 교수보다는 박사님처럼 회사에서 연구하고 싶은 마음이 큽니다. 흔히들 전망이 좋다고 말하는 비젼쪽도 좋아해서 그쪽으로 방향을 바꿀까도 생각 중입니다. 제가 시야를 너무 좁게 보는 거 일까요?

박사님이 보시기에는 실리콘 밸리에서 AI/ML researcher 포지션에서 Optimization 파트를 비젼이나 NLP와 같은 다른 분야와 비슷한 인원을 뽑는 거 같나요? 또한 전망을 어떻다고 생각하시는지 궁금합니다.

대댓글 2개

2022.03.29

아뇨... 코어 ML이나 게임이론으로 industry포지션 잡기는 쉽지 않으실거에요. 불가능한 건 아닌데, CV나 NLP가 훨씬 많죠. 아직까지는 그렇단 이야기입니다. 케플러님이 박사 졸업할 시점에 시장 상황은 또 전혀 알 수 없거든요. 개인적인 의견이지만, 지금 하고 계신 분야를 계속 하시면서 업계와의 접점을 계속 찾으신다면 충분히 가능성 있지 않을까 생각됩니다. 방법은.. 위에도 여러번 이야기했듯이, 해당 분야 Top tier랩의 졸업생들이 어떤 업계에서 일하는지 계속 모니터링하는거죠.

2022.03.30

답변 너무 감사합니다!
제가 하고 있는 분야에서 비젼이나 NLP쪽으로 연결시킬 수 있는 부분을 찾아야 할 거 같네요. 혼자 끙끙 않고 있었는데 현업에 계신 박사님 말씀이 큰 도움 됐습니다. 감사해요!

2022.03.31

안녕하세요.인공지능 관심있는지 얼마 안된 학부생입니다. 관심있는 분야가 생겼는데 인공지능과 접점이 있어서 공부하고 있습니다.
제가 레디투플레이어원- 스티븐스필버그 영화를 보고 인공지능의 미래에 대해 영감을 많이 받았는데요.

영화처럼 충격을 그대로 받고, 무게감을 느끼는 그 정도는 아니겠지만, 향 후 몇년 정도안에 비슷한 게임이 생길 거라고 생각하시나요?

대댓글 3개

2022.04.01

아뇨. 개인적으로 영화는 현실과 별 관련 없다고 생각합니다

2022.04.02

관련없다는 말씀이 현실성없다는 뜻인가요?? 아니면 인공지능이랑 관련없다는 뜻인가요?
죄송하지만 생각한 이유도 알 수 있을까요?
박사님의 견해는 저에게 큰 도움이 됩니다

2022.04.03

레디투플레이어원은 메타버스에 더 관련깊지 않나요? 인공지능이랑 직접적인 관계는 없어보입니다.
Her나 아이언맨의 Jarvis처럼 AI agent에 대한 이야기라면, 저는 아직 까마득히 멀었다고 생각합니다.

2022.04.02

안녕하세요. 먼저 감사하다는 말씀드립니다.

미국 기업에서 research 쪽 일의 꿈을 가진 학생입니다.
연구실에 해외 인맥이 전혀 없어서, 정말 빛과 같은 분이세요.
처음 글 쓰실 때부터 눈팅 해왔는데요, 졸업 시기가 확실해져 작성자님께 질문할 날이 오게 되네요.
질문의 카테고리가 4가지가 있는데, 답변에 미리 고개 숙여 감사드립니다. (꾸벅)

## 먼저 간단히 제 소개를 드리겠습니다.

SKP AI전공 박사 과정이고요, 내년 2월 졸업 예정입니다.
1저자 CVPR급 4편 / 2저자 ECCV급 1편,
그외 SCI 저널 1, 2저자 각각 1편씩 보유중 이며
citation 은 70+ 입니다.
인맥이 없어 해외 포닥 후 취업을 노리려 했으나, 지도교수님께서 최종 목적이 미국 기업이라면 바로 취업을 준비해도 괜찮은 실적이니 취업을 준비하라 하셔서 본격적으로 알아보기 시작했습니다.

## 질문을 드리겠습니다.

0. 진짜 괜찮은 실적인가요;;

지도교수님께서 미국 기업 재직 경험이 있으시고, 계속 인맥을 유지 중이시긴 합니다만, 현업에 계시는 분의 고견을 듣고 싶습니다.
실적만으로 판단이 가능한 건지 모르겠네요. 참고로 원어민 수준은 아니지만, 영어 사용에 불편함이 없습니다.

1. 빨리 시작해야 하는 것이 비자로 알고 있습니다.

a) NIW와 비자 관련 정보를 이제 막 수집하기 시작했는데요. 혹시 추천하시는 루트가 있으신지요?
b) 말씀드렸듯이 내년 2월 졸업 예정입니다. 댓글 남겨주신 대로 링크드인에 기업 공고는 많이 찾아볼 수 있는데, 기업과의 컨택을 언제 해야 적절한 건가요? 졸업에 맞춰 취업일이 유두리 있게 결정되는 것인지요?

