데이터·AI 커리어와 이력서 팁

네 죄송해요. 저는 박주혜고. 지금 현재 롯데지주에서 AI 정책 수립하는 일을 하고 있고요. 그전에는 올해 하박기에 이동을 했고 그전에는 롯데이노베이트라는 롯데 IT 계열사에서 AI 엔지니어로 군양 정도 근무하면서 연차 오래되다 보니까 리딩도 하고 하다 보니까

그 뭐라고요 채용 쪽도 교육이랑 채용 쪽도 많이 관여를 했었어요 그래서 서류평가하고 면접도 보고 채용도 하고 이런 경험 쌓아서 제 멘토링 도와드리고 있어요 전문 분야는 좀 NLP 자연어 처리 쪽이고 하고 있습니다 네 반갑습니다 현미님은 어떠세요 소개 좀 부탁드려도 될까요? 저 소개 그냥 편하게 소개하면 되나요? 그냥 저한테 줄 수 있는 정보 어떤 거에 관심 있는지 이런 거

원래 계속 데이터 분석 쪽을 생각하고 준비하고 있었는데 뭔가 하다 보니까 뭔가 결과물들이 분석 위주보다는 약간 데이터 사이언티스트 이쪽에 가까운 것 같아서 뭔가 그 경계가 모호해서 좀 어떤 쪽으로 더 준비해야 될지는 모르겠는 상태고 통계학과 졸업하고 그냥 계속 데이터 쪽으로 최대한 공고 넣어보고 있고 그러는 쪽이긴 해요.

학부 조합한거죠? 네 대학원은 생각 없으세요? 대학원 생각이 없어서 원래 데이터 분석가를 하려고 했던 거긴 한데 뭔가 보면은 하고 싶은 거는 좀 데이터 사이언티스트 쪽이 맞기는 해서 아까 모델링도 하고 이런 거? 네 그래서 계속 고민 중이기는 해요 좀 늦은 것 같기도 하다고 생각을 해서

왜 늦어요? 학교 졸업한 지도 1년 가까이 됐고 나이도 그렇고 거의 몇 살이신데요? 99년생이에요 9,3은 요즘 늦은 거예요? 아니 아직 취업을 못 했으니까 대학원까지 간 다음에 취업을 하면 너무 늦지 않을까 라는 생각이 아...

빨리 취업을 하고 싶은 거죠? 어... 어... 막 말이 있잖아요. 막 나이 많으면 잘 안 뽑아줄 것 같고 이런 느낌? 잠깐만 나이... 한국 나이로 몇 살이에요? 99년생이면은... 28살. 아 그래요? 좀 있긴 하네요. 네. 네, 통계학과

그러면은 우리 그 시도해 본 적은 있으세요? 뭐 서류 내거나 면접 보거나? 아... 서류는 많이 냈는데 어... 대기업도 한 서류는 몇 군데 통과하긴 했는데 인적성에서 다 떨어지고 면접은 일경험 인턴에서 한 번 본 적 있고 다른 경험은 없어요 안녕!

무슨 인턴이요? 일경험 인턴이라고.. 뭐예요? 아 경험형, 체험형? 네 아 전환형이 아니고 체험형인턴? 네네네 아..

네. 저한테 어떤 거 좀 물어볼 거 있나요? 아. 제가 수정해서 파일 올렸었는데 그거 혹시 받으셨을까요? 어, 볼게요. 네.

상기님 마스터 자수서 8월 27일 어제 네 수정 수정 이렇게 돼 있는 거 그쵸? 아닌가? 그러니까 두 개인데 그 포트폴리오 HTML 파일하고 아 네 다 보여요 아 보여요? 기본 이력서가 있고 마스터 자수서가 있는데 이거 다 보면 돼요? 아 일단 다 올려두기는 했는데 아 네 다 볼게요 네

이거 서류 좀 보고 드리면 돼요? 네, 피드백. 네. 제가 지금 마스터 자소서 보고 있... 아, 먼저 이력부터 봐야겠다. 네. 기본 이력서 보고 있어요. 네. 우리 화면 공유를 할게요. 네.

Bye.

음 음 와 톤이 왜 이렇게 높아요? 와 부럽다 메모 진짜 잘하시는구나 아 열심히 했습니다

Boom.

여기서부터 일단 들리자면 보유기술의 depth가 소리, 언어랑 모듈이랑 마이브로지와 섞여있는 느낌이거든요

옷 조금 빼도 될 것 같아요. 모델은 빼도 될 것 같고 이런 사이클란도 너무 당연한 거라 빼도 될 것 같고 이렇게는 두 개는 빼도 될 것 같아요. 그리고 저는 이제 이력서라고 하면은 이런 활동 위주로 좀 나올 것 같은데 뒤에 바로 프로젝트가 나오니까 포트폴리오랑 좀 많이 겹친다? 아직 못 봤지만 포트폴리오랑 좀 겹친다?

