미국 석사 후 취직, 경력직 취직

  • #3369843
    eu 130.***.132.96 1227

    현재 유럽에서 DS분야 학사 공부하고 있는 학생입니다.
    현재 GPA는 3.9/4.0 (US) 이며 research/work experience 는 없습니다.
    향후 미국에서 취직하고 싶은 생각이 있어 여쭤봅니다.

    1. 미국 석사 (스탠, 아이비) (통계 – data science / CS – artificial intelligence) 입학 지원시
    minimum gpa 가 어느정도 이며 research experience 가 필수인가요?

    2. 미국 석사 후 취직 / 유럽 경력직으로 일하다 미국지사로 transfer
    이 두가지 초이스 중 어느 초이스가 낫다고 보시나요?

    • . 68.***.7.245

      2번이요.

    • llll 209.***.188.155

      2번의 경우는 확정적이지가 않아서… 뭐 기회 되면 간다 나는 세계 어디에서도 산다 이런 마인드라면 유럽 취직해서 미국으로 못 흘러가는건 아니지만, 신분 문제 생각하면 어렵죠. 트랜스퍼 해줄 외국계가 좀 더 많긴 할텐데 그거 다 회사 사정 따라 달라지는거니까요.

      접시닦이라도 미국에 갈래, 하면 1번 하라고 하겠지만… 신분은 확실해지지만, 돈도 시간도 더 들고, 선택하면 영주권 받는 순간까지 빠꾸 없이 가야죠.

      뭐가 좋은지는 본인인이 추구하는 바에 따라 다른 것이니, 결국은 본인 선택입니다.

    • ㅇㅇ 205.***.94.3

      2번에서 유럽에서 경력쌓고 오는거 밖에 가능성이 없어요. 데싸분야는 특히나 수요는 많은데 신규나 비자필요로 하는 외국인은 잘 안뽑습니다.

    • ㅇㅇ 205.***.94.3

      덧붙여 말씀드리면 통계 데싸쪽은 영주권자 이상의 학생에겐 수요가 많으니 아주 괜찮은 전공입니다. 하지만 신분없는 분들에겐 비추합니다. 회사들이 컴퓨터 과학자 포지션처럼 스폰을 많이 해보지 않아서 그런지 스폰에 대해 상당히 보수적입니다. 그럼에도 불구하고 진학은 수요때문에 경쟁이 치열해서인지 상당히 competitive합니다. 총 GPA도 상당히 고학점을 요구하지만 특히나 전공과 관련된 프리리퀴짓은 거의 A여야 입학이 가능합니다. Research 경력은 입학에 있어서 필수사항은 아니지만 취업에 있어서는 최소 2년이상이 없으면 상당히 고전할 겁니다. 그리고 CS쪽은 랭킹이 꽤 중요한 편이나 통계는 랭킹따지고 가다가 낭패를 볼 수 있습니다. 왜냐하면 학교마다 커리가 상당히 다른데 상당수의 최상위랭킹학교들은 박사과정까지 고려한 커리라 그런지는 몰라도 고전적인 방식인 통계이론을 위주로 석사에서 배웁니다. 오히려 약간 안알려진 학교일수록 기업체에서 원하는 실무적인 것을 위주로 합니다. 고랭킹 학교에서 석사 2년간 고차원의 수학 통계이론만 파다가 취직에서 낭패를 보는 경우를 너무나도 많이 보았습니다.

    • 99.***.88.230

      DS 쪽은 생각보다 경력이나 리써치 experience 많이 요구합니다. 더구나 빽그라운드 보니 통계인 모양인데, DS는 사실 너무나 여러분야에서 접근을 하기때문에 소위 개나소나 DS라고 합니다. 그러나 실제로 FANG같은데서 고소득을 올리는 DS는 대부분 strong CS빽그라운드 입니다. 물론 통계나 수학 전공자들이 어쩌면 DS로는 더 현실적인 application 할수도 있는데, 이 경우엔 내보일만한 experience 가 없으면 힘듭니다. 저의 회사에서도 DS로 인턴을 뽑았는데, phD 졸업생도 많이 오더군요. 이제 인턴끝나고 잡들 알아보는데 그렇게 듣던것 처럼 DS잡이 호락하진 않아보입니다. 물론 수요가 많은 분야이니 찾아보면 있겠지만 영주권없는 석사생 research experience 없이( 미국에 석사는 코스웤이 강해서 research 참여는 더 힘들죠. 이런면에선 차라리 유럽에서 석사하고 논문하나라도 가지고 나오는게 좋을 수도 있습니다)…..아마 별로 연봉도 만족스럽지 못할겁니다.

    • eu 192.***.143.200

      글쓴이입니다.
      댓글 달아주신 모든 분들 귀한 시간 내주시면서 친절하게 답변 달아주셔서 감사합니다!