안녕하세요. 멘티님 반가워요!

읽다 보니, 대학원에 진학하고 싶은 이유가 궁금하네요. 이미 결정을 하신 것 같지만, 그래도 제가 본교 대학원에 다니면서 느낀 장점과 단점을 간단히 말씀드릴게요.

ⓒoatawa

대학원의 장단점

대학원의 장점

1. 졸업 시점 기준 평점이 수석 또는 차석인 경우 1년 장학금 혜택을 받을 수 있어서 학비 절감에 도움이 됩니다.

2. 1년은 석사 조교 활동을 통해 학비를 지원받을 수 있습니다.

3. 이미 친분이 있거나 선호하는 교수님의 연구실에서 공부한다면 매우 많은 것을 공부하고 배울 수 있습니다. 대학원에서 교수님이 가장 중요한 요소이기 때문에 이것 하나만으로 아래 단점을 모두 커버할 수 있습니다. 저도 그래서 자대로 가는 것에 큰 아쉬움이 없었습니다.

대학원의 단점 

1. 커리큘럼이 제한적입니다. 

그 이유는 대학원 학생이 별로 없기 때문에 수업이 다양하기 어렵기 때문입니다. 그래서 3과목을 들어야 할 때 딱 3개의 과목이 열려 열린 과목을 모두 필수로 들어야 하는 상황이에요. 따라서 실제로 컴퓨터 공학 분야에서 대학원에서 공부하면 좋을 알고리즘 심화, 운영체제 심화, 데이터 베이스 심화 같은 것을 듣기는 어렵습니다.

2. 동료가 별로 없습니다. 

위에서도 말씀 드렸다시피 학생이 별로 없어서 서로 동기부여를 해 줄 동료가 없거나 적습니다. 이것이 큰 문제가 되는 것은 아니지만 저 또한 연구실엔 석사생이 저 혼자였기에 좀 힘든 때도 있었습니다.

 ⓒTero Vesalainen

대학원 선택과 면접

저도 대학원 진학에 앞서 박종수 교수님께 대학원에 가고 싶다고 말씀드렸었는데요, 교수님께서는 잘 알려진 다른 대학에 먼저 지원해보라는 말씀을 하셨습니다.

그 이유는 좋은 학교일수록 더 체계적인 교육과정을 가지고 있고 학교의 지원 또한 많기 때문도 있고, 교수님이 더 이상 외부 프로젝트를 하지 않으시기 때문에 금전적인 부분을 지원해줄 수 없어서였습니다.

그리고 이후에 알게 되었는데 회사에서 볼 때 컴퓨터 공학으로는 서울대, 카이스트, 포항공대가 가장 알아주고 그 다음은 차이는 있더라도 다 비슷하게 보는 부분도 있다고 합니다. 전 아쉽게도 서울대에 떨어져서 다음으로 가려 했던 교수님 연구실에 가게 된 것입니다.

그리고 이미지 검색을 비롯한 검색 시스템에 관심이 있으시다고 하셨는데, 전통적인 검색을 다루는 연구실과 인공지능 연구실로 가는 것이 좋을 것 같습니다.

멘티님께서 상담하고자 원하시는 교수님의 연구분야는 데이터 마이닝으로 인공지능과도 다르고 검색도 아닙니다. 그래서 이 부분은 교수님께, 교수님 연구실에서도 이런 것을 공부할 수 있는지 여쭤봐야 할 것 같습니다.

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그리고 대학원 진학 면접은 회사 면접과 그리 다르지 않다는 것을 미리 말씀드립니다. 특히 인적성 같은 부분 보다는, 전공 지식에 대한 질문을 받게 되실 것입니다. 전공 지식은 지난 특강에서도 말씀드렸듯이 기초 컴퓨터프로그래밍, 자료구조, 알고리즘, 운영체제, 데이터베이스, 네트워크 입니다. 제가 다녔던 곳은 면접관 교수님의 수업에서 다룬 내용들을 많이 질문하시는 경향이 있었습니다.

대학원 면접 준비, 일반 회사 면접과 비슷합니다 체계적인 교육과정과 재정적 지원이 풍부한 대학을 잘 알아보고 전공지식 중심으로 면접 준비하세요!

인턴 면접 준비

저는 인턴으로 지금 회사에 들어온 것이 아니기에 답변 드리기가 어렵지만, 그래도 공채와 비슷할 것이기에 제 경험을 토대로 말씀드립니다.

간단하게는 naver.com 을 웹 브라우저에 쓰고 엔터를 눌렀을 때 화면이 나타나기 까지 일어나는 일에 대해 설명하라는 네트워크 문제를 받기도 해요. 또는 B 트리 또는 B+ 트리에 대해 설명해 봐라라는 문제를 받기도 했습니다.

네이버는 꼭 손코딩을 하는데요, 화이트보드에 코딩 문제에 대한 답을 하는 형식의 면접입니다. 손코딩 문제로는 이진트리의 구조를 위한 클래스를 작성해봐라, 이진 트리를 차례대로 순회하는 코드를 써봐라와 같은 문제들이 출제되었어요. 문제를 보시면 아시겠지만, 수업시간에 배운 내용들을 위주로 했고요.

ⓒmrmohock

아, 그리고 혹시 지금 이 문제를 풀지 못하더라도 너무 걱정하거나 불안해하실 필요는 없어요! 지금부터라도 인터넷과 여러 정보로 부터 얻은 면접문제들을 쓰고 하나씩 답변을 써내려가며 익히면 됩니다. 

