★아래 양식을 참고하여 자유롭게 취업수기를 남겨주세요!

1. 기본정보
- 기업명 : 소규모 스타트업
- 입사년도 : 2025년 06월
- 신입, 경력 : 신입
- 전공 : 컴퓨터공학 (석사)
- 학점 : 4.2 , 4.5
- 어학점수 : 해당 없음
- 자격증 : 네트워크 관련 자격증(CCNA 등)
- 대외활동, 공모전, 어학연수, 인턴 등 : 전국 및 교내 수상 6회, 논문 4편, 장학금 4회, 해외 인턴 1년
- 지원 요건 및 준비사항 : 포트폴리오, 직무과제 발표자료

2. 회사 소개 및 직무, 담당업무 소개
- 기업정보: 입사한 회사는 인간에 대한 깊은 이해와 공감을 바탕으로, AI 기술을 통해 인류의 삶의 질을 향상시키는 서비스 개발에 집중하는 AI 스타트
업입니다. AI 기술에서 뛰어난 기술력을 보유하고 있으며, 대표 서비스는 100개 이상의 대기업과 공공기관에서 사용 중입니다.

- 직무정보: AI연구원으로, Vision, Audio, NLP, Multi-modality 등 다양한 AI 기술을 연구합니다. 주요 업무는 AI Human, Conversational AI, Speech
Recognition, Human Face Analysis 등의 기술 개발이며, 정부과제 수행 및 제품 고도화 연구에 참여합니다.
1. 멀티모달(비전·오디오·NLP) 모델 연구, 개선
2. 문서 기반 생성(RAG) 및 평가, 채점, 리포팅 파이프라인 설계
3. 온프레미스·실시간 서빙 최적화(지연시간, 비용, 안정성)
4. 신뢰성(Robustness, OOD, 불확실성) 설명가능성(근거, 로그, 재현) 강화

3. 서류, 필기, 면접 등 입사전형별 준비과정(최소 300자 이상)
전형은 서류 → 기술면접(발표 중심) → 추가 인터뷰(심화 질의) 흐름이었고, 제가 가장 집중한 건 연구를 실무 제약과 연결해서 설명하는 능력이었습니
다.
서류 단계에서는 내가 잘하는 연구가 아니라 회사가 당장 부딪히는 문제를 내가 어떻게 줄여줄 수 있는지를 전면에 배치했습니다. 특히 온프레미스가 필요
한 이유(민감 데이터, 사내·군사 기밀, 데이터·로그 보존, 설명·재검토 요구) 를 제약조건으로 먼저 고정하고, 그 위에서 RAG·프롬프트·경량 튜닝·평가
체계를 어떤 우선순위로 설계할지 제시했습니다.
면접은 발표를 듣다가 즉석 질문이 이어지는 방식이어서, 화이트보드로 BERT, GPT 학습(MLM vs AR), temperature, top-k, top-p 같은 기초를 설명하는 훈련도
병행했습니다. 또 2026년에는 기업이 채용 과정에서 AI 활용을 더 확대하고, 지원자 자소서도 AI 사용이 급증해 진짜 역량 검증이 더 중요해지는 분위기라
서, 말로만이 아니라 내가 직접 설계, 구현하고 실험한 흔적을 면접 내내 반복해서 보여주려 했습니다.

