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 네이버 부스트캠프 AI Tech 1기를 수료한 지 어느덧 1년 반이 지났다. 그동안
 스타트업과 대기업 모두 경험하며&nbsp;책과 강의를 내는 등 다양한 일들이 있었다.
 더 궁금하신 분들은
 <a href="https://www.linkedin.com/in/philgineer/">링크드인 프로필</a>을
 참고하기 바란다.


 스타트업에서는 2기 후배님과 함께 일한 적도 있고, 3기에는 &lt;부캠에서
 살아남기&gt; 강연에 참여하기도 하고, 매 새로운 기수를 모집할 때마다 내 블로그
 방문객은 두 배가 되는 등 부캠AI와 다양한 인연을 맺고 있다. 관련 검색어로
 구글링 시 아직도 가장 먼저 보이는
 <a href="https://www.philgineer.com/2021/02/ai-tech.html">부캠 합격&amp;후기 포스트</a>, 그리고 다양한 질문답변을 정리한&nbsp;<a href="https://www.philgineer.com/2021/09/qna-ai-tech.html">부캠 취뽀 QnA 포스트</a>를 통해 이미 많은 것들을 공유했지만, 최근 이직 면접에서 부캠을 회고하며 다시금 느낀 바가 있어
 지원자들이 가장 궁금해하는 "부캠AI는 취업에 도움이 될까"라는 질문에 답해보고자
 한다.


<table>
 <tbody>
 <tr>
 <td>
 <a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEg2RkcKV1BQEUBf5yjP8J8Bsci0KAj5atPPQeDh317LR3_RFwaUVHl01IVv5gH0AyEqYC4QgFyDFVYPATg1CPVSHLrR2CvewQcRLXZIMEsFP1PbubaJ61t4yw1sXSKbpfq7MSGSzI--Fftn2G1qus2zr_Bfrtun4mQgtlmxcFfO02R7Pz9Pp0qWzrOy/s3091/37190038.JPG"><img data-original-height="2048" data-original-width="3091" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEg2RkcKV1BQEUBf5yjP8J8Bsci0KAj5atPPQeDh317LR3_RFwaUVHl01IVv5gH0AyEqYC4QgFyDFVYPATg1CPVSHLrR2CvewQcRLXZIMEsFP1PbubaJ61t4yw1sXSKbpfq7MSGSzI--Fftn2G1qus2zr_Bfrtun4mQgtlmxcFfO02R7Pz9Pp0qWzrOy/s960/37190038.JPG" width="50%"></a>
 </td>
 </tr>
 <tr>
 <td>
 2015년 런던에서 찍은 사진
 </td>
 </tr>
 </tbody>
</table>

 결론부터 말하자면 도움이 된다. 그 이유로는 크게 두 가지 정도를 말할 수 있을 것
 같다.



 첫째로는 높은 경쟁률 그 자체에 있다고 생각한다.
 많은 사람들이 지원하는 만큼, 합격한 사람들의 실력이 높을 수밖에 없다. 명문대를
 나왔다는 사실이 여전히 많은 사람들에게 매력 포인트로 작용하는 이유는, 입학 후
 좋은 수준의 강의를 들었다는 것보다는 입학 전 끈기과 지능에 대한 증명에 있다는
 점과 비슷하다.


 다만 수능 성적과 그 사람의 엔지니어링 실력 사이에는 큰 상관관계가 없기 때문에,
 학벌은 점점 중요한 척도에서 멀어져 가는 추세다. 반면 부캠AI의 경우에는 AI 필기
 시험 및 코딩 테스트로 이루어진 선발 방식의 직무 연관성이 매우 크기
 때문에, 합격했다는 사실 자체만으로도 어느 정도 실력을 증명할 수 있는 지표로
 인식될 가능성이 있다고 생각한다. 입소문을 타면서 점점 경쟁률도 높아지는 것
 같은데, 후배 기수분들의 경우에는 1기 코인에 문 닫고 탑승한 나보다 더 실력이
 있는 것은 당연하다고 본다.


