Q. KAI 인공지능 부서 취업 관련 질문있습니다.

답변 5

• 

  채택스포스코

  코전무 ∙ 채택률 77%

  ---

  채택된 답변

  안녕하세요. 멘티님. 반갑습니다. 멘티님이 KAI 인공지능 부서의 자율비행 소프트웨어 개발 직무에 관심을 가지신 점 매우 잘 이해했습니다. 저의 대학 동기 중 몇몇이 항공우주 및 방위산업 분야에서 일하고 있는데 그들이 전해준 이야기들을 종합해 보면 KAI와 같은 회사에서 자율비행 소프트웨어 개발은 고도의 전문성을 요구하는 분야입니다. 멘티님이 단기간이나마 UAM용 eVTOL 제어기 설계 연구에 참여하신 경험은 실무에 대한 흥미와 방향성을 탐색하는 좋은 시작점이 될 것입니다. 다만 해당 직무는 항공역학 AI 알고리즘 코딩 능력 등 여러 기술 스택이 긴밀하게 연결되어 있어야 합니다. 실제 현업에서는 비행 제어 로직을 구현하고 경로를 최적화하며 군집 비행 알고리즘을 개발할 때 기계 시스템에 대한 이해도 중요하지만 이를 소프트웨어로 어떻게 효율적이고 안전하게 구현하는지가 핵심 역량이 됩니다. 파이썬이나 C++ 같은 언어에 대한 능숙함 그리고 머신러닝이나 딥러닝 프레임워크 활용 경험이 있다면 더욱 유리할 것입니다. 멘티님의 고민처럼 개인적인 학습과 프로젝트 진행만으로 충분할지 아니면 석사 진학이 필요한지는 해당 직무의 깊이와 요구하는 전문성을 고려해보아야 합니다. 제 동기들의 경험에 비춰볼 때 KAI의 자율비행 소프트웨어 개발과 같은 연구 개발 직무는 석사 학위가 상당히 선호되거나 실질적으로 필수적인 경우가 많습니다. 특히 항공역학 AI 코딩 등 아직 익숙하지 않은 분야가 많다면 석사 과정을 통해 체계적으로 해당 지식을 습득하고 심도 있는 프로젝트 경험을 쌓는 것이 큰 도움이 될 수 있습니다. 학사 졸업 후 바로 취업을 목표하신다면 관련 분야의 개인 프로젝트를 통해 비행 제어 시뮬레이션이나 드론 제어 AI 적용 사례 등을 직접 구현해보시구요 깃허브에 잘 정리된 포트폴리오를 만드는 것도 실력을 보여주는 좋은 방법입니다. 하지만 장기적인 관점에서 볼 때 고위험 고신뢰 시스템인 항공 분야의 핵심 소프트웨어 개발은 탄탄한 이론적 배경과 심화된 연구 경험을 갖춘 인재를 선호한다는 점을 염두에 두시면 좋을 것 같습니다. 모쪼록 도움이 되셨다면 채택부탁드립니다. 감사합니다.

  ---
• 대

  대한민국취준생파이팅

  코부사장 ∙ 채택률 68%

  ---

  안녕하세요 후배님, 취업 준비에 수고가 많으십니다. 질문 사항에 대해 답변 드리겠습니다. 본인의 상황을 종합적으로 고려했을때 석사를 진학하시는 것을 추천드리겠습니다. 물론 개인적으로 관련 분야를 공부하고 프로젝트를 진행하는 것도 좋으나, 석사에 진학할 경우에는 보다 전문적인 연구과제를 수행하고 논문을 투고하시는 과정에서 압도적인 실적을 창출하실 수 있는 기회를 얻으실 수 있습니다. 또한 연구개발 직무의 경우 타직무에 비해 상대적으로 보다 높은 직무 전문성을 요구하는 경향이 있으므로 석사 진학시 학사 졸업자에 비해 직무 경쟁력 어필에 있어 유리합니다.

  ---
• P

  PRO액티브현대트랜시스

  코전무 ∙ 채택률 100%

  ---

  안녕하세요 멘티님~~ 지금 상태라면 바로 취업보다 ‘프로젝트 1~2개 + 필요 시 석사’ 전략이 현실적입니다. 자율비행 SW는 제어·코딩·알고리즘 깊이가 필요해 단기 경험만으로는 부족합니다. 우선 Python/C++ 기반 제어·경로최적화 프로젝트를 만들어 포트폴리오를 쌓고, 부족하면 항공/제어 석사로 연결하는 게 가장 안전한 루트입니다.

  ---
• 

  Top_TierHD현대건설기계

  코사장 ∙ 채택률 96%

  ---

  석사의 경우에는 어떤 연구를 했는지가 산업군과 직무를 정할시에 가장 크리티컬한 부분이 됩니다. 멘티분이 하신 연구활동의 결과물의 수준이 낮거나 희망하는 산업군, 직무와 핏하지 않다면 불가능은 아니겠지만 취업에 상당한 어려움이 있을 것입니다.

  ---
• 멘

  멘토 지니KT

  코상무 ∙ 채택률 62%

  ---

  ● 채택 부탁드립니다 ● 현재 상태라면 바로 취업보다는 준비 후 지원이 현실적입니다. KAI AI 직무는 제어 이론과 함께 Python 기반 알고리즘 구현, 시뮬레이션 경험이 중요합니다. 지금은 기초가 부족한 단계라 석사까지 바로 가기보다는 6개월에서 1년 정도 집중적으로 Python, 제어, 경로 최적화 프로젝트를 직접 수행해보는 것을 추천드립니다. 그 과정에서 ROS나 시뮬레이션 경험까지 쌓으면 경쟁력이 크게 올라갑니다. 이후에도 부족하다고 느껴지면 석사를 선택하는 것이 더 효율적입니다. 지금은 방향을 잡고 빠르게 실행하는 것이 가장 중요합니다.

  ---