이런 게 이제

약간 표 형태로 나와야 되거든요 이력서라고 하면 네 이런 것처럼 이런 것처럼 이렇게 약간 활동 위주로 넣더라도 아니면 내부 스터디를 그냥 스터디를 만들어서 한 건지 그런 게 아니라 혼자 한 거면은 넣을 수가 없어요 그거는 투폴리오로 빼야 돼요 이거 어떻게 하시게 되신 거예요? 학회에서? 학회? 좋아요 그럼 학회 활동으로 넣는 거죠

네, 그러면 이제 스키마가 이런 배경이나 이런 것보다는 이런 식으로? 여기에서 이 학교에서 한 거예요? 네 아, 네 이거 그러면은 이것도 그렇고 얘도? 아 그건 개인으로 한 거고 개인 공부용으로? 네 혼자서 했어요? 네 얘는 이거 학교에서 한 거예요? 네, 아 그러면은 사실 여긴 그냥

2개가 들어가면 추가가 되는 거겠네요 이 프로젝트 내용이 들어가고 다 없애는 걸로 깔끔하게 가셔야 될 거 같아요 그 외에 또 활동한 건 없을까요? 어? 모터 쪽이 아니더라도? 음 근데 이력서에 어떤 활동까지 넣어도 괜찮은지를 잘 모르겠어가지고 평환들 인턴이나 교환학생이나

동아리나 봉사 인턴이랑 교환학생은 없고 동아리... 아 이게 원래 이번에 수정을 한 건데 제가 뭐 어디서 듣고 이력서를 보면 가장 먼저 보고 싶은 게 프로젝트 내용이다라는 말을 듣고 프로젝트 위주로 좀 구성을 바꿔서 이렇게 좀 프로젝트 얘기가 많긴 한데

원래 컴퓨터 동아리 했었고 그런 걸 넣어야죠 그..활동해주는.. 프로젝트 내용을 보고 싶긴 해요 근데.. 근데.. 근데 이런 스키마가 아니라 어디서 무슨 프로젝트를 했다 어디서 무슨 프로젝트를 했다 그 경험이 좀 더.. 뭐라 그래야죠? 조금 더 다양하게 공신력이 있어야 되는 거예요

그러니까 이런 프로젝트 내용도 있어도 좋은데 간략하게 표현대로 무슨 프로젝트 어디서 언제부터 언제까지 이런 식으로만 이력서에서는. 그리고 자세한 내용은 궁금하면 포트폴리오도 내실 거면 포트폴리오를 더 자세히 보고 내가 어필하고 싶다 그러면 서류에 좀 더 자소서에 좀 더 녹이는 거죠. 네 약간 좀 이력서는 약간

약간 뻔띄는 그런 거란 말이에요? 저는 이거 취업 제 이력서는 취업용은 아닌데 제 걸 보여드리면은 조금 더 공신력이 있는 것들만 넣었거든요? 이거는 제가 그냥 호요용 이력서인데 그러면 이제 약간 이런 것들 다 이제 인증을 받는 거잖아요 박사 석사 그리고 회사 논문들 자격증 수정 내역 이런 것들이 이제 이력서에 담기는 거고요 내가 했던 프로젝트들은 이제 포트폴리오에 담기는 거고 네 그렇습니다 좀 뭔지 알겠죠 그래서 이런 경험들을 누가 봐도 인정 이럴만한 경험들을 좀 더 쌓아야 되는 것 같아요 한빈님은

네 그런 부분이 시간이 있다면 그런 부분을 조금 더 해야 돼요. 그리고 저는 이력서는 이렇게 공신력 있는 것들만 담아놨고 저도 약간 포트폴리오는 아니지만 저는 멘토로서 강사로서 또 이런 약간의 포트폴리오 느낌을 하는 프로필도 따로 있어요. 강사 프로필이라고. 이제 이런 게 이제

산미님으로 따지면 여기에 자랑하고 싶은 프로젝트들이 포트폴리오에 들어가는 거예요 그래서 강의나 저 같은 경우에는 강사로서 어필을 하기 위해 강의나 멘토링이나 책을 쓴 거나 이런 것들이 들어가게 되는 거죠 이런 것도 공신력이 있긴 하지만 조금 더 나의 얘기를 좀 더 양식이 자유롭게 할 수 있는 부분이잖아요 이력서를 하면 보통 낼 때 이력서는 정해져 있어요 양식이 네

양식 없다 하면은 그 사람인 기분 양식 링크된 기분 양식 있잖아요

어... 디자인 이력서?

영어 음 흰입 자 요렇게 이렇게 딱 보고 이렇게 표로 주로 표로 돼 있어요 표로 프로젝트도 넣어도 돼요 좋아요 요런 식으로 프로젝트명 기관 일정 역할 이런 식으로 나눠져서 하는 게 요런 게 좀 좋아요 이런 데서 양식 다운받아서 좀 채워주시고 부족한 부분 있으면은 부족한 부분 있으면은

네, 이거 제안해줘서 좋을 것 같아요. 네. ace 같은 것도 뭐, 말은 괜찮아요. sqld나 ace associate 같은 거는 빨리 딸 수 있을 것 같긴 하거든요. 그런 것도 따보는 것도 좋을 것 같은데요. 네. 음. 그리고, 네. 그리고, 네. 그러면 스포일로 좀 볼게요. HTML 파일로 만들었어요?

배포 안 하고? 아.. 어.. 처음 해보는데 이것도 이렇게 요즘 많이 한다 그래서 HTML로? 네 아 그래요? 처음? 그래요? 아 그래요? 저는 처음 보긴 했거든요? 아 진짜요 요즘에 많이 한대요? HTML로 포트폴리오를 만들어서 제출하는 것 자체가 AI 활용하는 걸 한 번 더 보여줄 수 있는 뭐다 뭐 이렇게 하셔가지고 한번 해봤는데 잘 하셨어

어? 아 자꾸 글쎄? 글쎄? 나는 내가 평가로 입장에서 아 뭐다 감점은 아니에요? 네 감점은 아닌데 진짜 좀 특이하다는 생각이 들긴 해요 보통 포토를 보면은 그 파일이나 네 못 보던 상태 URL을 많이 보긴 하거든요 네 좋아요. 링키도 관리해요? 아직 뭐가 있진 않아요. 아 그냥 만들어 놀았어요? 네.