 개인적으로도 가장 성장에 도움이 되었던 것은, 단연 실력 있는 동료들과
 함께 팀 프로젝트를 하고 컴페티션을 진행하는 경험이라고 할 수 있다.



 두번째로는 훌륭한 커리큘럼이라고 생각한다.
 "딥러닝" 하면 떠오르는 국내 스타 강사분들을 만나볼 수 있는데 과연 이름값을
 하는 훌륭한 강의력을 보여주신다. 공개된 온라인 강의로는 채울 수 없는 개념
 밑단까지 깊게 들어가는 심화 이론 강의도 꽤 포함되어 있고, NLP/CV/추천시스템 세
 트랙으로 세분화하는 개편 커리큘럼은 1기 때보다 더욱 실력 향상에 도움이 될거라
 생각한다. 또한 모델 실험에만 올인할 수 있는 팀 프로젝트 경험도 매우 도움이
 된다.


 물론 현업에서 경험할 수 있는 프로젝트야 말로 취업 지원자의 실력을 평가할 수
 있는 가장 중요한 요소겠지만, 해당 프로젝트 자체보다는 프로젝트에 대한 맥락이
 더 큰 변수로 작동할 수 도 있다는 사실을 간과해서는 안 된다. 어떤 이유로 시작이
 되었고, 어떤 이유로 이렇게 진행이 되었으며, 어떤 이유로 내가 어떤 일을 했는지
 모든 맥락을 전달하는 것은 쉽지 않은 일이다. 또한 맥락을 잘 전달했다고
 하더라도, 지원하는 회사에서 기대하는 역량과 유기적으로 잘 매칭이 되어야 한다는
 점에서 어떻게 보면 양날의 검이라고 할 수 있다. 이런 이유로 지원하는 회사에
 따라 어필이 되는 프로젝트만 선별하는 것이 일반적인 방법이 되었다고 볼 수 있다.


 현업 프로젝트 이상의 임팩트를 주진 못했을지 몰라도, 부캠에서의 팀 프로젝트
 경험은 나에게 그에 못지 않은 든든한 포트폴리오가 되었다고 생각한다. 현업과는
 달리 데이터셋, 테스크, 평가기준을 고정시켜 컴페티션 형태로 진행하는
 팀 프로젝트는 어떻게 보면 주니어 AI/ML 엔니지어를 채용할 때 정말 좋은 역량 평가
 기준이 될 수 있다고 본다. 프로젝트에 대한 본인의 높은 이해도와 기여도, 또
 프로젝트를 진행하며 얻은 성장에 대한 성찰이 잘 나타나게 정리된 자료만 있다면
 원하는 곳에서 커리어를 시작하는 데 큰 도움이 될 거라고 생각한다.
관련 포스트<ul><li><a href="https://www.philgineer.com/2021/02/ai-tech.html">네이버 부스트캠프 AI Tech 합격 &amp; 후기 (+준비 방법)</a></li><li><a href="https://www.philgineer.com/2021/09/qna-ai-tech.html">[QnA] 네이버 부스트캠프 AI Tech 취뽀했습니다 질문 받습니다</a></li></ul>

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국문과 공대생

네이버 부스트캠프 AI Tech 1기를 수료한 지 어느덧 1년 반이 지났다. 그동안 스타트업과 대기업 모두 경험하며 책과 강의를 내는 등 다양한 일들이 있었다. 더 궁금하신 분들은 링크드인 프로필을 참고하기 바란다. 
 스타트업에서는 2기 후배님과 함께 일한 적도 있고, 3기에는 <부캠에서 살아남기> 강연에 참여하기도 하고, 매 새로운 기수를 모집할 때마다 내 블로그 방문객은 두 배가 되는 등 부캠AI와 다양한 인연을 맺고 있다. 관련 검색어로 구글링 시 아직도 가장 먼저 보이는 부캠 합격&후기 포스트, 그리고 다양한 질문답변을 정리한 부캠 취뽀 QnA 포스트를 통해 이미 많은 것들을 공유했지만, 최근 이직 면접에서 부캠을 회고하며 다시금 느낀 바가 있어 지원자들이 가장 궁금해하는 "부캠AI는 취업에 도움이 될까"라는 질문에 답해보고자 한다.
 