4. 본인만의 취업전략 또는 실용적인 Tip(최소 500자 이상)
서류 작성 Tip
저는 다양한 경험을 통해 꾸준히 성장하는 인재를 메인 키워드로 설정했습니다. 석사 과정에서의 깊이 있는 연구 활동과 해외 인턴, 공모전, 산학 과제
등의 실무 경험을 하나의 스토리로 연결하여 이론과 실무 모두에서 균형 잡힌 역량을 강조했습니다. 특히 단순히 SOTA 모델을 다룰 줄 안다보다는 AI를
통해 실제 사용자의 어떤 Pain Point를 해결할 수 있는가를 명확히 어필하는 것이 중요합니다. 기술을 비즈니스 문제 해결의 도구로 바라보는 시각을 자
소서 곳곳에 녹여내세요.
면접 Tip
평소 최신 AI 트렌드를 꾸준히 팔로우업하는 것이 도움이 되었습니다. LLM, RAG, Prompt Engineering 등 현업에서 바로 쓰이는 기술들에 대해 직접 구현해
본 경험을 근거로 답변할 수 있었습니다. 과거 진행했던 연구와 프로젝트를 되돌아보며 당시 무엇이 부족했고, 다시 한다면 어떻게 개선할 것인가를 미
리 회고해 둔 것이 도움이 많이 되었습니다. 이를 통해 개선 의지가 있는 연구자로서의 모습을 보여줄 수 있었습니다. 또한 직무와 직접적으로 일치하지
않는 경험이라도, 핵심 개념을 바탕으로 유사성 및 적용 가능성을 설명하면 긍정적인 반응을 얻을 수 있습니다.
직무과제 Tip
직무과제는 단순한 기술 이해도 테스트가 아닙니다. 회사의 비즈니스 상황을 깊이 분석하고, 이 기술이 왜 우리 회사에 필요한가를 논리적으로 연결하는
것이 핵심입니다. 저는 회사의 주력 제품이 어떤 환경에서 동작하는지(on-premise), 어떤 데이터를 다루는지(한국어 문서), 어떤 제약이 있는지(고객사 제
한된 자원)를 분석한 후, 이에 맞는 기술 솔루션을 제안했습니다. 논문 하나를 깊이 파고들되, 그 논문이 현업의 어떤 문제를 해결할 수 있는지까지 연
결 짓는 것이 중요합니다.

5. 해당 직무 취업을 희망하는 취준생을 위한 조언(최소 300자 이상)
AI 연구원 취업을 준비하시는 분들께 드리고 싶은 핵심 조언은 연구와 실무의 연결고리를 찾는 것입니다. 대학원에서는 SOTA 달성과 성능 향상이 목표였
을지 모르지만, 기업에서는 이 기술이 우리 고객의 어떤 Pain Point를 얼마나 효율적으로 해결해 줄 수 있는가가 훨씬 중요합니다.
2025년 채용 시장은 결코 녹록지 않습니다. 글로벌 빅테크와 국내 AI 스타트업 간의 기술격차가 커지면서 많은 스타트업들이 인력 감축을 진행 중이고, 신
입 채용 비중은 2021년 대비 절반 이하로 감소했습니다. 기업들은 얼마나 많이 뽑느냐보다 누구를 뽑느냐에 집중하고 있으며, 단순 코딩 능력보다 AI
도구 활용 능력과 문제 해결 과정에서의 기여도를 중요한 평가 기준으로 삼고 있습니다.
하지만 동시에, AI 분야에서 1만 2천 명 이상의 인력 부족이 예상되고 있으며, 많은 기업들이 숙련된 AI 인재를 찾지 못해 어려움을 겪고 있습니다. 이는
역설적으로 준비된 사람에게는 기회가 된다는 의미입니다. 포트폴리오나 면접을 준비하실 때, 단순히 사용해 본 모델을 나열하기보다는 왜 이 모델을 선
택했는가?, 다른 대안과 비교했을 때 어떤 트레이드오프가 있었는가?에 대한 논리를 탄탄히 세우시길 바랍니다.
마지막으로, 본인이 했던 연구와 프로젝트를 끊임없이 회고하세요. 성공 경험뿐만 아니라 실패와 부족했던 점까지 솔직하게 분석하고 개선하려는 태도가
면접관에게는 가장 큰 잠재력으로 비칩니다. 기술보다도 문제 해결력과 태도를 보려는 회사의 관점을 이해하고 준비하시길 바랍니다.

여러모로 혼란스러운 시대입니다. 취업시장은 여전히 얼어붙어 있고, 기술은 빠르게 변화하고 있습니다. 하지만 좋은 회사들을 계속해서 지원하다 보면 결
국 합격의 기회는 반드시 옵니다. 불안해하지 마시고, 성실하고 꾸준하게 준비해 나가시길 응원합니다.