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미국 CS PHD 스펙 평가 부탁드립니다.!

2023.08.05

27

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안녕하세요 반갑습니다,

저는 6년차 직장인이구요,
정보검색 (IR), 자연언어처리 (NLP) 분야로,
24년 가을학기 미국 CS PHD 지원할 예정이에요.

제 스펙이 어떤 편인지 자기 객관화 하고자 평가 부탁드리려 합니다.
편하게 의견 남겨주시면 준비에 큰 도움 될것 같습니다.
미리 감사합니다.

- 인서울 중간 정도 컴공 졸업 (미국 교수님들이 들어본적 없는 대학이겠죠?)
- 석사는 없습니다
- 전공 GPA 3중반/4.5 (1-2학년에 창업을 했어서,, SOP 에 reasoning 은 할 생각입니다.)
- 검색, AI 기술을 만드는 N 기업에서 6년 근무 (SW/ML 개발자)
- 1저자 논문 2건 (워크샵1편, 소프트웨어공학이라는 타 분야 저널1편)
- 2~3저자 논문 2건(둘다 ML 탑 컨퍼런스)
- 전체 인용수 130회 이상
- 특허 3건 출원

컨택:
- 정보검색 (IR), 자연언어처리 (NLP) 주제로 업무를 수년간 하고 있어, 교수들과 연구 FIT 은 굉장히 잘 맞아요, 회사 경험이 직접 얼라인이 되는 상황입니다.
- 세부 분야 가장 활발히 논문 내시는 교수님 (top20-40 대학) 과 국제 학회에서 만나, 사전 인터뷰도 했습니다.
- 긍정적이였는데, 매우 좋은 배경이라고 하셨습니다, 지원하고 꼭 이메일 달라, 단 아직 전체 지원자 풀을 못봐서 입학 확답을 주긴 어렵다라고 긴접적으로 의사 전달은 하셨어요.
- 다른 활발히 활동하시는 교수님 한분과도 화상 인터뷰 성사되어 할 예정입니다.

지원 학교:
- IR, NLP 두 분야로 깊게 하시는 교수님이 있는 학교에 지원할 예정이며, US News CS Grad Ranking 상으로는 각각 20위권, 40위권 학교에 해당이 됩니다 (학교는 더 찾아보는 중).
- Top10 안쪽의 학교도 2군데 지원할 예정입니다. 저는 제 경험과 스펙을 고유하고, 소중하게 생각하나, 흔히 말하는 "국가대표급 스펙"이랑은 다름이 있어서, 그들 학교, 교수의 선호도는 감이 없네요, 일단 컨텍 메일에는 회신이 없거나, 한분은 지원해보라 정도의 스탠스를 주십니다.

저는 보지 못하지만, 먼저 길을 걸어가고 계신 분들께서 보이시는 것도 더 많을것 같습니다.
스펙 평가에 대한 의견 뿐 아니라, 다양한 의견 남겨주시면 참고하여 좋은 진로 결정 해볼 수 있도록 하겠습니다.
제 스펙중 어떤것을 더 강조, 보완했으면 좋겠다라는 개선 측면 의견, 또는 냉정한 느낌의 의견도 감사할것 같습니다.



제가 박사를 하려는 이유는, 더 이분야를 알고 싶고, 최종적으로는 IR 과 NLP 라는 기술과 산업에 대한 이해를 통해, 산업적 가치를 만드는데 관심이 있기 때문입니다.

읽어주셔서 감사합니다.

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댓글 27개

2023.08.05

우선 먼저 맘에드는 교수한테 컨택후 지원하세요. 지원자가 너무 많아서 컨택안하면 후달림

대댓글 3개

2023.08.06

답변 감사합니다.!

지원자가 많은 상황이군요,
지원 예정 학교들 한번씩 컨택하고 지원해야 겠네요.!

컨택 후 연락이 안오는 곳도 있는데, 이런 경우는 지원을 해야 할지 말지도 고민이 되네요.! (랩바이랩, 케바케로 판단해야 되겠다고 생각은 합니다만..)

