0. 직업을 정하는 것은 입시가 아닙니다. 특정 회사에 입사해야만 직업이 되는 것도 아닙니다. 하고 싶은 일을 말씀하시면서 수요와 현실을 이야기하시는 건...입시 느낌입니다. 1. 하고 싶은 일이 취업과 연계되어 덕업일치를 이루면 좋겠지만... 하고 싶은 일을 직업으로 하고 싶다면 업계에서 요구하는 역량 이상이 필요합니다. 이미 하고 싶다는 생각만으로 부족하다는 것을 알기에 대학원을 생각하시고 현실적으로 가능 여부를 타진하시는 것으로 보이지만 많은 논문을 공부하고 증명을 하는 대학원을 다닌다고 한들 현실적으로 가능하게 만드는 것은 본인이 하고 싶어하는 의지만큼 노력하고 실행을 했냐의 문제겠죠. 2. 인공지능, 데이터 관련한 직무를 말씀해주셨는데요. 정확히 분석에 관한 직무만 하고 싶으신건지 아니면 해당 산업의 분야를 아울러보시는 지에 따라 다르겠습니다만.... 직무 범위가 한정되고 협소하지 않습니다. 인공지능, 데이터 관련하여 전문적인 지식이 필요한 부분이 있는 것은 틀림이 없습니다. 하지만, 전문적인 지식이라 하더라도 대학원에서만 수학할 수 있는 것은 아닙니다. 대학원의 교육에만 의지한다면 현업과 뒤떨어질 수도 있죠. 이런 부분을 전문적인 교육이 필요하다로 보고 제한된 부분을 제외하더라도 데이터 파이프라인, 데이터 레이크, ETL 와 데이터의 입/출력, API의 개발 등등의 업무들까지 해당 인력이 다 구축/운영하지는 않겠지요. 인공지능/데이터를 이용한 프로덕트(추천/검색/개인화/BI/엔진 등등)의 형태에 따라 해당 팀과 회사의 인력 구성도 달리되기도 하지요. 회사 외에도 오픈소스를 통해 전체 산업에 기여할 수도 있고 그를 통해 큰 시장의 커뮤니티에 기여할 기회가 생기기도 합니다. 즉, 관련 업무에 참여하고 기여할 수 있는 방법은 다양합니다. 학력의 문제보다 지식을 쌓기위해 학습을 얼마나 해봤냐, 어디까지 해봤냐 같은 역량의 문제이지 않을까요. 외국기업에 가고 싶다고 몇 십년을 노래 부르면서 영어 공부 안하는 사람, 탈락할까 지원도 안하는 사람이 태반입니다. 현실적으로 가능할지는 실행의 결과일 뿐인 것 같습니다. 하고 싶다면 충분히 공부하시고 하시면 됩니다.

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2023년 1월 9일 오전 6:51

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