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2022.04.02

2. Image Processing (low-level vision) 분야의 비전

제 논문들은 모두 image/video processing 관련 논문입니다. 유명한 테스크를 하나 예로 들면 super-resolution이 있겠네요.
댓글을 쭉 읽어봤지만 관련 분야에 관한 질문/답변 없던데, 기업에서 어떻게 인식하고 있는지 궁금하네요.
작성자님의 low-level vision 분야에 대한 고견이 있으시다면 듣고 싶습니다!

3. 머리는 RS 가슴은 RE, 괜찮은 건가요?

물론 연구를 좋아해서 박사 학위를 받게 되겠지만, 미국에 가든지 한국에 남든지 꼭 RS쪽을 해야 하나 하는 생각이 있습니다.
산업에 contribute 하고 싶은 로망이 있거든요. (e.g., 카메라에 기능을 추가하는 등). RE가 산업 쪽에 더 기여하는 일을 하는 거로 알고 있는데요, 박사 학위를 받고 RE를 하면 이상한 건가요? RS를 해도 이런 일을 할 수 있나요?

RS, RE에 대한 개념을 정확히 몰라서 이런 질문을 하는 것 같은데요, 어떤 직종으로 지원을 해야 하는지 가이드라인을 조언해 주실 수 있으신지요?

2022.04.02

0. 네. 충분히 좋은 실적입니다. 하지만 실적만으로 만족할만한 곳에 취업이 되는 것은 아니기 때문에 논문 외의 준비도 필요합니다. 영어는 문제가 없다고 하셨고, 회사에 따라 Leetcode를 요구하는 곳도 있습니다. medium레벨 50문제 정도는 풀어보시고, IDE가 아니라 google doc에서 영어로 대화하며 빠르게 코딩하는 연습 정도는 필요할 겁니다.

1. NIW는 전문 업체가 여럿 존재하는 것으로 알고 있습니다. 대부분은 무료 상당을 하고, 성공보수만 받는 곳들도 있습니다. workingus.com에 도움이 될만한 글이 많으니 한 번 찾아보시고, 적당한 변호사 2-3곳에 상담받아보시는 걸 추천드려요.

2. 안타깝게도 low-level vision분야는 전혀 모르겠습니다. 닐스 보어님의 지도 교수님이 훨씬 잘 아시지 않을까 싶네요.

3. RE는 추천드리지 않습니다. 연구조직 안에서 supporter이라서 대우는 RS보다 떨어지거든요. "박사받고 왜 RE하지?"라고 다들 생각할거에요. 가능하다면 RS로 취업하신 후 engineering team과 긴밀하게 작업하시는게 여러 모로 좋을거에요. 정 production code를 짜고 싶으시다면, 차라리 SWE를 가시죠.

2022.04.02

0. 발코딩만 해왔는데 좀 걱정은 되네요. 마음잡고 공부해보겠습니닷.

1. b) 질문 한 번 더 드리자면, (workingus.com에서 찾아보라는 말씀이셨으면 죄송합니다. ㅜㅜ)
기업과의 컨택을 언제 해야 적절한 건지 궁금합니다. (내년 2월 졸업).
NIW, 비자 등 아무것도 없는데 지금부터 지원서를 내기 시작해도 되는 건지 해서요.

2. 아쉽네요 ㅎㅎ 교수님께 여쭤보겠습니다.

3. 확실한 답변 감사합니다. RS 쪽으로 시작해보겠습니다.

답변 정말 감사드립니다, 하시는 일 모두 건승하시길 바라요.
저도 차근차근 준비해보겠습니다. 좋은 결과 업데이트해나갔으면 좋겠네요!

2022.04.03

지원서 낼 타이밍이시라면 빨리 NIW밟으시는게 좋을 것 같습니다. 몇몇 대기업은 크게 상관 않지만, 그래도 HR입장에서 꽤 신경쓴다고 봅니다. (비자 빨리 안 나오면 팀에 제 때 합류를 못하거나, 다른 나라의 오피스에 자리를 마련해줘야하기 때문에 팀에서 싫어함)

2022.04.04

계속 같은 질문드려서 죄송스럽네요;;
NIW는 바로 준비 시작하겠습니다마는, 지원서를 낼 타이밍이 언제인지가 궁금합니다!

2022.04.02

(오해가 있을까 봐 덧붙이자면, 연구실에 해외 인맥이 없다는 말은 해외 현업에 진출해 있는 선배가 없다는 말 입니다!)

2022.04.02

학사 석사와박사 각각의 차이점은 무엇이라고 보시나요?

학사는 석사와 다른 뭔가가 있는 건가요?? 아니면 단순히 공부량과 논문의 차이인가요?

대댓글 1개

2022.04.03

제 글과는 별 상관없는 질문이라 패스하겠습니다. 인터넷 찾아보시면 좋은 글 많아요.

2022.04.04

L4 Fresh PhD offer를 2020년쯤 450k TC로 받으신건가요? 혹시 이전에 타 경력이 있으셨는지도 궁금합니다.