2023.08.06

오히려 반대가 더 많아요 컨택하는 사람이 너무 많아서 잘 안 받아주고 정식 입시를 통해서 평가함

2023.08.07

그렇군요, 컨택은 해보되 (대놓고 하지 말라는곳 빼고는) 회신이 안올 가능성도 염두해둬야겠네요.

top 10 이하 학교는 회신이 오는 경우도 있는걸 봐서, 원댓글 작성자님 말씀처럼 (큰 기대 안하고) 일단 컨택 자체는 해보는게 좋아보입니다.

모두댓글 감사합니다.!

2023.08.06

누적 신고가 20개 이상인 사용자입니다.

다이렉트 PhD는 어려울 거 같습니다.

대댓글 9개

2023.08.06

댓글 감사합니다.

의견 주신 내용을 조금 더 이해하고 싶은데요,
제가 논문이나 아카데믹 한 부분이 약해서 그럴까요?

다이렉트 phd 가 어려울 수 있다고 봐주신 부분들은 특히 어떤것 때문인지 더 이해하고 싶습니다.!

답변 조금 더 해주시면 감사하겠습니다.

2023.08.06

첫댓글에 못적었는데,
비판적인 의견 주신점 다시한번 감사드립니다.
안되었을 경우도 생각해보게 되네요.

2023.08.06

누적 신고가 20개 이상인 사용자입니다.

다이렉트 PhD의 경우 일단
1. 주된 대상이 학부 신졸(졸업하고 바로)인 경우가 많음.
2. 학점이 중요한 평가요소인데 Top CS 합격자 평균에 비해 매우 낮음.(탑대학들은 보지도 않고 스크리닝 할 수준이에요. 환산시 3.5/4.0 미만)
이것때문에요... 경력 가지고 대학원 오시는 분들이야 많은데 대부분 석사부터 짧게 하면서 전환하거나 하는 식

2023.08.06

누적 신고가 20개 이상인 사용자입니다.

그냥 가고싶은 연구실 박사 학생들 보시다보면 CV 올려놓는 친구들 있을텐데 그거 한번 보세용...

2023.08.07

진지한 르네 데카르트님 답신 감사합니다.
학부 신졸 선호, GPA 관련 이슈를 말씀해주셨네요

관련하여 제가 교수들에게 받은 스탠스는,
자기들이 펀딩해줄거니, 연구잘할 사람을, 직원 채용하듯이, 각잡고 뽑겠다는 인상 받긴 했었어요.
그래서 저의 상황에서는 학부 신졸이 가지는 어드벤티지를 잘은 모르는 상황입니다.
그래서 궁금해지네요 ㅎ 학업의 연속성이 있어서 선호되는것일지요?

#
GPA 의 경우 말씀처럼 우려되네요,
어떤 교수님은 미리 알려주면 학과 스크리닝에서 빼주겠다 라고 제안도 하시긴 했지만, 여전히 우려되는 요소는 맞지요..
말씀처럼 석사 부터 하면서 전환하거나 하는 길도 인지해두어야겠네요.
참고로 저랑 FIT 맞는 교수님은 제가 GPA 컨선을 말씀드리니
application as a whole 을 보지, GPA 로 자르지는 않는다고 안심 시켜주시긴 했습니다.

#
말씀주신것처럼, GPA 포함해서, 랩 학생들 CV 도 보면서 종합적으로 스펙을 참고해보아야겠네요.
사실.. 좀 보긴 했는데, 아카데믹 퍼포먼스는 제가 떨어지긴 하지만.
논문갯수도 제가 많고, 인용횟수, 산업계경험도 제가 압도적이고, 이런 강점들이 체감되어서,
저는 top10 학교 아닌 이상, 내가 고유한 강점과 약점을 가지고 있는 neutral 한 상황이구나.. 정도로 생각했었거든요. 솔직히 말씀드리면.

답변 다시한번 감사드립니다.

2023.08.07

다이렉트 PhD가 무조건 GPA를 중요하게 보는 것은 아닙니다. 다른 평가할 요소가 없으면 GPA를 보는 것이고요. 저만 해도 3.0/4.3 이었는데 T10 까지 붙었었습니다. 교수님들한테 물어봐도 연구실적이 있으면 GPA가 중요하지 않다고 하고요.

2023.08.07

누적 신고가 20개 이상인 사용자입니다.