그리고 코딩 문제로는 학교에서 배운 정렬 알고리즘, 트리 알고리즘 등을 작성하는 걸 연습해서 참고서 없이 작성할 수 있도록 준비하시면 됩니다.

멘토의 인턴 경험은?

제가 M사에서 웹 개발 인턴을 한 것이 3학년 여름방학이에요. 먼저는  3학년 1학기 때 출강 강사님의 알고리즘 수업을 들었고요. 이때 저는 운이 좋게도 이때 출강 강사님이 M사의 실장님이셔서 수업이 끝나고 그곳에서 일할 기회를 얻은 것이었습니다. 그리고 그 이후 온스퀘어는 실장님이 M사를 나와 스타트업을 차리시고 저를 다시 불러주셔서 일했던 것이고요.

솔직히 말씀드리면, M사 인턴을 하며 배운 것은 거의 없습니다. 실장님은 정말 능력 있고 좋은 분이셔서 그분으로부터는 배운 것이 있었지만, 일단 그곳이 쇼핑몰이다 보니, 영업과 마케팅과 그리고 디자인이 가장 중요한 회사였습니다. 그래서 많은 것을 배우는 개발은 아니었습니다.

정말 더 솔직히 말씀드리면, 그곳은 인성적으로 문제가 있어 보이는 이사들이 있었어요. 학벌로 직원을 차별하거나 성희롱, 부적절한 급여를 주는 등인데요. 제가 있을 당시가 아주 예전이고 이제는 많이 바뀌었을 수 있다 해도, 회사의 대표들에게 실망했기 때문에 정말 추천드리고 싶지는 않네요.

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그리고 혹시 가시더라도 꼭 월 150 만원 이상은 받으시길 바래요! 제가 그 정도 받았고 그게 벌써 5년 전이니까 이보다 적게 준다고 하면 안 가셔야 합니다. 학생 때는 돈은 중요하지 않고 경험이 중요하다고 생각하기 쉬운데, 절대 그렇지 않아요.

경험도 잘 대우해주는 곳에 가서 하셔야 좋은 경험이 되고 배우는 것이 많습니다.

돈을 적게 준다는 것은 잡일만 시킨다는 것이거나 개발을 무시하는 곳이라는 의미이므로 매우 조심해야 합니다. 

산학 인턴은 어떤 회사인지에 따라 다를 것 같은데요. 회사를 잘 알아보시고 개발자에게 기회를 많이 주는 회사면서 최대한 개발 위주의 회사에 지원하셨으면 좋겠습니다. 그런 곳이 아니면, 인턴을 하는 것보단 공부를 하는 것을 추천해 드립니다.

인턴을 하더라도, 잘 대우해주는 곳에서 좋은 경험을 해야 합니다 개발자에게 기회를 많이 주는 회사를 잘 알아보세요!

ⓒeyeretina

대학원 진학 VS 인턴

대학원 진학에 앞서 인턴을 하는 것이 더 좋은지, 아니면 공부를 더 하는 것이 좋은지 물으셨는데요. 정답은 없고 다 장단점이 있는 것 같지만 그래도 제 생각을 말씀드리면 인턴 경험도 한 번 해보는 것이 좋을 것 같다는 생각입니다.

그런데 2학기에 인턴을 하는 것은 너무 바쁠 것 같아 방학 인턴을 하시는 것을 가장 추천드립니다. 대학원 지원 시기는 9~10월이었던 것 같고 자대로 갈 것이 확실하면 상관은 없지만 그런것이 아니라면 어느 정도 준비와 입시로 인한 시간이 필요할 것입니다.

혹시라도 다른 학교에 지원하게 되시면, 추가 질문을 주세요. 그러면 다른 학교 지원 팁과 타대 교수님 또는 연구실 학생과의 컨택 방법, 질문해야할 사항 들에 대해 알려드리겠습니다.

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지금은 공부보다 학교와 회사 탐색에 집중할 시기

기말이 끝나면 공부를 해보고 싶다고 하셨는데요. 일단 대학원 진학에 대해 확실히 결정하시고 그 다음으로 인턴에 대해 결정하는 것이 중요할 것 같습니다. 따라서 학교와 회사에 대해 많이 알아보시는 것을 공부보다 먼저 하셨으면 좋겠어요. 대학원 진학이나 인턴 지원이나 모두 지금 여유가 많지 않습니다. 

그래도 쉬거나 여유남는 시간에 공부하길 원하신다면 Coursera 의 Andrew Ng 선생님의 머신러닝 강의를 추천해 드립니다.

[Coursera] 머신러닝 (by.Andrew Ng)

이 강의 들으면서 궁금한 내용을 찾아 보시거나 인공지능과 관련한 다양한 블로그를 읽어보신다면 더욱 좋을 것 같습니다.

그리고 대학원을 가시던, 앞으로 개발자로서 공부를 하시던 항상 영어를 마주하게 됩니다. 특히 대학원에서는 영어 논문을 읽고 또 영어로 논문을 쓰는 일이 있습니다. 따라서 영어 공부를 놓지 않는 것도 제가 드릴 수 있는 팁인 것 같네요.

추가로 궁금한 사항이 있거나 구체적인 내용에 대해 알고 싶으시다면 언제든지 다시 질문해주세요. 멘티님을 응원합니다!