대댓글 1개

2022.04.10

TC라기엔 애매합니다. offer받았을 때 base가 180k, signup RSU가 180k였죠. 그 후에 RSU refresh를 매년 200k이상 받고, 회사 주가는 입사 때의 3배 이상 뛰어서.... 3년차부터 TC는 450k이상이 되었죠.

2022.04.06

안녕하세요 올해 8월에 졸업 예정인 SPK 박사 과정생이고, 현재 미국 1티어 반도체/칩 회사에서 구두로 오퍼를 받은 상황입니다. 또한 그쪽에서는 며칠 내로 오퍼 레터를 드래프트해서 보낼 거라고 하고, 비자는 O1으로 신청할 거라 생각하랍니다.

근데 비자 관련해서 궁금한 점이 있는데, 제 논문 실적이 O1에 부합할 지 모르겠어서 질문을 드리고자 합니다. 제 논문 실적은 현재 IEEE 쪽으로 SCI(E) 1저자 3편, 2저자 1편이 있구요. 학회는 IEEE 쪽으로 1저자 4편이 있습니다. 구글 스칼라 기준으로는 피인용수가 총 20이구요. 제 생각에 실적이 좀 많이 약하다 생각되는데, 이러면 O1은 얄짤없이 탈락인가요?

제일 불안한 점은 비자가 떨어지면 회사에서 일방적으로 오퍼를 취소할까 걱정되서 질문을 드리게 되었습니다.

대댓글 2개

2022.04.10

1티어 회사면 비자가지고 오퍼를 취소할 일은 없을 것 같습니다... 만 미리 단언할 수는 없죠. 일단은 회사에서 계약한 이민법 오피스에서 잘 판단해서 진행해줄 것 같아요. 피인용수가 적긴 한데, 다른 변수 포함해서 변호사가 판단할 문제인것 같네요. 행운을 빕니다. 미리 걱정하실 필요는 없어요. 비자 안 나오면 다른 나라 브랜치로 옮겨주던가, 아니면 1년씩 기다리기도 하더군요 -ㅠ-

2022.04.11

아하 그러면 O1은 기도 메타로 뚫는다 생각하고, 떨어지면 L1을 스폰서 해주길 빌어야겠네요 좋은 정보 감사합니다!

2022.04.18

안녕하세요, 공고 알아볼 일이 있어서 김박사넷 들렸다가 소중한 글을 발견하게 되어 정독한 후 댓글남깁니다.

저는 현재 yk에서 재학중인 통합과정 학생입니다. cs는 아니고 도메인은 금융쪽인데, 방법론적 측면에서 AI 및 Machine learning을 하는 학생은 일단 저밖에 없고 나머지는 보다 조금 전통적인 수학/물리/통계 방법론을 이용하여 연구하고 있습니다.

그래서 아무래도 제 관련한 진로로 조언을 들을 창구가 많이 없어서 답답해 하던 와중에.. 예전부터 궁금한 것이 있어 이렇게 여쭤봅니다.

1. kaggle에 대해서 어떻게 생각하시는지 여쭙고자 합니다. 정확히는 제가 현재 kaggle notebook expert인데 이러한 경력이 웬만한 논문만큼 산업계에서(ML 엔지니어 혹은 AI Researcher, Data science 쪽) 값어치를 하는지.. 애초에 캐글에서 얻는 타이틀에 대하여 여러 산업계 전문가들은 어떻게 생각하고 계신지 고견을 듣고 싶습니다.

2. 제가 만약에 생산공정 도메인 + 인공지능을 위주로 논문을 썼다면, 나중에 취업할 때 의료 관련 메타 데이터 + 인공지능 이런 회사로도 취업이 유리한지 여쭤보고 싶습니다. 다시 말하면, 연구 도메인과 방법론적 방향 중 어떤것이 더 업계에서 영향을 많이 받는지(마찬가지로 AI Researcher, ML Engineer 혹은 Data science) 궁금합니다. 박사까지 할 생각인데, 박사의 경우에는 색이 너무 확고해져서 오히려 관련없는 분야로는 취업이 힘들다는 얘기를 들은 적이 있어서요. 선생님의 의견은 어떠신지 알려주시면 정말 감사하겠습니다. ㅠㅠ

감사드립니다, 좋은 하루 되세요!!

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2022.04.20

1. 팀에서 하는 일에 따라 다르겠지만, kaggle은 너무 정제된 데이터라서 별로 믿음이 가지 않습니다. 해당 분야에서 진짜 (답이 있는지 없는지 모르는) 데이터를 다룬 경험을 더 쳐주는 것 같아요.

2. 도메인과 ML아키텍쳐 밸런스 맞추는 것이 중요합니다. 만일 도메인의 전망이 확실하다면 그 도메인 안에서 자주 쓰이는 아키텍쳐들을 여럿 다루는게 좋고요. 반대로, 특정 아키텍쳐 (LSTM, Transformer등) 에 숙련도가 쌓이면 다양한 도메인에 적용하는 것도 좋죠. ML이 도구 학문이긴 한데, 아직도 빠르게 변화하는 도구라서... 뭐라 단언하긴 어렵네요.