밑 프리모님이랑 비슷한 뜻이었는데 너무 간략히 썻나요.

결국 님 경쟁자는 다이렉트 박사 지원자들 풀에서 평가되기보다 비슷한 나이대/경력 가진 사람들과 경쟁한다고 생각하시면 됩니다.

뭐 다박 5명 뽑는데 엄청난 능력의 경력 10년차 직장인 5명이 지원하고 포텐셜 뛰어나지만 별 실적 없는 학부생 5명이 지원했다고 해봅시다. 절대로 대학에서는 경력직장인 을 과반수 3~5 뽑고 포텐셜 뛰어난 학생을 적게 뽑지 않습니다. 뛰어난 학생을 4명정도 뽑고 나머지 남는 한자리정도를 경력가진 직장인으로 뽑죠.
T10~20정도 대학들 CS 합격률이 10프로 언저리 될겁니다. 다른 전공들은 뭐 20~40프로도 흔하고요.
마키아벨리님이 CS인지는 모르겠으나 CS는 경쟁이 심해서 지원자가 많고, 결국 해당학기에 다른 직장경력 가지고 지원하는 사람들보다 본인이 뛰어나서 그 한자리를 차지할 수 있는지 운빨이 중요합니다. 그런 면에서 약점없는 직장인 경쟁자가 한명이라도 나타나면 어려워지는거죠.

꼭 이 때 유학을 가야겠다 생각하시면 학교를 많이 지원하세요

2023.08.13

@울적한 마키아벨리님

답변 감사합니다.
결국 학생의 잠재력을 보기 위해서, 볼 수 있는 요소를 본다는 말씀이시군요.
학부 졸업 -> 바로 PHD (다이렉트 PHD) 의 경우,
연구 경험이 상대적으로 적기 때문에,
연구 실적이 부족한걸 감안하여 GPA 를 많이 볼 수 있는것이고,
물론 연구 실적이 있다면 그걸 감안하여 GPA 가 낮더라도 고려될 수 있다는 말씀으로 이해했습니다.
납득 가는 기준인것 같습니다, 좀더 명확해진것 같아요, 답변 감사합니다.

2023.08.13

@진지한 르네 데카르트님
긴 답변을 해주셔서 감사합니다!
지원자 풀이라는 개념 이해했습니다.
생각해보니, 대학원은 사람을 키우는 교육기관의 성격도 띄기에,
포텐셜 뛰어나지만 (당연히..) 절대적인 실적이 부족한 학부 졸업생이 연속적으로 학업과 연구를 이어나가는것이 default 인 분위기가 될 수 있는것이군요. (일단 그렇게 이해를 가지고 있는 상황입니다)
제가 지원하려는 랩에도 과반 이상이 이런 케이스네요.
(신졸 지원자를 선호하는 다른 이유도 여럿 있을것 같은데, 혹시 제가 부족하게 알고 있다면, 좀 더 알려주셔도 도움이 많이 될것 같습니다. (_ _) )

말씀처럼 저는 직장인 지원자풀에 들어갈 수 있겠으며,
적은 slot 일 수 있기 때문에 + CS 대학원 경쟁률이 높기에,
확률을 높이기 위해서는 학교를 많이 지원하라는 코멘트도 감사합니다.

저도 꼭 가려는 목적을 가지고 준비하는거라, 좀더 적극적으로 많은 학교 지원하는게 말씀처럼 나을것으로 생각됩니다.

언급해주신 프리모님 회신도 잘 살펴보겠습니다.
답변해주셔서 감사드립니다.

2023.08.06

너무 적게 지원하시는데 보통 미국 박사 지원할 때 10~20곳씩 지원합니다. 미국 박사는 운의 요소가 크기 때문에 일단 지원 횟수를 늘리셔야 해요

대댓글 3개

2023.08.07

답변 감사합니다.!

지원 학교 수 관련 조언을 주셨네요.!

말씀처럼 지원 학교는 조금 더 늘려볼 생각입니다.
제가 산업계 경험이 있고, 세부 분야도 어느정도는 정해져서,
SOP 를 통해 자신있게 함께 하고 싶다고 이야기할만한 교수님이 그렇게 많지 않은것이 어려움입니디만..
조금더 마음을 열고 학교를 찾아봐야겠습니다.