응 잘했어요 일단은 우리 끝나고 소통하면 좋으니까 네 잘했다 잘했어요 인지과학 연계 전공했어요? 네 인지과학 멋있다 인지과학 그래요? 뭔가 애매한 거 같아가지고 인지과학 아까 인사하는데 남편이 되게 좋아해요 인지과학 아 그래요?

멋있다. 되게 대학원 가도 좋을 것 같은데? 근데 대학원을 만약에 가면 어떻게 알아보는 게 좋아요? 내가 데이터 사이언티스가 되겠다. 그러면 그쪽에 교수님을 알아보고 교수님한테 메일을 보내는 거예요. 컨텐츠 메일을 보낼 수 있다고 해서 우리 이력서 같은 거 만드신 거

저처럼 이렇게 연구 논문 같은 거 없으시겠지만 내가 관심 있는 연구 분야 이런 거 하시고 이렇게 CV를 보내고 CV 보내고 찾아가는 거예요 교수님이랑 일정을 정해요 일정을 정해서 들고 찾아가서 면접 컨택해서 면접을 보는 거죠 교수님이랑 연담을 하고 교수님이 오케이 우리 같이 하면 좋을 것 같아요 라고 하시면 거기 지원해서

거기서도 자소서 통과하고 면접도 보고 합격하면 그 교수님 연구실 들어가서 이제 석사 연구를 하고 나오는 거죠 그래서 교수님은 우리가 연세대 동대학은 관심 없나? 서울대 대사대? 뭐 이런데? 네, 그런데 가셔서 교수진들 좀 찾아보고 아니면 내가 관심 있는 연구가 있어 이것도 좋아 내가 관심 있는 분야가 있어 논문 쓴 사람들

논문가 더 많이 읽으세요? 아, 선생님? 좀 보세요? 학교 다닐 때 많이 봤는데 요즘에는 못 봤어요 아, 그래요? 논문 같은 거 좀 내가 관심 있는 거 좀 찾아보다가 국내에다 쓴 논문들이 있어요 거기에 있는 교수님 많이 보이면 교수님도 찾아가지고 연락드려도 되고 그리고 교수님 팡팡 아시죠? 김박선이시라는 데서 검색하면 되거든요? 등록사 넷 검색하면

예를 들어 우리 저는 공덕주 교수님이라는 아직 안 놀라왔네? 안 놀라왔네? 어떤 교수님을 할까? 김재철 교수님? 이게 아닌가? 이렇게 그쵸? 이렇게 검색하면은 이렇게 약간 아... 애호롭게 평판도 볼 수 있고

하여튼 김마산에서 좀 우리 대학원생들이 약간 커뮤니티거든요? 여기서 이제 교수님들 평반도 볼 수 있고 네, 그렇습니다 네, 그런 게 있고 이렇게 가시면 되고 그러면 그 학교를 통해서 지원하기 전에 교수님 먼저 연락을 드려야 되는.. 맞아요, 연락을 드려야 돼요 아... 그리고 네, 하여튼 그리고 좋습니다 빨리 조금 더... 아! cg라고 싶으세요?

아.. 관심 있기는 합니다 어.. 시즌이.. 시즈에이 좋죠? 시즈에이.. 시즈에이 사람 많이 뽑잖아요 가.. 가고 싶긴 한데.. 저도 시즌 할 때 시즈에이 가고 싶었는데.. 근데.. 연봉이.. 연봉이 적어요 아.. 진짜요? 네..연봉이.. 연봉이 적고 현실적.. 네.. 야근도 많고 그래도.. 그래도 대기럽이니까 감사합니다.

네, 하여튼 대학원도 좀 열어두시고 보시면 좋을 것 같아요 그리고 저 같은 경우에는 회사 다니면서 석사 박사를 하고 있는 케이스거든요 저는 원래 그냥 백엔드 엔지니어로 아니, 엔지니어라는 말도 없었지 개발자, 개발 직군 이렇게 입사해가지고 ERP 쪽 ERP, SAP라는 툴에서 백엔드 엔지니어로 한 5년 정도 하다가

직무 전환을 했어요. 저도 혼자 AI 녹화하면서 부트캠프, 구글 부트캠프 이런 거 듣다가 머신러닝 부트캠프 이런 거 듣다가 이제 CEO가 생겨서 회사에서 그냥 팀을 옮긴 케이스거든요. 그래서 갔더니 저만 학사여가지고 안 되겠다. 내가 선배인데 아이들보다 선배인데 이제 못 알아 듣겠고 막 이래가지고 큰일 났다 그래서 네, 학사를 한 케이스인데 회사 다니면서 대학원 다니는 것도 너무 추정이에요, 저는. 이게 내가 연구에 정말 뜻이 있고

내가 이 연구하는 게 너무 좋아 이러면 안 맞을 수 있어요. 근데 저처럼 약간 내가 뒤처지는 게 싫고 약간 타이틀이 중요해요. 저는 상태를 되게 중요한 사람이거든요. 타이틀이 중요해 라고 하는 사람들은 커리어 연차와 학위를 동시에 얻을 수 있는 좋은 방법이라고 생각해요. 그리고 학도 걱정하시는데 그거 많이 대출이 되게 잘 나오거든요. 학자금 대출이. 학생대출 받으면 이자도 거의

서울시도 지원해주고 경기도에서도 학자금 이자 대출이자 청년들 이자 많이 지원해줘요 거의 무이자로 대출 받아서 하면 좋고 생활비도 대출해주고 1.5% 벌어 그렇게 하니까 부담 없고 또 수습하니까 월급이 나오니까 그 이자 내고 갚는 거는 금방 갚더라고요 그래서 되게 나름 할만해요 회사 다니면서 물론 회사 다니면 처음엔 적응하느라 병행을 바로는 못하겠지만 한 2년 정도 다니다가 대학원 가서 커리어 높이는 것도 중요한 것 같아요 일 끝나고 수업 듣고 이렇게 하는 거예요?