점잖은 막스 베버*

2022.04.20

현재 국내에 인공지능대학원/데이터사이언스 대학원이 많이 생기고 있는데
PhD를 한 뒤 Researcher로 취업할 때 SKP기준 CS/Stat/OR/수학(Applied Math) 등의 학위를 받는 것과
AI/DS 학위를 받는 것 중 어느 게 장기적인 관점에서 더 나을까요? 즉 AI/DS 학위를 더 쳐주는지, 그리고 가치가 얼마나 갈지가 궁금합니다. (겸직하시는 교수님들이 많으셔서 같은 연구실로 간다고 가정했을 때)

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2022.04.20

논문 많이 쓰시는게 유리합니다.

2022.04.28

안녕하세요! 위에 박사생 인턴관련해서 질문글 드렸었는데 근황 및 추가 질문좀 드리려고 합니다! 운이 좋게도 이번에 Microsoft research (시애틀)과 Google X (마뷰) 에서 오퍼를 받아 행복한 고민을 하고있습니다. 전자는 research intern이고 후자는 ai residency?인데 박사후에 인더스트리 진출이 목표라면 어느쪽이 더 경쟁력이 있을까요? 어떤 어드바이스라도 해주신다면 너무 감사할 것 같습니다! 좋은하루되세요!

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2022.05.25

닥후

2022.06.07

주제가 동일하다면 Google X가 더 땡기네요. 근데 AI residency가 정확히 어떤 조건인지 잘 모르겠어요. MSR intern보다는 좋아보입니다.

2022.05.29

안녕하세요
곧 대학교를 졸업하는데
궁금한게 있는데 회사에서 ml관련 직군을 뽑을때(연구직군x) 상대적으로 대학의 네임벨류, 등수를 많이보나요? 아니면 학벌 상관없이 활동한 프로젝트나 논문의 퀄리티등 자신의 역할을 많이 보나요?
지금 제가 유의미한 프로젝트를 해야할지, 좋은 대학원을 가는 것 중 어느 곳에 포인트를 맞춰야하는지 고민되네요

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2022.05.29

아무래도 좋은 학벌아니면 일정수준 이상올라가는데 벽이 있을것 같아서 고민하던 참에 전문가이신 괴테님한테 물어봅니다!

2022.06.07

대학원가는 시점에 "유의미한 프로젝트"를 할 것이라고 예측할수 없을것 같은데요. 학교/전공/분야/교수 순위는 따로 놀 수 있습니다. 그런 경우엔, 넷 중 보통 제일 좋은 것 기준으로 판단하고, 나머지는 개인 성과로 판단하죠.

2022.05.30

안녕하세요 박사님, AIML로 이민 정보를 찾던 중 소중한 글을 발견하여 댓글 정독하다가 질문을 남깁니다.

저는 중시인아홍 학부 컴공을 졸업하였고, 몇개월 k대학원 석사를 하다가 그만두고 (이유는 현재 회사가 연구 지원을 많이 해줘서) ai 리서쳐 포지션으로 의료AI 스타트업을 다니고있는 26살 회사원입니다.

목표는 미국 취직이며 궁극적으로는 이민을 고려하고 있습니다. 이런 목표를 달성하기 위해 비자와 취업 문제를 해결하기 위해 커리어패스를 어떻게 밟는 것이 가장 현명할지 고민입니다. 제 경력에 대해 말씀드리면,

- 학부 연구생: 2년, 국내 특허 1 (의료ai)
- 현재 회사: 인턴 6개월 정직원 2년 조금 넘는 기간
- 의료ai 관련: miccai 주저자 1, 메인 저자 아닌 것 1, 챌린지 우승 1, 워크샵 한편 예정 (붙는다면)
- CVML관련: 세컨티어(icip wacv 등) 논문 2, 아카이브 1
- 총 인용 수 8건
입니다. 주로 semantic segmentation, action recognition, GAN, active learning, neural architecture search를 다뤘습니다. 프로젝트를 진행하였으나 연구가 강한 회사라 제품이 출시되진 않은 상황입니다.

이정도 커리어에서 목표를 달성하려면 아무래도 NIW가 걸리는데요, 조만간 현 회사를 정리하고 다음 스텝으로 나아갈때 1. 네카라쿠배 이직하여 의료가 아닌 좀더 제너럴한 분야에 3년정도 경력 더 쌓기 / 2. 바로 미국 석사 준비 3. 그 외... 중에 무엇이 좋을지 여쭙고자 합니다.
또한 1을 선택하였을때에도 해외취업에 있어서 석사가 필수일지도 궁금합니다. 감사합니다.

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2022.07.03

저라면 제너럴한 분야로 이직 후 회사다니면서 준비하다가 미국 석사로 정하겠습니다. 학사 학위로 NIW받기엔 실적이 조금 모자른 것 같고, 현지 취업도 바로 하긴 어려워 보이네요. 해외 취업에서 미국 석사 있어야 OPT로 취업 난이도가 대폭 낮아집니다.