보통 박사 지원하실때, 브로드한 주제만 매칭되면 (e.g. NLP) 지원 하시는 편인가요?
또는 교수의 주요 논문이 내 관심사랑 어느정도 일치하는지 까지 보고 지원하시나요?

저는 현재까지는 후자에 가까운 방향을 가지고 있었기에, 다른 분들의 생각도 궁금해지네요 ㅎ

2023.08.07

교수들이 겉에서 보이는거랑 안에서 하는게 다른 경우가 많기 때문에 일단 지원하시는걸 추천합니다. 연구실이 분야를 바꿨는데 또는 새로운 분야로 진출할려고 하는데 아웃풋이 아직 없어서 안 드러나는 경우가 많습니다. CS의 경우에는 학생이 하고 싶은걸 교수가 따라가는 스타일인 경우도 많아요.

2023.08.13

@울적한 마키아벨리 님
답변 너무 감사드립니다.
아.. 외부에 노출된거랑 안에서 하는거랑 다른 경우가 많을 수 있군요.!
네네.. 분야를 바꾸거나, 새로운 분야 진출시, output 이 아직 없어서 안들어난것일뿐, 그러한 학생을 원하는 경우도 많을 수 있겠네요.
(그리고 학생 따라서 CS 교수가 주력 분야를 바꾸었다 라는 익스트림한 케이스도 case 도 들어본적이 있습니다.)

사실 여러 교수님들의 pub record 를 봐도 발표한 학회들이 5-10년 주기로 조금 변화하는 경우도 있으신것 같네요. (이것이 새로운 분야 진출을 겪으셨던 하나의 흔적일 수 있겠지요..)

말씀처럼 브로드한 주제가 매칭 된다면, 적절하게 지원을 해보는것도 좋을것 같습니다.
컨택 메일에서 그런 부분을 문의해봐도 좋을것 같고,
target 세부 분야의 주요 연구자들의 논문이나 google scholar co-author 정보를 통해, 해당 분야의 new comer 교수님들을 최대한 찾아볼수도 있을것 같고
여러 생각이 드네요.

답변 큰 도움이 되었습니다.
감사드립니다.!

2023.08.06

스펙도 스펙이지만 추천서가 정말 중요한데 미국 대학 교수나 빅테크 기업의 시니어 리서처와 협업한 경험이 있는 게 가장 좋습니다.

대댓글 3개

2023.08.07

답변 감사합니다.!

추천서의 중요성, 이상적인 추천인에 대해 조언을 해주셨네요.!
저도 많이 느끼는것 같아요..

미국 대학 교수, 빅테크 기업 시니어 리서처를 예시 들어주셨군요
두 경우 모두 미국 아키데믹 사회에서 큰 reputation 을 가질 수 있는 분들이니..
지원자의 좋은 레퍼런스가 되기 때문으로도 이해가 됩니다.

저의 경우 미국 인더스트리에서 활동하신 분과 협업 경험이 하나 있고,
(그 분이 박사도 미국에 관련 대학에서 하셨어서), 요청을 드려보려고 합니다.

국내파다보니 한계점도 많이 느끼네요.. 솔직히..
지원 대학 교수님께 들은건데, 추천서를 통해 구체적인 연구 경험, 업무 자세등을 검증한다고도 하시더라구요,
특히 지원 대학 교수님이 알고 계신 분의 추천서를 받는게 큰 도움이된다고 말씀해주셨습니다.
그런측면에서 추천서라는게, 지원자의 역량 수준을 재는 용도뿐 아니라,
지원자의 하방막는 용도로도 주되게 쓰이는것 같다고 느끼네요
(내가 아는 사람이 이 정도 추천해주는거면, 그렇게 이상한 사람은 아니겠다. 라는..)

답변 감사합니다. 부족한 상황이지만 잘 어필해볼 수 있도록 노력해봐야겠네요.