맞아요 맞아요 대학원생이 크게 두 분류가 있는데 전일제 석사생, 전일제 박사생 이 사람들은 아예 돈을 받으면서 대학원 다녀요 나라에서 지원을 많이 해줘서 연구비도 교수님이 주시고 그분들은 이제 그렇게 가면은 계속 랩실에서 출근해서 연구 계속하고 하는 거고 직장인 대학원생, 특수대학원생, 크기타인 대학원생 이렇게 부르는

전 이제 후자인거죠. 지금 박사도 그렇게 하고 있고 석사도 그렇게 했고. 그럼 저녁에 수업 듣거나 아니면 연차 내고 수업 듣거나 주말에 듣거나 이렇게 학교마다 다 달라요. 성균관대 같은 경우에는 주말에 거의 수업이 있고 연습 같은 경우는 수학원이라고 해서 그거는 저녁에 수업이 있고 저희는 평일에 수업이 평일 업무 시간대에 있어서 연차 내고 가야 되고 저는 고려대 특수대학교 나왔는데 거기에 있다면 저녁에 수업이 있고 그래서 회사 끝나고 가고

이거 만들게요 그렇게 다니고 있어요 박세네 그래서 근데 데이터 사이언 테스트 하시려면 아무래도 하시더라도 데이터든 AI든 꾸준히 공부를 해야 돼요 그러면은 어딨어 어딨어 아 그러면은 대학원 생각이 날 거예요 회사에서 회사에서는 나의 실력에서 입증해야 되는데

대학원이 가성비가 좋거든요. 그런 면에서. 하기가 나아버리니까. 회사에서 인정받는 것도 물론 있지만 저는 그래요. 우리가 지금 한빈님은 취업이 일단 1순위 목표지만 취업하고 나서도 계속해서 저는 누구나 개인 브랜딩을 해야 된다고 생각하거든요. 회사 밖에서도 지금 제가 회사 밖에서 한빈님 보고 멘토링 해드리는 것처럼 회사 밖에서도 여러 사람 만나고 여러 분야로서 내 커리어를 확장을 해야 된다고 생각해요. 회사가 내 인생을 다 책임져주지 않으니까 회사랑 난 계약관계인 거고 내 인생은 또 내가 하고 싶은 거 내가 좀 나가고 싶은 거 내가 개척해야 된다고 생각해야 되구나. 그래서 그런 면에서도 수업이 있는 것 같아요.

석사 박사 합의는 한국 사회에서 굉장히 가성비가 좋은 것 같아요. 데이터와 AI계에서 석사의 힘은 대단해요. 석사를 하면 석사를 졸업하는 것도 아니고 시장만 해도 석사 중 이것만 달라도 강의 요청도 많이 들어오고 멘토링 요청도 많이 들어오고 저는 그 차이를 느꼈거든요. 저는 이제 그냥 백엔드 개발자에서 AI 엔지니어로 넘어가면서도 그런 효과를 많이 느꼈고 현직 엔지니어에서 플러스 석사를 하면서도 기회가 확 열렸고 지금도 박사하고 여러 멘토링 하고

그러니까 약간 스노우를 굴리듯이 나의 가치가 계속 늘어나는 거예요. 기회가 계속 들어오고 그걸 계속 계속 이제 내가 찾아가지 않아도 너무 좋은 제의들이 막 계속 들어오는 걸 느끼니까 아 이거 되게 좋다. 그래서 제가 계속 대학원을 권해요. 직장인한테도 권하고 취업주민생한테도 권하고 데이터랑 AI는 전문성 입증이 필요해서 제가 생각해보면 좋을 것 같아요. 잘 만들었네요

아 프로젝트 오 잘했네요. 네. 제가 이제 서류 검토하는 입장에서 퍼플리얼을 어떻게 보는지 좀 보여드릴게요. 저는 퍼플리얼을 그렇게 중요하게 보지는 않거든요. 네. 왜냐하면 어쨌든 퍼플리를 나열하는 거라 이 사람이 어떤 프로젝트를 했구나 이것만 좀 중점으로 봐요. 그런데 어떤 프로젝트를 했구나라도 아니고 우리가 공구에 낸 잡 디스크립션에 키워드들을 넣어놨는데

거기에 매칭이 얼마나 되는 지만 보거든요 그래서 막.. 어.. 안 보여요 아 제가 이제 데이터.. 어? 여기 사이언티스 다녀 분석하네요? 아.. 네.. 아.. 일단 그렇게 써온다.. 기네스.. 아 저 그냥 데이터.. 데이터 모시기로 본다고 할게요 데이터 엔지니어 뭐 이쪽 관점에서 본다고 해볼게요 그러면 제가 그냥 보는 대로 알려드릴게요 일단 시간이 천천히 부지 않아요 그냥 그냥

네 그냥 어 어 이름 최한빈? 어 링크데인 하네? 들어가보고 어 블루고? 아 나 블루고 하는 사람 좋아해 아 귀여워 어 아 많이 읽지는 않네 어 그래도 좀 꾸준히 하려고.. 그냥 계속 들어주세요 네 그게 흐름이에요 네 제가 서류 검토자라고 보면 어 꾸준히 하려고 하네 음, 좋아. 에구.

