🐿️ AI 직무 취업, 어디서부터 시작해야 할까?

2025. 1. 23.

핀더에게,

1월 1일에 새 다이어리를 썼던 게 엊그제 같은데 벌써 설이라니 🌅

모두 새해 복 많이 받아! 핀더들은 올해 새롭게 도전해 보고 싶은 게 있어? 매번 실패하게 되는 다이어트를 해 봐도 좋고, 쇼츠 시청 시간을 줄일 겸 독서를 습관으로 만들어보는 건 어때? 눈치 챈 핀더들도 있겠지만, 여기서 중요한 건 바로 ‘꾸준함’ 이야. 어떤 일이든 꾸준함이 없다면 내 것으로 만들기가 어렵기 때문이지. 취업과 커리어도 마찬가지야. 올해 더 좋은 커리어를 가질 수 있게 핀더가 꾸준히 패스레터도 읽고, 하고 싶은 일에 꾸준히 뛰어들기를 바라. 1월은 설이 있어 조금 일찍 패스레터를 찾아와봤어. 오늘도 패스레터를 읽어줘서 고마워. 얼른 시작해볼게!

프리패스 면접 보기 2탄🔥

면접은 누구에게나 어렵고 불편한 자리야. 간혹 긴장감으로 인해 실수가 생기기도 해. 하지만 철저하게 대비한다면 실수도 얼마든지 방지할 수 있어. 면접장에서 당황하고 싶지 않은 핀더라면 면접 볼 때 자주 하는 실수를 알아두는 것이 좋아. 지금부터 패쓱이가 면접 중 흔히 일어나는 실수와 이를 최소화할 수 있는 필승 전략을 알려줄게!

누네띠는 자소서 만들기 시리즈 읽기

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[1탄] 합격을 부르는 면접 준비 방법

면접 중 실수 TOP 3
어떻게 대처해야 할까?👨‍💼

１. 회사를 잘 몰라서 발생하는 실수

생각보다 회사에 대해 잘 모르는 채로 면접장에 가는 사람들이 많아. 그런 사람들이 “우리 회사의 최근 성과를 알고 있나요?”와 같은 질문을 받으면 어떻게 될까? 예상치 못한 질문에 당황해서 엉뚱한 답변을 하거나, 아무 대답도 하지 못하고 쩔쩔맬 수밖에 없어. 결국 면접관은 준비가 부족하다는 인상을 받고, 부정적인 평가를 내릴 가능성이 커.

🏆 필승 전략: 기업 정보 복습하기

이 실수를 예방하는 방법은 아주 간단해! 자기소개서를 작성할 때 정리했던 기업 정보와 인재상을 다시 한번 꼼꼼히 복습하는 거야. 여러 회사에 지원했다면 특히 더 복습이 중요해. 회사에 관해 잘 알고 있는 모습을 보여야, 다른 회사가 아닌 바로 ‘이 회사’에 입사하고 싶다는 의지를 전달할 수 있거든.
자기소개서를 쓸 때 기업 정보와 인재상에서 인상 깊은 키워드를 뽑아 정리해 두면 면접 준비에 아주 유리해. 이를테면, 삼성전자는 ‘혁신, 글로벌, 지속가능성’에 중점을 두는 기업이고, ‘ 열정, 창의, 혁신, 도덕성’을 갖춘 인재를 선호한다는 식으로 말이야. 그리고 각 키워드와 연관된 자신만의 경험을 발굴해 보자. 이렇게 하면 면접관의 질문에 당황할 일은 없을 거야!

➡️기업 정보와 인재상을 조사하는 방법은 <누네띠네 자소서 만들기> 4탄을 참고해 봐!

2. 동문서답으로 답변하는 실수

면접을 준비할 때 ‘답변은 두괄식으로 하라’는 조언을 한 번쯤은 들어봤을 거야. 두괄식으로 답변해야 하는 이유는 이를 통해 지원자가 질문의 핵심을 이해하고 있는지 평가하기 때문이야. 질문을 제대로 이해했더라도 하고자 하는 말을 뒤로 미루면, 면접관은 의도에 맞지 않는 대답이라고 생각할 수 있어. 그러면 직장인의 핵심 자질 중 하나인 소통 능력이나 공감 능력이 낮은 사람으로 평가되기 쉬워.