 
 
 2015년 런던에서 찍은 사진 
 
 결론부터 말하자면 도움이 된다. 그 이유로는 크게 두 가지 정도를 말할 수 있을 것 같다. 
 첫째로는 높은 경쟁률 그 자체에 있다고 생각한다. 많은 사람들이 지원하는 만큼, 합격한 사람들의 실력이 높을 수밖에 없다. 명문대를 나왔다는 사실이 여전히 많은 사람들에게 매력 포인트로 작용하는 이유는, 입학 후 좋은 수준의 강의를 들었다는 것보다는 입학 전 끈기과 지능에 대한 증명에 있다는 점과 비슷하다. 
 다만 수능 성적과 그 사람의 엔지니어링 실력 사이에는 큰 상관관계가 없기 때문에, 학벌은 점점 중요한 척도에서 멀어져 가는 추세다. 반면 부캠AI의 경우에는 AI 필기 시험 및 코딩 테스트로 이루어진 선발 방식의 직무 연관성이 매우 크기 때문에, 합격했다는 사실 자체만으로도 어느 정도 실력을 증명할 수 있는 지표로 인식될 가능성이 있다고 생각한다. 입소문을 타면서 점점 경쟁률도 높아지는 것 같은데, 후배 기수분들의 경우에는 1기 코인에 문 닫고 탑승한 나보다 더 실력이 있는 것은 당연하다고 본다. 
 개인적으로도 가장 성장에 도움이 되었던 것은, 단연 실력 있는 동료들과 함께 팀 프로젝트를 하고 컴페티션을 진행하는 경험이라고 할 수 있다. 
 두번째로는 훌륭한 커리큘럼이라고 생각한다. "딥러닝" 하면 떠오르는 국내 스타 강사분들을 만나볼 수 있는데 과연 이름값을 하는 훌륭한 강의력을 보여주신다. 공개된 온라인 강의로는 채울 수 없는 개념 밑단까지 깊게 들어가는 심화 이론 강의도 꽤 포함되어 있고, NLP/CV/추천시스템 세 트랙으로 세분화하는 개편 커리큘럼은 1기 때보다 더욱 실력 향상에 도움이 될거라 생각한다. 또한 모델 실험에만 올인할 수 있는 팀 프로젝트 경험도 매우 도움이 된다. 
 물론 현업에서 경험할 수 있는 프로젝트야 말로 취업 지원자의 실력을 평가할 수 있는 가장 중요한 요소겠지만, 해당 프로젝트 자체보다는 프로젝트에 대한 맥락이 더 큰 변수로 작동할 수 도 있다는 사실을 간과해서는 안 된다. 어떤 이유로 시작이 되었고, 어떤 이유로 이렇게 진행이 되었으며, 어떤 이유로 내가 어떤 일을 했는지 모든 맥락을 전달하는 것은 쉽지 않은 일이다. 또한 맥락을 잘 전달했다고 하더라도, 지원하는 회사에서 기대하는 역량과 유기적으로 잘 매칭이 되어야 한다는 점에서 어떻게 보면 양날의 검이라고 할 수 있다. 이런 이유로 지원하는 회사에 따라 어필이 되는 프로젝트만 선별하는 것이 일반적인 방법이 되었다고 볼 수 있다. 
 현업 프로젝트 이상의 임팩트를 주진 못했을지 몰라도, 부캠에서의 팀 프로젝트 경험은 나에게 그에 못지 않은 든든한 포트폴리오가 되었다고 생각한다. 현업과는 달리 데이터셋, 테스크, 평가기준을 고정시켜 컴페티션 형태로 진행하는 팀 프로젝트는 어떻게 보면 주니어 AI/ML 엔니지어를 채용할 때 정말 좋은 역량 평가 기준이 될 수 있다고 본다. 프로젝트에 대한 본인의 높은 이해도와 기여도, 또 프로젝트를 진행하며 얻은 성장에 대한 성찰이 잘 나타나게 정리된 자료만 있다면 원하는 곳에서 커리어를 시작하는 데 큰 도움이 될 거라고 생각한다. 
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