오케이 이건 이력서에 있었고 영어 잘하네 비고에 영어 잘함 적고 오 이런 것도 했었네 네 졸업한지 조금 시간이 있구나 그리고 오케이 오케이 이런 거는 이제 약간 랩스쳐 있는 거 보니까 약간 아쉽고

프로젝트 12건? 프로젝트 많이 했네. 볼까? 상담지 랭그래프 메모? 어.. 아.. 죽었어.. 아.. 코드..

응 오케이 응 이거 해봤다 응 이 털 예측? 어 우리 예측 프로젝트 하는데 우리랑 하는 거랑 좀 비슷한지 볼까? 우리 지금 하는 거에 좀 바로 투입할 수 있을지 볼까? 그렇게 생각이라고 음

Okay.

I'm going to go to the top of the top.

Mm-hmm.

음.. 네. 제가 읽고 나서 이제 점수 주거든요. 뭐 얼마나 핏한지, 우리 직무가 얼마나 핏한지 뭐.. 회사마다 다르겠죠. 저희는 뭐.. 아.. 기억이 잘 안 나네. 세 가지 지표가 있어요. 뭐.. 아, 논문. 저희는 석사이상을 보니까 논문, 점수,

공문에 얼마나 핏한지 뭐 역량 점유수 이런 식으로 아 프로젝트를 프로젝트 12 이런 식으로 쓸 것 같은데 제 생각에는 이렇게 개인적으로 공부한 것도 많은 것 같아요 그런 거는 다 뺄 거예요 다 빼면서 12가 아니라 뭐 한 6개 5개 멀게 쓸 것 같아요 프로젝트 개수가 좀 중요 아닐까 관련된

네 그렇게 할 거예요 그러면 이제 그거를 후보들이랑 후보들 다 똑같은 잣대로 평가를 하겠죠 그랬을 때 상대적으로 우리 한빈님이 좀 높은 점수를 받으면 다음 스텝으로 가는 거고 아니면 탈락 이렇게 되는 거예요 근데 지금 너무 길어요 지금 너무 표정, 그 포플 너무 길고 왜냐면 이거를 다 한글탈글 읽을 시간이 없거든요 서류가 너무 많아서 그래서 그 제이디랑

머릿속으로 제이드랑 유사한 거를 계속 찾아요 유사하지 않고 그냥 필살을 버려요 예를 들어서 우리가 지금 수요 예측을 한다고 볼게요 수요 예측 수요 예측은 어느 회사라도 하니까 수요 예측을 한다고 했을 때 아 우리 수요 예측할 사람 찾고 있는데 어 에너스틱? 모델 이름은 왜 딥러닝을 썼지? 뭐.. 뭐.. 네 뭐 이렇게.. 네 이상탐지 이상탐지 이상탐지 모델 못썼지?

그래서 안 보이잖아요? 이런 거죠. 궁금한 거는 그런 거란 말이에요. 그러니까 이런 배경이나 이런 것도 넣어도 되는데 일단 모델이 뭐.. 왜 하게 되었는지, 목표가 뭔지, 모델을 못 썼는지, 우리가 사이언니스트적인 걸 강조하고 싶다면 모델 못 썼는지, 지표 못 썼는지, 결과가 없었는지 이런 거를.. 그렇죠. 컨클루션이 이 거예요. 이게 아니라 좀 정확하게 또 이런 게 나와야 될 것 같아요. 이상신호 탐지니까

네 정확도가 나와야 될 것 같고 이런 거 찾다가 좀 벌써 피곤해져요 네 저 스코어 이런 게 그냥 이런 것만 좀 나오면 좋을 것 같고 어 그리고 이 팔 얘 찍어 얘 찍이네 데이터 뷰에 데이터 네 데이터 그쵸 정확도 뭐 저 여기도 펌플루션 이런 숫자가 그냥 나와야 되고요

음..모델 못썼지? 랜덤 포레스트 기본을.. 왜 이걸로 했을까? 왜 이걸로 했을까? 라는 설명도 있으면 좋을 것 같고 없으면은 만약에 면접으로 넘어가면 왜? 물어볼게 왜 이거 랜덤 포레스트 썼어요? 다른 거 안 해봤어요? 이런 거는 해커 물어봅니다. 왜냐하면 그 사람이 논리적 사고를 하는 친구인지 내가 이거를 할 때 프로젝트를 하나에 프로젝트를 하더라도 그냥 공부용으로 그냥 하는 게 아니라

내가 정말 이거를 공부용이더라도 이 문제에 집중해서 여러 가지 실험을 많이 해볼 수 있는 논리적인 사고가 있는 친구인지 이런 걸 보게 되거든요 이런 거 좋은데 너무 많아 너무 많아요 알고 싶은 거는 정해져 있어요 자 어? 어 이렇게 잘... 이런 것도 만들어봤구나 AB 테스트? 어 이거는 우리 관심 없어 패스 응 패스

그냥 진짜 이러거든요. 보지도 않아요. 네. 어. 어. 있어요. 네. 있어요? 네. 이미지 세대먼테이션 이런 거를. 이런 건 우리 AI팀의 비전 애들이랑 좀 같이 하면 좋으려나? 우리 레이블링하는 데 좀 도움이 되려나? 그때 쓸 수 있으려나?