2022.06.28

안녕하세요, 본문 유익하게 읽었습니다. 감사합니다.
혹시 아직도 질문 받아주신다면 질문 드리고 싶습니다.
다른 분도 비슷한 질문을 주셨었던 것 같은데 faang이 아닌 nvidia/qualcomm 에서 ai resercher 인턴을 해보는게 해외 박사 지원 시 중요한 요소가 될까요?
nvidia/qualcomm에서 (미국 혹은 유럽지역) 인턴을 해볼 수 있는 기회가 생겼는데 현재 회사를 퇴사하고 가야하는 상황이라...쉽게 결정을 하지 못하고 있습니다.
미국 박사를 목표로 한다면 현재 회사를 그만두고 해볼만한지 조언을 듣고 싶습니다. 감사합니다!

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2022.07.03

리서치 인턴 경험이 박사 지원에 직접 큰 역할을 하진 않을것 같습니다. 하지만 좋은 팀에서 인턴을 하면 좋은 논문이 나올 가능성이 높고, 논문을 써본 경험은 유학에 큰 도움이 됩니다. 탑티어 회사에서 인턴을 해보면, 해외 진출에 대한 의욕도 크게 상승하죠.

2022.07.01

안녕하세요!
댓글을 하나하나 달아 주시는 정성이나, 글의 퀄리티를 보고
엄청난 통찰력에 감탄을 하게 되네요

혹시나 저에게도, 답변을 달아주실거라는 작은 소망을 가지고 질문드려봅니다.
(바쁘신 와중에 미리 감사드립니다!!)

<현재 상태>
그린카드 대기중인 상태 + 30대 중반 + 인지도 X망 박사 + 탑티어 논문 X
국내 대기업 RS 로 일하고 있고, TC는 krw 1.2억 정도 입니다.

<원하는 것>
rest & vest가 가능한 2tier rs를 희망하는데,
미국 AI/ML 쪽 업무 문화는 커녕 SWE 직군또한 경험해본적이 없어서..
난이도가 얼마나 어려울지 감이 안오네요

LC는 다른 RS 하는 분들에 비해 잘 풀고 (LC 미듐은 어렵지 않게 품)
fake it till make it의 마인드로 살고 있으며 (ㅠㅠ),
지금은 low-hanging fruits 찾아서 제안하고
데이터 파이프라인 + 가벼운 모델링 + explainable tools 제작 + 서빙 하고 있습니다.
ML/AI 를 모르는 사람한테는 약이 잘 팔리는데 이 거품이 언제까지 갈지는 잘 모르겠습니다.

<질문>
rest & vest가 가능한 2tier rs 직군 희망하는데,
1) 지금이라도 탑티어 컨퍼런스 논문을 찍어 내야 할까요? 2) 논문보다는 프로젝트 역량을 길러야 할까요?
준비를 어찌 해야 할까.. 막막해서 흘륭한 학생들 노는 놀이터에서 염치 없게도 질문글을 올려봅니다. 감사합니다.

대댓글 2개

2022.07.01

(먹고는 살아야하니 survive 관점에서 보자면... ㅠㅠ)
3tier rs 직군도 좋고 4tier도 상관없는데, 급여는 한국보다는 많이 받겠지요...?
한국에서는 AI 붐으로 탑티어 페이퍼 하나 없이 운좋게 대기업 들어가서
그나마 직관력과 통찰력이 필요한 모델링 하면서.. 프로젝트 돌리면서 먹고 살고 있는데
미국에서는 어찌 survive를 해야하나 참 어렵습니다...

2022.07.03

워라밸 좋은 RS원하신다면 갈 곳은 무쟈게 많습니다. 특별히 회사명을 언급할 필요도 없어요. 왠만큼 큰 기업에서는 박사급 연구원 매우 좋아하거든요. TC는 탑티어보다 낮겠지만 20만USD이상은 될거고, 나중에 욕심 생기시면 얼마든지 모드 전환 가능합니다.

비자 문제도 없고 코딩 테스트도 쉽게 통과하실 것 같은데, 뭘 걱정하시는지 모르겠네요. 저라면 바로 도전합니다.

2022.08.02

안녕하세요. 하나의 글에 달린 쓰레드에 엄청난 정보들이 많네요. 저도 윗분들과 비슷한 고민이 있어 오랜 기간을 혼자 끙끙대고 있어서 너무 힘들었는데, 혹시나 혹시나 답변을 받을 수 있을 수 있을까해서 질문드려봅니다. (SWE관련 질문이지만 미국 tech 회사를 잘 아시는거 같아서요...)

윗분처럼..
<현재상태>
나이40 (아저씨ㅜ) / SKP 박사 / 전공은CS: 세부는 image processing /
실적은 많이 없지만 그나마 10년전 SCI논문이 citation 100회 이상,
현재 정출연 10년 가까이 근무
영어는 인터뷰 진행할 정도는 되는거 같아요.

<본론>
1년 전쯤부터 SWE로 전직하고 싶다라는 생각이 강하게 들었습니다.
어렸을때 부터 해보고 싶기도 했고, 사실 SWE를 하고 싶어서 CS를 간건데
살다보니 흘러흘러 이렇게 왔네요

다행이 python 등 언어를 속도감있게 배울 수 있었고
leetcode도 본격적으로 하지는 않았지만 재밌게 풀고있습니다.
algorithm, data structure, os도 수월하게 재학습이 되더군요.