🏆 필승 전략: 거꾸로 이야기하는 연습하기

자신도 모르게 자꾸 미괄식으로 이야기하는 이유는 일이 벌어진 순서대로 이야기하는 게 더 익숙해서 그래. 그럴 땐 우선 면접관의 질문에서 핵심을 파악한 다음, 결론에서부터 거꾸로 이야기하는 연습을 해 봐. 결론을 먼저 얘기하고, 그렇게 생각한 이유를 부연 설명하는 식이야. 이 구조로 답변하는 연습을 반복하면 1분이라는 짧은 시간 안에도 간결하고 정확하게 답할 수 있을 거야.

면접관이 이렇게 물어봤다면?
"우리 회사에 지원한 이유는 무엇인가요?"

Good "이 회사에 지원한 이유는 A 회사가 추구하는 친환경 경영 철학이 제 가치관과 잘 맞기 때문입니다. 탄소 중립 공모전에 참여한 경험이 있는데…”

Bad “대학생 때 탄소 중립 공모전에 참여한 경험이 있습니다. 이를 통해 환경을 생각하는 것이 얼마나 중요한지 깨달았고…”

3. 소극적인 태도로 임하는 실수

소극적으로 면접에 참여하는 모습은 면접관에게 부정적인 인상을 주는 대표적인 요인이야. 예를 들어, 면접관이 질문할 때마다 "네"와 같은 단답형으로만 대답하면, 면접관은 지원자가 대화에 관심이 부족하다고 느낄 수 있어. 또한, 시선을 자주 피하거나 바닥을 내려다보는 행동도 자신감이 없는 소극적인 태도로 비칠 수 있지.

🏆 필승 전략: 면접관에게 질문 던지기

오직 면접관만이 질문을 할 수 있는 건 아니야. 지원자의 질문은 긍정적이고 능동적인 태도를 보여주는 가장 쉬운 방법이거든. 면접관이 하고 싶은 말이나 질문이 있냐고 묻는다면, 망설이지 말고 질문을 던져 봐. 진행 중인 회사의 주요 프로젝트나 사내 문화에 관해 물어봐도 좋아. 이렇게 준비한 질문을 통해 대화를 마무리하면 한층 더 적극적인 인상을 남길 수 있어.

이렇게 말해 봐!

"이 팀에서는 협업이 주로 어떤 방식으로 이루어지나요?"
“효과적인 협업을 위한 이 회사만의 특별한 방식이나 문화가 있나요?”

실수해도 괜찮아!
면접 후 복기하는 방법💭

이미 면접에서 실수를 해버렸다고? 괜찮아, 실수했다고 끝이 아니야! 지난 면접에서 어떤 점이 부족했는지 꼼꼼하게 되짚어보면 돼. 면접을 복기하는 과정은 다음 면접을 위한 훌륭한 밑거름이 되어줄 거야.

1. 질문과 답변 정리하기

면접에서 어떤 질문을 받았고, 내가 뭐라고 답했는지 쭉 적어 봐. 긴장을 많이 하면 기억이 잘 나지 않기도 해. 이럴 땐 떠오르는 단어를 간단하게 적는 것으로 충분해.

2. 답변 살펴보기
내가 한 답변이 질문의 의도에 부합했는지, 회사와 관련된 내용에 우물쭈물하지는 않았는지, 미괄식으로 말한 답변은 없었는지 돌이켜 봐. 이때, 부족한 점과 함께 좋은 점도 기록하는 걸 추천해. 명료하게 답했던 순간이나 면접관과 원활하게 소통했던 부분처럼 말이야. 면접에 대한 자신감을 조금 더 얻을 수 있을 거야.

3. 답변 보완하기
마지막으로 질문에 대한 이상적인 답변을 고민해 보는 시간을 가져 봐. 다음 면접에서 비슷한 질문을 또 받을 수도 있으니까 말이야. 미리 준비해 두면 더 효과적으로 답변할 수 있겠지?

실수는 실패가 아니라는 점을 꼭 기억하길 바라. 실수하지 않으려고 너무 애쓰기보다는 후회 없는 면접을 준비하는 게 더 중요해. 핀더들이 후회 없는 면접을 준비할 수 있도록 나, 패쓱이가 끝까지 도와줄게! 3탄에서는 면접에서 자주 나오는 질문과 똑 부러지게 답변하는 요령에 대해 알려주려고 해. 곧 돌아올 테니 조금만 기다려!

AI 분야로의 여정: 취업 성공을 위한 필수 로드맵🗺️

이번 먼슬리 인사이트에서는 AI 기술의 필수성과 AI 직무 취업을 위한 준비 단계에 대해 이야기해볼게. 요즘 채용 시장이 어려워도, AI 기술을 가진 지원자들은 여전히 러브콜을 받는다고 해. 핀더들도 AI 시대의 주목받는 인재가 되어보는 건 어떨까?

