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본문이 수정되지 않는 박제글입니다.

학교로 임용되는건 진짜 분야마다 난이도가 천차만별입니다.

2023.08.20

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3720

학교를 목표로 하시는 분들이라면 반드시 아셔야 됩니다.

예를 들어, 특히 요즘 수요가 높은 반도체쪽은 그냥 무혈입성 수준이고요.

인공지능은 지금은 그나마 경쟁하지만 예전에는 말할것 없고요.

그에 비해 전통적인 분야는 고인물들만 많습니다. 논문 쓰기도 어렵고 연구 하는 사람도 많고요.

예를 들어 본인이 통신 분야를 전공한다면

절대 그냥 통신 이론을 모집하는 곳에 지원"만" 하시면 안됩니다.

통신이라는게 결국 반도체 메모리 안에서도 다 쓰입니다.

또는 빅데이터랑 연관을 시킬 수도 있고요.

물론 관련 논문이 1개는 있어야 겠지만 이런식으로 현재 수요가 많은 분야에 걸쳐서 지원을 하면 임용 난이도는 정말 확 내려갑니다.

지방대 임용 수준 실적으로 서울권 임용 가능 수준까지도...

자기 자신이 연구한 분야만 공고나기를 기다리는 것은 (사실 맞는것이지만) 멍청한 짓입니다.

논문 쓸 때도 분야를 최대한 걸쳐서 쓰고, 지원도 최대한 넓게 수요 많은 분야에 얹혀 가시는게 좋습니다.

실제로 인공지능 붐 때 학교 차원에서 뽑기는 해야겠으니 사실상 별 관련도 없고 실적도 저조하신 영상처리 전공하신 분들

인공지능 조금 연구하고서 쉽게 학교로 많이 가셨네요.

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댓글 8개

2023.08.20

반도체 재료쪽은 실적 인플레 심해서 빡센데....
똑똑한 르네 데카르트*

2023.08.21

주차장에 비어있는 자리가 많은가. 혹은 주차하기를 기다리는 차량이 많은가 문제임. 교수임용은 물론 실력과 실적이 우선이겠지만 여전히 운이 70프로정도 된다고 봅니다. 임용과정을 겪어보시면 어느대학에 상관없이 현직 교수님들 한분한분 모두 존경하게 되실겁니다.

IF : 1

2023.08.21

그런데 이부분이 한국 학계의 심각한 문제라고 저는 생각을 합니다 반도체를 뽑으려면 실적이 낮더라도 정말 반도체 특정 부분에 대해 구체적으로 공고를 내고 제대로 해본 사람을 뽑아야 하는데 실상은 어설프게 걸쳐있으면 뽑아버리니 사회나 산업에서 필요한 연구나 인력배출과는 거리가 먼 대학이 돼버리는것 같습니다

대댓글 1개

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