문제는 정출연 10여년 가까이 연구 or 개발은 커리어의 일부분이었고,
대부분은 사업 기획, 사업 관리를 했습니다.

<질문>
1) "나이 많음, ph.d 보유, SWE 경력 없음"인데 junior SWE로 지원가능할까요? 면접도 junior SWE에 맞게 기준이 적용될까요?
2) 어설프게 인터넷을 찾아보니 영어 어느 정도되면서 코딩 인터뷰만 잘 보면 된다고 하는데, 어느 정도 맞는 이야기 일까요?
3) 나이 40에 가족과 함께 bay area에서 대략 베이스 130K정도 이상을 노리고 있는데, 현실성이 있는 계획일까요?

대댓글 2개

2022.08.18

NIW 자격은 충분하신 것 같습니다 (영주권 전문 로펌 상담 필요) 나이는 크게 상관없고, 코딩 인터뷰만 잘 통과하시면 가능할 것 같은데요. 130k로는 베이에서 가족이 넉넉하게 살기 어렵습니다. 베이스 180k에 RSU100k를 받고 싶어지실 거에요.

2022.08.23

답변 감사드립니다. 나이가 크게 상관없다니 조금 안심이네요. "LinkedIn에서 좀 떨어지는 회사부터 마구 찔러본다. FANG같은 데 되면 좋지만, 처음부터 좋은데 갈 필요 없다. 3년마다 이직하면 됨. " 이게 저에게도 유효했으면 좋겠네요.

2022.08.03

안녕하세요
미국 대학원을 준비중인 학부생입니다
제가 운 좋게 미국 시민권을 가지고 있는 이중국적자이고, 미국 생활 및 취업도 희망해서 대학원을 준비중입니다
처음엔 시민권을 가지고 있으면 입학에 더 유리할 줄 알았는데, 그렇지 않더라구요. 장학금과 거주 문제만 해결가능하던데, 혹시 시민권을 활용했을때 입학시에 유리하게 가져갈 수 있는 부분이 있나요?

대댓글 1개

2022.08.18

시민권이랑 대학원 입학은 전혀 상관없을 것 같습니다. RA/TA이외 장학금은 필수가 아닙니다. 거주 문제도 그냥 RA/TA돈 받은걸로 월세 내고 사는거죠. 유학생이던 내국인이더 다 그렇게 살아갑니다.

2022.09.06

안녕하세요.
현재 학부생인데, 진로를 설계하는 데 있어서 고민이 있어 여쭤보고 싶은게 2가지 있습니다.

1. CV와 NLP 그리고 보안 분야에 관심이 있습니다. 혹시 CV 또는 NLP만을 공부해서 관련 업종으로 취업을 하는 것이 좋을 지 아니면 인공지능을 이용한 보안(인공지능 +보안) 분야로 공부하여 취업을 하는 게 좋을 지 여쭤보고 싶습니다.

2. 현재 석사를 국내 대학원으로 갈 지 유학을 갈지 고민하고 있습니다. 최종적으로는 해외에서 취업하는 것을 목표로 하고 있으나 석사를 풀펀딩이 되지 않아 비용이 많이 들어 고민이 됩니다. 어떤 길을 선택하는 것이 더 좋을 지 여쭤보고 싶습니다.

감사합니다!

대댓글 1개

2022.09.20

- 다 전망은 괜찮습니다. 하지만 학부때부터 한 분야만 파는 건 비추. 석사말이나 박사부터 세부 분야 정하시는게 나을듯요.
- 해외는 석사 거의 없어요. 펀딩되는 석박 통합과정이죠. 그렇게 가는 걸 추천드립니다.

2022.09.24

안녕하세요!

예전에 글을 우연히 보았고 댓글들을 읽으며 정말 많은 도움을 받았고
진로를 결정하는데 있어 방향을 잡을 수 있었습니다. 감사합니다.

저도 어느덧 박사졸업을 앞두게 되어 현실적인 고민거리 및 궁금한점등을 여쭙고 싶습니다.
사실 원래는 위에서 언급하신 NIW 기준 충족 및 신청을 박사 졸업전에 진행할 예정이였으나,
예정보다 빠르게 졸업하게 될 것 같아 기쁘긴 하지만 한편으로는 스펙에 공백이 생겨 걱정도 됩니다.

현재상황은 연구분야 CV, 나이는 20대 후반, top-tier 학회 2편에 한편은 최근 accept되어 citation이 부족한 상황입니다. 최종적으로는 미국 빅테크 RS가 목표입니다.
질문을 아래에 요약하자면,

1. a. 국내기업 AI연구소 취직 -> 논문 작성 -> NIW -> 취업
b. 미국포닥 -> 취업

경제적으로는 a가 유리해보이지만, 인턴 경험도 전무한 상황이라 추천을 받기가 힘들고, 영어 문제도 마음에는 걸립니다. a,b가 각 장단이 있는 것 같아 고민이 되는데 현직이 계신 작성자님 생각이 어떠신지 알려주시면 감사하겠습니다.