어... 오...이런... 그래 비고에? 이제 비고에 이런거 적겠다 오늘 지금 레이블링 하는데 기억을 할 수 있을 것 같아 음... 세버드 쏘놈이 예측이다 예측 우리 예측하는데 LSTM? 왜 LSTM을 샀을까?

왜 이렇게 했을까? 오, 오늘도 설명 많이 해봤네 좋다 네 잘했네 잘했네 오케이, 그러면 이제 이거 보고 아, 예측 프로젝트를 그래도 해봤다 라는 생각이 들어서 점수를 조금 더 높일 거고 이것도 별가가 들어가면 더 좋겠죠 그럴 거고 이것도 예측이다

이거는 피처 엔딩 히네일링을 한 거예요.

그런 것 같은데요? 회기분석으로 한 거긴 한데 아 모델링을 한 게 아니구나? 네 아니 그러면은 아 모델링 한 줄 알았네 이러고 넘어갈 것 같아요 아 이것도 모르겠어 텍스트 마이딩도 했다고 되게 다양한 걸 했네 그렇지만 예측은 아니네 이러고 그러니까 예측하고 싶은 게 따로 있거든요 그러면 우리 이 많은 걸 썼지만

보고 싶은 건 따로 정해져 있어요 그래서 많이 쓰는 건 좋은데 그 잡드스크러스션에 따라서 배치를 좀 앞단에 둬야 돼요 내가 우리가 예측하는 사람을 뽑는, 수예측하는 사람을 뽑는다 그러면 그 예측 프로젝트를 더 위로 올려야죠 앞단에 보자마자 점수를 좀 받고 시작할 수 있게 이렇게 배치를 해주고 필요 없는 것들은 좀 많이 날려야 될 것 같아요.

응 어 이 블로그 아 이전했구나 지금 써놓은 것도 많은데 일단 비공개로 해놓은 게 많아가지고 음 왜 이전했어요 근데? 티스토리로 하라고 하셔가지고 너 그만 왜? 학회에서 왜? 벨로그를 많이 안 쓰는 거 같아가지고

근데 이게 뭔가 좀 나눠져서 애매하긴 한데 뭐 이미 시작하고 옮겼으니까 그냥 지금은 계속 티스토리에 비공개로 많이 쌓아놓긴 했어요 왜 비공개로 해요? 공개로 하지 아 공부하고 바로바로 쓰는 거라서 뭔가 좀 정리해서 해야 될 거 같아가지고 정리해서 다 공개해요 진짜로 저는 블로그 쓰는 거 너무 좋은 가상점수거든요 블로그 하는 사람 너무 좋아해요 근데 이왕이면 좀 더 숫자를 좀 봐요 이 사람이 얼마나 그동안 배운 것들을 허투루 날리지 않고 잘 기록을 하느냐 저는 거기에 가상점을 많이 주거든요

그래서 숫자가 좀 중요하긴 해요. 보자마자. 그래서 제가 보자마자 어 생각보다 별로 없네 이렇게 했던 게 그럴 수밖에 없어요. 모르니까. 네. 네. 저 많이 많이 공개를 올려주시고 우리 공... 준비는 많이 했네요. 네. 그치만 좀 더 다듬어야 될 필요가 있습니다. 그리고 우리 마스터 좌수서 볼게요. 지원동기, 성장과정, 방탄점 직무양농.

Bye.

네 무난 무난하게 잘 썼네요

근데 뭐 요거는 무난하고 사실 여기서 판가름 되진 않아서 그쵸? 원래 데이터 쪽이나 AI 쪽은 프로젝트나 연구 연구나 그런 대외 실적이나 대외에서 많이 나가면 좋은데 그런 게 이제 거기서 다 판가름 나거든요? 외부 활동이나 이런 거에서 응. 내외 대회 나가면 좋은데. 베이콘 같은 거 많이 하세요.

공부할 때만 쓰고 안 나가봤어요? 공모전은 안 나가봤어요 그런 거 이런 거 데이컨 참여 많이 해볼게요 아이디어 톤도 좋은데 완전 데이터 경진대회 이런 거 이런 거 이런 거 이런 거 AI 탐지인어들? 아 딥 오디오구나 아주 어렵겠고

나쁘지 않고 이런 거 많이 나오면 예측 이런 거 마감됐지만 연습해보고 이런 거 예측하는 거 좀 많이 하면 좋을 것 같아요 대회 하나 두 개 있으면 좋거든요 경쟁력이 확 올라가거든요 우리는 지금 한 분이면 되게 탄탄하게 준비를 하나씩 하고 있는 상태인 거 같아요

근데 우리 필요한 거는 조금 더 임팩트 있는 경험들이 더 필요해요 지금 이대로라면 잘 될 수도 있는데 거기서 안 튀어요 그냥 무난 무난하다 그렇죠 근데 지금 무난 무난하면 우리 취업은 그거라고 하잖아요 그 주차장에서 뺑뺑이 들면서 자리나게 기다리면서 이제 차가 뺑뺑이 들면서 하는 거에요 운이 진짜 중요하긴 하거든요

운이 중요한데 내 앞에서 자리가 나면 바로 들어갈 수 있는 건데 그럼에도 불구 그래서 지금도 들어갈 수 있는 상태이긴 하지만 내가 더 기회를 늘리려면 대회나 우리 논문도 논문도 한 번 숨어 주는데 논문 안 써줘? 네 아우 잠깐 와, 엄마 좋아, 네.