1. 얼어붙은 채용 시장에서도 필수!

왜 AI를 배워야 할까?

AI의 중요성: 요즘 채용 시장이 얼어붙었지만, AI는 필수 기술로 자리잡았어.
2024년 보고서에 따르면, 한국의 리더들 중 70%는 AI 기술이 없는 지원자를 채용하지 않겠다고 했대. 또 82%의 리더들은 AI를 다룰 수 있는 직원을 고용할 계획이라고 하니까, 준비하는 게 좋겠지?

AI를 도입하면 직원들의 생산성을 높일 수 있다고 인식하고 있어. 그러니까 AI는 모든 기업이 필수적으로 요구하는 역량으로 자리잡고 있는 거야. AI 직무를 준비하는 친구들이나 IT 개발, 데이터 관련 직무를 목표로 하는 취업 준비생들에게 더 많은 기회를 제공할 거라고 생각해!

2. AI 산업, AI 직무 취업에 필요한 단계별 학습

AI 직무에 취업하려면 뭘 준비해야 할까? 체계적인 계획을 세우고 기술과 지식을 배우는 게 중요해. 무작정 책만 읽는 게 아니라, 실무에서 쓸모 있는 능력을 키워야 해. 이제 기초, 중급, 고급 단계로 나눠서 필요한 기술 스택을 살펴볼게.

➀ 기초 단계: 프로그래밍 언어와 통계학

프로그래밍 언어 배우기: AI 분야에서는 주로 Python을 사용해. 문법이 간단하고 직관적이라 초보자도 쉽게 배울 수 있어. 데이터 분석에 강한 Python은 넘파이, 팬더스, 맷플롭립 같은 라이브러리로 데이터를 처리하고 분석할 수 있도록 도와줘.

데이터 처리 라이브러리

넘파이(NumPy) : 수치 연산을 위한 라이브러리로, 큰 데이터 집합을 효율적으로 처리해.
팬더스(Pandas) : 데이터를 분석하고 조작하는 라이브러리로, 특히 금융 데이터를 다룰 때 유용해.
맷플롭립(Matplotlib) : 데이터 시각화를 위한 라이브러리로, 그래프와 차트를 만들어 데이터 이해도를 높여줘.

통계학 기초: 데이터에 의미를 부여하기 위해 통계학을 알아두는 것도 중요해. 통계 기법을 통해 데이터 간의 연관성과 규칙을 찾을 수 있어. 데이터가 아무리 많아도, 의미 있는 인사이트를 도출해야 진짜 가치를 가질 수 있거든.

➁ 중급 단계: 머신러닝과 딥러닝, 사이킷런과 텐서플로우

머신러닝 개념: 머신러닝은 AI를 만들기 위해 기계를 학습시키는 과정이야. 특정 패턴을 추출하는 방법을 컴퓨터에 지시하고, 데이터의 특징을 분석해줘.
예를 들어, 토끼와 고양이 사진을 구별하는 알고리즘이 바로 머신러닝이지.

딥러닝 이해하기: 딥러닝은 머신러닝의 한 종류로, 인공 신경망을 활용해. 사람이 가르치지 않아도 컴퓨터가 스스로 학습하고 예측할 수 있어. 알파고가 좋은 예시야. 실전에서 데이터를 통해 새로운 전략을 학습했지.

개발 수단 배우기

사이킷런(Scikit-learn) : 머신러닝 및 데이터 분석을 위한 Python 라이브러리야.
텐서플로우(TensorFlow) : 구글이 개발한 오픈 소스 머신러닝 프레임워크로, 딥러닝 모델 구축에 적합해.

⓷ 고급 단계: AI 모델링과 생성형 AI

AI 모델링: 분석한 데이터를 기반으로 판단을 내리는 알고리즘을 개발하는 과정이야. 이 단계에서 실제 데이터를 활용해 AI 모델을 만드는 실습이 중요해.

생성형 AI: 생성형 AI는 텍스트, 이미지, 영상 등을 생성하는 기술이야.
예를 들어, 챗지피티(ChatGPT)나 달리(DALL-E) 같은 모델이 있어. 원본 데이터를 학습해 다양한 형태의 콘텐츠를 만들어내는 데 사용돼.

데이터 정제 및 시각화: 고급 단계에서는 데이터 정제와 시각화 기술도 익혀야 해. 데이터를 정리하고 시각화하여 인사이트를 도출하는 능력이 필수적이야.

