이번 사이클 중 오퍼를 몇군데 받았는데 UCLA, UT Austin, Brown 중 결정을 내리려고 합니다. 전부 CS 박사 오퍼고 관심 연구 분야는 ML + 로보틱스며 UCLA는 로봇러닝랩, UT Austin은 HRI랩, Brown은 RL랩입니다.
사실 랭킹 자체는 UT Austin이 가장 높고 로봇 디파트먼트도 가장 큰데 연락온 교수님께서 "ML을 하는" HRI랩이 아니라 "ML을 쓰는" HRI랩에 가까워서 고민이 됩니다. 또, 신생랩이라 방향성을 제 의견을 많이 따르겠다 하시는데 그만큼 졸업도 늦어지고 그에 따른 부담도 있기 때문에 걱정되는 부분이 있습니다.
리서치핏은 UCLA가 가장 잘맞지만 로봇 디파트먼트 자체가 상대적으로 작아서 고민되는 부분이 있습니다.
아직 학계로 갈지 인더스트리로 갈지는 결정을 못했지만 향후에 ML을 단순히 사용하는 연구가 아니라 로봇 러닝을 하고 싶은 상황입니다. 어느 정도 분야는 맞는 랩과 학교의 명성과 전체 디파트먼트가 더 중요할지 아니면 교수핏이 훨씬 더 중요할지에 대한 조언을 해주시면 감사하겠습니다.
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댓글 6개
2026.03.01
랭킹자체는 오퍼받으신 학교 정도면 그리 중요한 상황은 아닌것 같구요 (학계나 인더스트리에서 다 비슷하게 인식되는 레벨인 것 같습니다).
일단 UCLA vs UT 인것 같은데 리서치핏을 중요시 여기고 그냥 지금 정해진 지도교수 그대로 연구에 몰입하고 싶다면 전자이겠네요. 하지만 UT의 경우 P교수와 Y교수를 선두로 로봇러닝 대가 및 라이징 스타가 많습니다. 그래서 몇몇 박사 학생의 경우는 co-advising 형태로 지도 받는 사람도 있고 그렇기 때문에 본인 역량만 된다면 UT에서도 로봇러닝도 할 수 있지 않을까 싶네요.
2026.03.01
저는 이런상황에선 랭킹은 매우 후순위고 무조건 교수가 1순위라고봅니다. 솔직히 써주신거만 보면 닥 ucla고요, 로봇 디파트먼트 사이즈가 무슨의미가 있을지.. 그리고 신생랩이면 더더욱 안가는게 맞습니다 윗분이 말한 라이징스타랑 협업한다해도 결국 랩실 자체를 바꾸는거 아니면 한계가있습니다.
2026.03.01
UCLA나 Brown중에 고르시면 될거같아요 갠적으로 UT CS가 네임벨류보고 갈만한데는 아니라고 생각해서
2026.03.01
2026.03.01
2026.03.01