다음에 제가 사실 논문 수기 캠프 이런 거 많이 열거든요 근데 지금 대상이 다 직장인 대학원생들 대상으로 하고 있어가지고 그런데 나중에 이런 니즈가 좀 많은 거 같아서 그래서 제가 좀 길게 멘토링 하는 친구들이 있어요 그러면은 꼭 논문을 같이 쓰거든요 논문이랑 경쟁력을 확 올려줘서 확답해서 최준생들 대상으로 열면은 꼭 열드릴게요 그때 같이 하면 좋을 거 같아요

대학원 안 다니는데 논문 쓸 수 있어요? 당연하죠 그냥 개인적으로 쓰는 거예요? 네 아... 어... 몰랐어 당연하죠 네 그리고 우리 글르고에도 논문 리뷰를 꼭 넣으세요 응 논문 리뷰 네 그냥 논문 번역해도 좋으니까 논문 리뷰 논문을 꼭 줄 한 번씩은

리뷰하면 좋을 것 같아요. 논문 찬답은 그냥

확인 페이스가 엔비디아에 팔렸더라구요? 7, 8조인가? 그 전에 확인 페이스 아세요? 처음 들어봐요 처음 봐요? 네 확인 페이스 뭐냐면 기터브 AI 데이터계의 기터브 데이터셋 보면은 온갖 데이터셋 다 있어요 유명한 데이터셋 모델들 다 여기 올라와 있고 모델 같은 경우도 모델도 오픈소스 모델 다 여기서 받는 거예요 요즘에 QN 3.8 모델 나왔다 이런 얘기 많이 들었죠 딥시크 나왔다 이런 것들 그런 게 다 이제 협의 페이스에서 다 받아서 쓰는 거고요

AI 모디나 데이터셋 같은 거 너무 크게 때문에 기타업에서 관리를 못 하거든요 실무에서도 그래서 호갱 페이스에서 같이 회사에서도 호갱 페이스로 만들어서 실무에서도 호갱 페이스로 해요 그래서 이걸로 여기서 하시면 좋고 스페이스라는 거 보시면은 약간 데모 같은 것도 많이 올려놨어요 사람들이 맞는 것을 확인할 수가 있고

여기서...

아 여기다 데일리 페이퍼 데일리 페이퍼 보시면 순위가 급등한 논문들 같은 거 요즘 하트 논문들 다 모여 있거든요 여기서 데이터 이런 것만 검색해도 이런 거 볼 수 있고 이런 거 보셔도 되고 아니면 데이터 사이언티스트가 허깅페이스에서는 진짜 요즘 하트한 거?

볼 수 있고 근본 논문 사람들 다 올려놨죠? 요거 따라서 정주행하는 것도 아주 좋아요 이거는 이제 근본, 근본 중에 근본 이거 따라서 읽으시면 되고 논문 읽는 방법은 우리 처음이니까 논문을 읽는 방법에 대한 논문이 있거든요

이렇게 4단계로 읽는 게 방법이 있어요 그래서 이런 거 좀 보면서 눈물 읽고 내가 읽은 거 블로그에 꼭 적으시고 그렇게 하시면 좋을 것 같아요 저도 블로그를 티스토리를 하고요 저는 티스토리를 하는 이유는 광고 받으려고 아 광고

네 광고. 광고가 티스토리로 맛집 블로그랑 그냥 논문 리뷰하는 그런 거 하고 있는데 맛집 블로그에서 그래도 광고비가 꽤 벌려요. 그래서 그 계정 따라서. 그래서 제가 이렇게 있긴 하면 네. 이내요. 근데 요즘에는 논문 리뷰를 안 올리고 다른 거, 다른 기술 블로그, 네이버 블로그랑 티스토리를 하는데 네이버 블로우는 약간 홍보용

제 개인 브랜딩 홍보용이고 얘가 진짜 좀 제가 공부한 것들 하는 건데 보시면 그냥 거의 다 번역 좀 공부하면서 번역하면서 했던 거 올리는 수준이에요. 이렇게 좋으니까 논문을 좀 주기적으로 올리세요. 아까 완벽주의 성격 있다고 하셨는데 진짜 완벽주의는 우리 좀 버려야 돼요. 완료주의로 가서서 논문 리뷰 좀 열심히 하시면 저는 저절로 제가 저의 뷰가 조금 저의 뷰처럼

예를 들어 여기에 일단 어슥하다라는 느낌을 몰라요 그런 경험들이 없으면 네 그래서 그런 감이 생기거든요 네 네 그런 거? 음 음 음 그런 거 많이 하면 좋을 것 같아요 네 음 음 근데 그게서 네 말씀하세요 개인 프로젝트

는 약간 안 좋은거에요? 아뇨아뇨 너무 좋아요 너무 좋은데 너무 좋은데 개인 프로젝트를 한건 너무 좋죠 근데 이 퍼플루에 넣기는 약해요 지금 해야 돼요 그 퀄리티가 약한거에요 아니면 규모가 규모 아 규모가 네 규모가 이게 어떤 뭐 이거 가지고 수직장출한것도 아니고 그래가지고 논문화를 한 것도 아니고 그냥 내가 공부를 한거잖아 특히 ED 한거 그런 것들은 그는