2. 1과 연계될 수는 있지만, )작성해주신 댓글들을 읽었을 때, 본인의 연구나 작성한 논문등이 가장 큰 영향을 미치겠지만, 미국 취업에서 국내회사 혹은 포닥을 진행한 학교의 name value가 어느정도의 영향력을 가지는지 궁금합니다.

3. 최근 경기악화로 인해 채용을 줄일 것으로 예상이 되는데, 특히 연구직이라면 더 민감할 것 같습니다. 현재 미국의 분위기나 동향이 어떤지 알 수 있을까요?

감사합니다.

대댓글 1개

2022.11.05

포닥을 탑5안에서 하거나, 그 분야 유명랩에서 할수 있다면 (b).
어중간한 랩이라면 (a)

베이에리어 분위기는 상당히 안 좋습니다. 물가는 미친듯이 오르는데 (허접 순두부가 >2만원; 갈비찜은 대략10만원), 주식은 1/2-1/3토막 났거든요.

그래도 뽑는 팀은 계속 뽑죠.

낙천적인 어니스트 러더퍼드

2022.11.05

안녕하세요. 한국에서 CS 석사까지 마치고, 비슷한 연구분야를 진행하는 독일 연구소에서 내년부터 박사를 진행할 예정입니다. 대표적으로 막스플랑크 같이 실질적으로는 연구소 근무를 하면서, 학위만 근처 대학교에서 받는 형식인데요.

계약 후에 매니저에게서 '우리 부서에서는 논문에 큰 포커스를 두지 않는다. 연구소 경력이 회사(산업) 경력으로 인정될 것이지만 (네가 하고자 한다면) PhD는 평균 6-7년이 걸릴 것이며 8년이 필요한 사람도 다수였다.'라는 소리를 들었습니다. 같은 팀의 직원 중에서 6년 근무 후 FAANG으로 이직한 경우가 있지만, 이 역시 결국 PhD는 받지 않고, 관련 필드 경력으로 밀어서 최종 석사로 Engineer 직군으로 간 듯 보입니다.

제가 원하는 것은 여기서의 경력 + PhD 학위로 미국의 빅테크에 하루라도 빨리 도전하는 것이였는데, 학위 기간이 저렇게 길고 불확실하다면, 중간에서 (3-4년 정도로 생각) 경력만을 인정받고 빠르게 Engineer직군으로라도 빅테크 문을 두드려보는 것이 나을지 고민이 됩니다.

현재 시점의 실적으로도 NIW 케이스는 긍정적이라고 답변 받았으며, (주저자 우수Conf.+저널 > 5편 , Citation > 150, 국제특허 등록 다수) 교수보다는 인더스트리에 관심이 많습니다. 미국 박사를 지금 와서 생각하기에는 너무 타이밍이 어긋난 시점인 것 같습니다. RS 직군의 요구사항이나, 하는 일이 많이 다를까요?

대댓글 2개

2022.11.06

어디에서든 RS직군으로 가고싶으시다면, 박사는 거의 필수입니다. 석사가 Research engineer로 일하느니, 차라리 선행개발팀에서 SDE나 MLE로 일하는게 낫습니다. (i.e. 해당 팀의 메인 딜러가 되는건 매우 중요합니다)

굳이 RS로 일할 이유를 못 느끼신다면, 커리어가 안 끊길 정도로 (어디서든) 일하면서, NIW나오자마자 빅테크를 MLE나 SDE로 두드리시면 됩니다. 독일 연구소의 네임 벨류가 좋고, PhD과정에서 배울점이 있다면 괜찮은 패스 같은데요.

미국 박사라고 크게 다르진 않습니다. RS가실거 아니면, 취직 전까지 돈 벌고 공부하면서 인턴/풀타임 기회 잡는 곳으로 활용하시는거죠.

낙천적인 어니스트 러더퍼드

2022.11.11

답변 감사드립니다.

우선 여기서 제 능력껏 경험을 쌓고 논문을 만들면서, 박사까지 해보려 합니다. 최대한 RS 직군으로 갈 수 있는 기회를 잡고 싶네요.

2022.11.14

안녕하세요, 미국 취업 관심있는 CV분야 SKP 박사과정(1년차, 내년 2년차) 입니다.

이 쓰레드에서 좋은 간접경험하고, 많은 도움얻고 있습니다. 감사합니다.
미국 인턴 및 NIW 준비에 대해 궁금한점이 있어 질문드립니다.

현재 논문 (근 2년)
ML/CV Top tier 주저자 2개
저널(IF:13) 주저자 1개
NCS 자매지(IF:17) 2저자 1개
미국 특허 2개
총 인용수는 곧 100이 넘을 것 같습니다.
내년초에 1개가 CV Top tier 하나가 추가될 가능성이 있는 상태입니다.

1. 내년 초에 CV Top tier가 하나 추가되면 NIW를 미리 준비하려고 하는데 이르진 않을까요? 빨리 승인이 되는 경우 인턴 지원시에 어필이되거나 등의 장점이 있을까요?
2. NIW를 신청하면 승인될때까지 기업인턴을 못한다거나 제약이 있을까요?
3. 미국 특허도 도움이 될지 궁금합니다.