혹시 생각하시기에, 협업경험이 나타난 추천서에서 강조되어야할 꼭지는 어떤것이 되는것이 좋을까요
(e.g. '학생' 으로써 지원하는것이기에, 협업 태도도 있을 수 있겠고, 협업 프로젝트의 '결과물'에 대한 언급도 있을 수 있겠고)
결국 이런 높은(?) 분들과는 실무레벨에서 긴밀한 협업 까지는 제한적이기에, 어떤식으로 추천서 내용을 구성하면 좋을지도 고민이 되어 여쭤봅니다.!

2023.08.07

작성자/ 안타깝지만 인더스트리에서 중요하게 생각하는 요소들 (프로젝트 경험, 협업) 등등은 입시에서 그렇게 중요하지 않습니다. CS연구는 많은 경우 개인 플레이기도 하고요. 무조건 연구와 직접적인 관련이 없으면 임팩트가 떨어진다고 보시면 됩니다. 추천서도 마찬가지

2023.08.13

@울적한 마키아벨리 님
답변 감사드립니다.

(제가 내용일부를 헷갈리게 쓴것 같아) 조금 정정하여 말씀드리자면,
@우아한 막스 플랑크 님과 제가 언급한 협업 경험은,
'연구 협업 경험' 으로 보아주셔도 될것 같습니다 (태도가 아닌 research collaboration)

저의 경우 활발한 연구 협업 경험은 없기에
인더스트리 경험 자체를 어필해야 할것으로 생각합니다.
이때 꼭지는 연구와 직접적인 관련이 있도록 하는게 primary 이다 라고 주신 이해하였습니다.
추천서에도 연구에 대한걸 메인으로 전달 하도록 초첨을 맞추는게 필요하겠네요.

막스 플랑크님과 마키아벨리 님의 말씀을 종합하면
"reputation 있는 분들과, 연구 협업을 통해, 연구와 관련 있는 내용의 추천서를 받는것"
이 큰 도움이 된다는 말씀으로 이해하였습니다.

답변 다시한번 감사드립니다.!

2023.08.07

인더스트리에서 리서치 쪽으로 6년이라 흔히 말하는 다이렉트 지원자들 풀에서 평가하지는 않을거에요. CV들 보실 때에도 비슷한 상황의 학생들로 보세요. 일반적으로 말하는 다이렉트 지원들은 학부에서 거의 바로 지원해서 석사에 비해서 연구에 대한 경력이 짧으니까 포텐셜에도 많이 비중을 둬서 평가합니다. 요새는 중국이나 인도에서 학부생때도 주저자 퍼블리케이션이 많이 있긴 하지만요.

대댓글 1개

2023.08.13

@귀여운 프리모 레비 님,

답변 너무 감사드립니다.
위 댓글에서도 프리모님의 본 댓글을 언급해주셨는데,
결국 주어진 환경에서 얼마나 이 사람이 잘 해왔는가를 평가한다고도 느껴지네요.
회사가 아닌 학교이기에, 그 사람의 output (실적) 만 보는것이 아니라,
input (경력) 대비 output (실적) 을 본다고도, 말씀해주신 부분이 이해가 됩니다.
(혹시 같은 풀에서 평가하지 않는 다른 주된 이유가 있다면 조금더 코멘트 해주셔도 감사하겠습니다.!)

말씀처럼 비슷한 상황의 학생들 CV 를 보아야 할것 같네요,
저의 경우 응용개발자(서버개발자) 로 커리어 시작해서,
중간에 독학으로 이 분야 연구개발을 시작한 (다소 특이할수 있는) 히스토리가 있어서,
input 이 부실했으나, output 을 만들었다.
이런 (회사에서의) 포텐셜 을 잘 전달하는것도 도움이되겠다는 생각이 드네요.

저 스스로 자신있게 해왔으니,
다른 인더스트리에서 온 학생들의 경력/실적들도 참고하여,
저의 경력을 상의 강점, 포텐셜을 더 잘 자연스럽게 표현하고 드러내면 될것 같다는생각이 듭니다.
답변 다시한번 감사드립니다.!
착한 게오르크 헤겔*

2023.08.11

학위 후 미국에 남는게 최종 목표시라면 40위권까지 많이 지원해보세요.
여기 댓글 다시는 분들도 어디까지나 자기 경험에 비춘 조언이지 100% 맹신할 필요는 없습니다.
무엇보다 필드 경험은 큰 장점입니다. (CS에선 무시 못합니다.)
학교/GPA는 어디까지나 연구 경험이 없는 사람들 포텐셜을 추정하기위한 정보지 절대 기준은 아닙니다. 저도 미국 CS 박사지만, 여기 교수들 snu, kaist외엔 한국 학교 잘 알지도 못해요.
논문 실적은 사실 언급하신 탑티어학회 논문들이 모두 1저자면 가장 강력한 무기가 될 수도 있었을텐데 아쉽네요. 큰 어필은 힘들어 보입니다.