공부를 한 거죠? 네 이거 과제로 과제? 학부 과제? 네 그렇죠 이런 거는 포트폴리오에 넣어도 돼요 넣어도 되는데 넣어도 되는데 보여요 딱 보여요 그냥 이거 선생님 네 아 네 더 베스트인 거는

보는 사람들이 점수를 플러스 1 플러스 1 할 것 같은 잡디를 보고 연관도가 어느 정도 있고 규모가 좀 있는 아니면 성과가 좀 보이는 성과라고 하면 사업이나 대회나 논문이나 이런 정량적 정석 봤을 때 인정이 되는 어떤 것이 있어야 하거든요 그런 산학 과제나 그런 것들이 그런 것들로만 한 셈 만 있어도 프로젝트도

다른 거 생각하며 있어도 훌륭하게 해요. 그건 그냥 무조건 합격이에요. 근데 그게 아니라 그런 게 없으니까 본인이 토이 프로젝트 한 거를 뭐라도 해야 되니까 토이 프로젝트를 한 걸 넣거나 후 때 과제한 걸 넣거나 하면 사실 다 보여요. 근데 지금 보면 평가하는 입장에서는 안 그래도 바쁜데 너무 뭐가 많거든요. 프로젝트 12개라는 건 너무 많아요. 그래서 그런 의미에서 빼고 오히려 더 퀄리티 높은 더 알찬 애를 만들어서 넣는 게

경쟁력을 확 걸어 올릴 수가 있어요. 이런 거는 블로그에 적어요. 블로그에. 블로그 숱자 채우거나, 네. 그리고 기탑도 보거든요. 블로그도 보지만. 저는 블로그를 더 중요하게 보지만 제 동기는... 서로 같이 서로 평가한 친구들, 친구가 동기는 동기는 기탑으로 보더라고요. 기탑을 잔디 꽉 채워져 있는지. 그래서 기탑에 관리를 하든, 블로그에 넣든 이런거는 블로그로 좀 채우시고

더 좋은 프로젝트를 태우는 게 좋을 것 같아요 그래서 그 파이 프로젝트는 정말 제일 후순이고요 개인 프로젝트는 정말 후순이고 진짜 할 거 없을 때 넣는 거고 그래서 대회를 먼저, 대회가 좋아요 대회 참여해서 참여 안 받아도 뭐 상위 몇 퍼센트 뭐 이렇게 써도 좋으니까 대회를 좀 많이 나가주세요 네 네 알겠습니다 해글이나 데이콘이나 해글도 좋아요

그 약간 회사에서 요즘 AI 역량 같은 거 묻는 문항 같은 게 많아졌잖아요. 자소서도 그렇고. 근데 그런 거에서 어떤 걸 보고 싶은 건지가 약간 헷갈려가지고 AI를 활용해서 프로젝트를 한다고 하면 뭔가 그냥 솔직히 AI가 다 해주잖아요. 근데 거기서

어떤 점을 살려서 어떤 걸 놓고야 될지가 약간 애매한 느낌이에요

AI 활용 능력. 일단 툴을 얼마나 많이 사용했는지 툴을 많이 사용해봐야 되는 거 어필을 해야 되고 그리고 말이 AI 역량이지 사실 따지고 보면 내 업무를 어떻게 잘 논리적으로 쪼개고 암묵지를 잘 꺼내서 표현해서 AI한테 먹일 수 있느냐 AI한테 요청할 수 있느냐 란 말이에요. 그걸 보는 거라거든요.

그러니까 AI 역량이라는 것이 많은 것이 함축되어 있어요. 논리성이나 합리적인 것들. 그래서 어떤 식으로 어필하면 되냐면 저는 무슨 프로젝트를 할 때 어떤 어떤 AI 툴을 활용해서 효율성을 높였습니다. 정확성을 높였습니다. 그런 식으로 시작하고 어떤 프로젝트는 무슨 단계, 무슨 단계로 이루어져 있는데 1번 기획 단계에서 이런 스킬을 쓰고 PM 스킬을 사용해서 WBS를 효율적으로 그려봤고 2번 단계 요구사항 분석 단계에서 어떤 툴을 사용해서 어떻게 어떻게 했고 3번 개발 단계에서 뭐 했고 4번 테스트 단계, 테스트 단계에서는 뭐 했고 개발 단계에서 무슨 MCP를 사용해서 연동을 했고

랭그래프를 사용해서 효율적으로 에이전트를 만들었죠. 테스트 단계에서는 멀티 에이전트 그런 일이 있었고 여러 에이전트에게 테스트를 맡겨서 완전성을 높았고 그랬습니다. 그래서 체감상 AI tool을 사용하지 않을 때보다 사용했을 때 몇 퍼센트의 시간이 줄었다고 판단합니다. 앞으로 회사에서 실무에서도 할 때도 이런 여러 tool과 tool과 기술들을 적재적소에 활용하여 저의 능력을 더 증강시키는 그런 인재가 되겠습니다. 이런 식으로 하면 완벽할 것 같아요. 그런 걸 하면 좀 더.

감사합니다. 네 감사합니다. 저희 시간이 다 돼서 저희 앞으로 또 궁금한 말씀에 링크드인으로 저희 일정 보냈거든요. 네. 받으셨나요? 아직 일단 또 확인할 수 있어요. 네. 받아주시고 네. 그러면 그렇게 연락을 또 할게요. 감사합니다. 네 감사합니다. 시간이 짧게 너무 금방 가네요. 환영 맛있게 드시고 또 연락해요. 들러가세요. 고생하셨습니다. 네 고생하셨습니다. 안녕.