대댓글 3개

2022.11.14

2-1. 만약 기업인턴에 제약이 있다면 미국인턴경험하고 NIW 조금 늦게 신청하기 vs NIW 신청하고 나중에 기업인턴 경험하기 중 어떤 것이 좋을 지 궁금합니다.

2022.11.14

1. NIW전문 변호사와 상담해보세요. 성공보수라서 상당히 정확하게 가능성을 판단해줍니다.
2. 제약은 없습니다
3. 특허 도움될 것 같습니다. (전문가와 상담해보세요. 논문/인용수만으로 충분해보이네요)

2022.11.14

답변 감사합니다!!

2022.11.22

대단하시네요 글쓴이님!
이 모든 댓글에 정성스럽게 답변해주시다니....
존경스럽습니다. 항상 좋은일만 있으시길 바랍니다 :)

2022.12.16

안녕하세요!
캐나다 미국 북미쪽 AI/ML 데이터 사이언티스트에 관심있고
학부 인서울 4년제 컴공 졸업 + 현재 yk대학원 데이터분석 석사 입학을 앞두고있습니다.
단순히 데이터분석에만 흥미가 있을 뿐 깊숙하게 딥러닝을 공부하지는 않았습니다. 하지만 이쪽에 관심이 많아서 이를 공부해 해외 북미로 진출해 연구하거나 연구원으로 취업하거나 분석하는 개발자 포지션 취업도 염두에 두고있습니다.
일단 제 최종목표는 해외에서 관련일을 하면서 거주하는 것인데 그러기 위해서는 지금 국내석사입학 예정인 석사학위를 따고 해외 석사대학원진학뒤 학위를 가지고 취업하거나 또는 박사진출이 좋을지, 아니면 입학예정인 대학원에 진학하지 않고 현재 졸업생 신분으로 ai관련 스타트업에 취업한다음 캐나다북미쪽으로 이직해 취업을하는것이 좋을지 궁금합니다.
일단 저는 학부생때 논문이나 프로젝트 경험이없어서
논문이나 프로젝트를 해보고싶고 깊게 공부하고 싶은 마음이 큽니다.
영어 프리토킹가능하고 컴공졸업이라 코딩을 자유자재로할수있습니다.
현 제 상황에서 제가 앞서 말한 최종목표에 다가가기위해서는 현실적으로 어떤 루트가 현재 상황에서ㅜ제일 베스트일지 궁금합니다.
입학 예정인 대학원 .처음부터 기초부터 가르쳐줍니다. 그리고 제가 나이가 곧 30대가 되어서 나이는 좀 있는 편입니다. 답변 주시면 정말 감사하겠습니다.

2022.12.29

대학선택해야하는 재수생입니다 k대 사이버국방학과,컴퓨터공학중에 고민중입니다.둘다 학부만 졸업했다면 어느쪽이 미국대학원가고 취업하기 수월할까요?사이버국방학과 졸업하고 군대7년동안 k대 정보보호대학원 박사를 딴다면 33에 박사+군보안에서7년 경력인데 미국에서 한국군경력이랑 한국학위를 알아 줄까요?(보안쪽은 ctf등 수상경력이 중요하다는걸 알지만 제가 딸수있을지 확신하지못해 정해놓을수가 없네요)조언 부탁드립니다.

2024.06.03

안녕하세요, 미국 취업을 고민하는 과정에서 우연히 발견한 이 글을 하루 종일 읽다 저도 조심스레 질문 하나 하려 합니다..

- 현재 저는 한국 중위권 대학에서 학부/석사를 마치고 중소기업에서 전문연구요원으로 DL engineer로서 경력을 쌓고 있습니다.

저는 연봉도 연봉이지만, 석사과정에서 우연히 참석하게된 두번의 CVPR 학회 경험으로 인해 죽기전에 한번은 미국에서 살아봐야겠다는 꿈을 품고 있습니다.

그래서 저는 DL engineer로서 실리콘밸리를 비롯한 다양한 지역에서 취업을 하기 위해서 1) 비자 2) 커리어 및 스펙에서 제가 갖춰야할 최소한의 조건들이 어떤것일지 궁금합니다.

다시한번 긴 시간동안 큰 인사이트를 주심에 감사드립니다.

2024.10.19

엄청 난 글이네요. 2년가까이 댓글을 달아준다니, 도움 많이 받고 갑니다.

2024.10.21

정말 정성스런글 감사합니다ㅠ 댓글까지 전부 정독하니 두시간이 훌쩍 지나가네요 작성자님 복받으세요

2024.10.21

예전에 답글 남겨주셨을때 봤었는데 이제곧 미국행일거같습니다! 너무감사드려요:)

2024.10.22

이 글 성지다.
진짜 이 정도 정보가 어디가도 없다.

2024.10.23

선배님 타지에서 항상 수고많으십니다
다름이 아니라 현지에서 palantir technologies의
업계 위치는 어느정도 되나요?
아울러 유익한 정보글 대단히 감사합니다
편안한 하루되십시오 꾸벅

2024.11.12

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