대댓글 2개

2023.08.13

@착한 게오르크 헤겔님, 답변 너무 감사드립니다.


"학위 후 미국에 남는게 최종 목표시라면 40위권까지 많이 지원해보세요."
-> 미국 산업계에서 계속 활동할 생각 가지고 있습니다.
많이 지원해보도록 하겠습니다. 말씀처럼 저의 상황에서는 그게 맞을것 같습니다.


"여기 댓글 다시는 분들도 어디까지나 자기 경험에 비춘 조언이지 100% 맹신할 필요는 없습니다."
-> 네네, 그렇지요, 여러 선배님들의 조언을 기반으로,
마치 PHD 어드미션이라는 큰 주제를, 불이꺼진 방에서, 더듬어가며 파악하는 상황인것 같습니다.
적절하게 참고하고, 종합적으로 보면서, 본질이 뭔지를 조금더 알아가여, 잘 준비하도록 하겠습니다.


"무엇보다 필드 경험은 큰 장점입니다. (CS에선 무시 못합니다.)"
-> 필드 경험의 중요성에 대해 리마크 해주셔서 감사합니다.!
조금더 자신감이 생기네요, 하는 분야가 워낙 필드랑 밀접하기도 해서,
내가 이 세부분야 PHD 공부를 안하면, 도대체 누가 이 세부분야 PHD 공부에 어울릴까
라는 생각이 들때도 있습니다 (약간 과한 자의식.. 일수 있지만 ㅎ).
그래서 인더스트리 경험을 잘 살려보도록 노력해보고 싶습니다.
인커리징 해주셔서 다시한번 감사합니다.

2023.08.13

"학교/GPA는 어디까지나 연구 경험이 없는 사람들 포텐셜을 추정하기위한 정보지 절대 기준은 아닙니다.
저도 미국 CS 박사지만, 여기 교수들 snu, kaist외엔 한국 학교 잘 알지도 못해요."
-> 학교/GPA 관련 내용도 잘 참고하겠습니다. 저는 산업계에서 연구경험이 있고,
그렇기에 그러한 맥락을 고려한 기준이 적용된다고 느껴집니다. (리즌어블 하다고 느껴집니다)
저는 산업계에서 응용개발자로 커리어를 시작해 연구적 output 까지 만든, 회사에서의 포텐셜도 보여주었다고 생각하구요.
제가 가진 강점, 그리고 제가 가진 포텐셜을 잘 어필해보겠습니다.


"논문 실적은 사실 언급하신 탑티어학회 논문들이 모두 1저자면 가장 강력한 무기가 될 수도 있었을텐데 아쉽네요. 큰 어필은 힘들어 보입니다."
-> 네네, 절대적인 인용수는 있지만, top 학회 논문은 1저자가 아닌부분이 있어서, 그 부분이 강하지 못할수도 있다는것을 인지하였습니다
물론 산업계는 최종 업무 자체가 논문이 목적 항상 목적일수는 없어서,
저는 이 정도 논문 쓴것도 약간은 기적이라고 생각은 합니다만, 연구 관점에서는 어쨋든 아쉬운 부분이네요.

평가해주셔서 다시한번 감사드립니다. 많이 넣어보고, 종합적으로 (추천서, CV 등) 저의 연구 역량을 어필해서,
논문상의 부족한 점들을 최대한 커버를 해보아야 겠네요. 어떤 하나의 요소에만 의존할 수 없는 상황인것 같습니다.



답변을 통해 제 상황에서 강점과 약점, 그리고 중요한것과 중요하지 않은것 들을 좀더 종합적으로 이해하게된것 같습니다
긴글 내용 잘 살펴봐주시고 답변 주셔서 다시한번 감사드립니다.!

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