말하시는거보니 박사같진 않으시고 석사학위를 했다는 가정하에 말할게요. 일단 코로나 때문에 문이 많이 닫혔는데도 불구하고 지원자는 많아서 더 힘든거 맞습니다….버티시면서 실력을 좀 더 길러보세요!! 그 외 제가 느낀걸 말해드리겠습니다.
작년에 석사졸업해서 연구소에 머신 러닝 엔지니어로 들어갔다가 이번에 이직시도해서 philips에서 AI scientist로 오퍼 받았습니다.. 그 외 인터뷰는 삼성반도체, 애플 등과도 했습니다. 질문자님 전공이 뭔지 모르겠으나 혹시 CS 전공이 아니시라면 자기 전공에 맞는게 1차 순위입니다. 요새 머신 러닝은 개나소나 다 달고 나오기 때문에 지원하시는 분야와 님 전공이 강하게 맞는게 중요하고요 (데이터의 이해 등 걍 CS애들과 다르니깐요), ‘머신러닝’ 석사나 성과없는 박사들과(아무튼 박사는 박사니..)님들 나눌수 있는게 뭐라고 생각하시나요? 저는 strong 한 publication record와 제대로된 프로젝트 유무 라고 생각합니다
그저그런 ‘머신러닝’석사들은 대부분 제대로된 연구나 프로젝트 경험이 없습니다. 퍼블릭 데이터 가지고 모델 돌려가며 써본 경험이 대부분 일겁니다. 이런건 정말 도움 안되고요, 님이 바닥부터 data pre-processing 해서 모델 연구 후 evaluation까지 해본 프로젝트가 있다면 이걸 강하게 어필하세요. 물론 데이터 selection 부터 사용한 모델의 정확한 이해와 (다른 비슷한 모델이 왜 안통했는지도 알아야함) 어떤 evaluation 을 선택해서 햇는지 왜 그 metric 을썼는지를 아는게 중요합니다. 이 부분들을 설명하다 보면 반드시 detail 한 follow up questions가 따라 올테고 이런 질문 해보면 그 사람이 수학적인 이해가 있는지, 제대로 머신러닝 개념을 이해하는지 보입니다. 이 부분도 연습하세요. 개인적으로 교과서들에 나온 내용들 바닥부터 코딩해보는게 좋았습니다.
물박사들과 님을 구분할 방법은 publication 이라고 생각합니다. 물론 물박사들도 publication이 더 많겠죠 하지만 1티어급 컨퍼런스를 못냈거나 아주 예전에 하나내고 최근 연구 결과가 시원찮다면 오히려 오랜 박사기간이 주어줬음에도 무능력했다는것을 보여준다고 생각합니다. 님이 석사기간 동안 낸 논문이 더 가치있을겁니다 단!! 그 석사논문에 1티어급 컨퍼런스에 accept 된경우에요.
이 두 가지 경우 다른 candidate 보다 앞서 나갈 수있습니다. 개인적으론 코딩 능력보다 위 두개가 더 큰 임팩트를 미쳤던거 같습니다.