3. 기술 스택 학습 후 필수 단계: 프로젝트 경험과 포트폴리오 구축

이론 학습을 통해 기술 스택을 쌓은 다음, 실제 프로젝트에 해당 기술을 적용해보는 게 중요해. 이론만으로는 부족하니까, 실력을 증명할 기회를 찾아야 해!

➀ 프로젝트 경험 쌓기

실제 프로젝트 참여: 혼자서 실전 프로젝트 경험을 쌓기 어렵다면, 부트캠프에 참여해보는 걸 추천해. 특히 커널 아카데미 AI 개발 부트캠프는 같은 목표를 가진 사람들과 교류할 수 있는 협업 프로젝트는 물론 기업 연계 프로젝트까지 진행한다고 해. 이런 경험들은 면접에서 핀더들의 실력을 증명하는 데 큰 도움이 될 거야. 아쉽게도 지금은 모집 기간이 아니라고 하니, 추후 오픈 예정일인 2월 11일을 기다려보는 건 어때?
AI 경진 대회 참여: 데이터 분석 경진 대회 플랫폼인 ‘캐글(Kaggle)’이나 여러 AI 경진 대회에 참여해보는 것도 좋아. 이런 대회에서의 경험은 포트폴리오를 더욱 신뢰성 있게 만들어 줄 거야.

➁ 포트폴리오 구축하기

프로젝트 경험을 어필: 채용 담당자들은 단순한 이력서보다 프로젝트 경험을 통해 지원자의 진성성과 설득력을 더 높게 평가해. 개발 능력, 분석력, 창의적이고 적극적인 성향을 포트폴리오를 통해 잘 보여줘야 해.

실제 경험 근거 마련하기: 실제 업무 경험이 없어도, 프로젝트를 통해 겪은 경험을 바탕으로 근거를 마련하는 게 중요해. 네가 어떤 문제를 해결했는지, 어떤 결과를 도출했는지를 구체적으로 서술해보자.

딥러닝을 활용한 AI 의료 진단:
영상 처리부터 모델 개발까지

"딥러닝 기초 지식은 있는데, 난 이제 어느 분야로 나아가야 하지?"🤔

아직 로드맵을 그리지 못한 친구들, 여기 좋은 정보가 있어!

요즘 딥러닝 기술이 의료 분야에서 어떻게 쓰이는지 궁금하지? 이 강의에서는 단 5주 만에 AI 의료의 핵심 기술과 실제 응용 사례를 배울 수 있다고 해. 국내 AI 의료 업계 1위 기업의 실무자가 직접 가르치고, 의료 데이터를 다루는 방법과 AI로 의료 서비스를 개선하는 방법도 익힐 수 있어.

의료 AI 분야에 관심 있거나, 관련 프로젝트에 참여하고 싶은 사람들에게 딱 좋은 출발점이 될 거야. 관심있다면 한번 도전해보는 건 어떨까?

딥러닝으로 의료 진단하기

데이터 분석 부트캠프

“데이터 분석 취업, 어디서부터 시작해야 할지 고민 중이야?”

취준생들 주목📢

이번 KDT 데이터 분석 부트캠프는 데이터 분석에 필요한 실전 기술을 단 21주 만에 배울 수 있는 절호의 기회야. 기초부터 실무까지 체계적으로 구성된 커리큘럼 덕분에 Python, SQL, Excel, Tableau 등 다양한 툴을 다루며 실력을 쌓을 수 있어. 실무 프로젝트를 통해 기업에서 사용하는 데이터 분석 기술을 실제로 적용해보면서 포트폴리오도 완성할 수 있지.

게다가 현직 멘토들이 직접 피드백을 해주고, 취업 준비에 필요한 맞춤형 지원도 제공되니까 더 이상 '혼자' 고민할 필요가 없어. 이 부트캠프에서 얻은 기술과 경험은 취업 후 바로 활용할 수 있는 강력한 무기가 될 거야.

데이터 분석 분야로의 첫걸음, 이 부트캠프에서 시작해보는 건 어떨까? 지금 바로 도전해보자!

석사없이 데이터분석가 되기

스파크세션

(SPARK SESSION)

이번 영상에서는 AI 기술의 발전과 상용화에 대한 기업들의 고민을 다루고 있어.
카이스트의 주재걸 교수님과의 대화를 통해 AI의 활용 가능성과 중요한 디바이스 개발에 대해 설명하고, AI가 대중화되기 위해 해결해야 할 과제도 논의해. AI에 대한 최신 정보와 실무 지식이 궁금하다면 이 강의를 들어보는 것은 어때?
IT 업계 취업 이야기가 궁금하다면, 잡슨트 채널에서 만나봐!

카이스트 교수님의 AI 듣기