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[본 포스팅은 고우해커스 지구촌특파원 멘토김선민 님의 글을 재구성하여 작성하였습니다]

미국 대학원 입학과 졸업 후의 목표

미국 대학원 진학을 결정하는 과정은 단순한 학문적 선택이 아니라,

개인의 커리어와 인생의 방향을 설정하는 중요한 과정이었습니다.

이미 석사 학위를 취득한 상태에서, 이를 통해 데이터 사이언스 분야에서 더욱 구체적인 목표를 설정할 수 있었습니다.

같은 고민을 하고 있는 해외 유학생들에게 도움이 되기를 바라며,

이 칼럼을 통해 석사 이후 과정을 하지 않는 이유와 졸업 후의 목표를 공유하려 합니다.

석사 과정만 하기로 한 이유 (박사 x)

박사 학위를 고민하는 사람이 많지만,

미국 대학원 석사까지만 하기로 결정한 이유는 두 가지입니다.

첫 번째 이유는 직장 경험을 통해 얻은 깨달음 때문입니다.

연구보다 실무적인 일이 더 적성에 맞았고, 연구실에서 장기간 프로젝트를 깊이 파고드는 것보다

일정이 명확하고 빠르게 결과를 도출할 수 있는 환경이 더 적합했습니다.

또한, 회사에서 진행한 프로젝트가 성과를 내고, 동료와 상사에게 인정받는 과정에서 만족감을 얻었습니다.

특히, 연구한 결과물이 실제 제품으로 출시되어 시중에서 판매되고 있고,

이를 통해 환자를 치료하는 데 기여하고 있다는 생각만으로도 큰 보람을 느끼고 있습니다.

실제로 연구가 실용화되어 사회에 기여하는 경험은 매우 뜻깊었고,

이를 통해 더욱 실무 중심의 역할을 수행하고자 하는 동기가 생겼습니다.

두 번째 이유는, 진출하고자 하는 데이터 사이언스 분야에서 미국 대학원 박사 학위가 필수가 아니라는 점입니다.

데이터 사이언스는 석사 학위만으로도 높은 수준의 전문성을 갖출 수 있으며,

실무 경험이 더욱 중요하다고 생각합니다. 전통적인 화학이나

생명과학 분야에서는 학문적인 연구가 빠르게 이루어지지만,

이를 산업에 적용하는 데에는 오랜 시간이 필요하다고 느꼈습니다.

하지만 데이터 사이언스는 산업이 학계보다 빠르게 발전하는 경향이 있어,

실무 경험을 쌓는 것이 연구보다 더 효과적이라고 판단했습니다.

또한, 머신러닝과 인공지능 기술이 빠르게 변화하는 만큼,

연구보다 현장에서 최신 기술을 적용해보는 것이 더욱 중요하다고 생각했습니다. 

PS. 인턴 지원을 하면서 공고를 확인하면서 PhD를 요구하는 회사들이 많다는 점을 발견했습니다.

물론 직무에 따라 다르지만, 석사와 박사 중 고민하고 있다면 

본인이 일하고 싶은 회사나 직무에서 어떤 학위를 요구하는지 조사해보는 것이 중요합니다.

또한, 실무 경험을 얼마나 요구하는지와

미국 대학원 박사 학위 없이도 경력을 쌓을 수 있는 방법을 고민하는 것도 필수적입니다.    

취업의 방향성과 미국 대학원 목표

석사 과정을 마친 후 취업을 목표로 하고 있습니다.

가장 관심이 있는 분야는 여전히 제약 및 바이오 산업입니다.

AI 및 머신러닝이 가장 활발히 활용되는 분야 중 하나가 제약·바이오이며,

실제로 신약 개발, 정밀의료(Precision Health), 맞춤 치료 등 다양한 영역에서 데이터 사이언스가 핵심적인 역할을 합니다.

제약 및 헬스케어 분야는 여러 세부 영역으로 나뉩니다.

예를 들어, 정밀의료(Precision Health), 암 연구(Cancer Research), 면역학(Immunology),

헬스케어 스타트업, 컨설팅 회사 등이 있습니다.

특정한 기업이나 역할을 확정하기보다는, 다양한 옵션을 두고 탐색하고 있으며,

특히 정밀의료(Precision Health) 분야에 집중하고자 합니다.

정밀의료는 개인별 유전 정보, 생활 습관, 환경적 요인을 분석하여 맞춤형 치료를 제공하는 분야로,

AI 및 머신러닝이 중요한 역할을 합니다.

이는 단순한 데이터 분석을 넘어, 실제 환자 치료에 기여할 수 있다는 점에서 큰 의미가 있습니다.

이와 함께 신약 개발 과정에서 AI를 접목하여 연구를 가속화하는 것도 흥미로운 분야여서 관심있게 보고 있습니다. 

인턴십과 스킬 개발

현재 미국 대학원 인턴십을 적극적으로 지원하고 있으며,

이를 통해 실무 경험을 쌓는 것이 중요하다고 판단했습니다.

인턴십 기회는 주로 제약 및 헬스케어 분야에서 찾고 있지만,

데이터 사이언스 역량을 키우는 것이 1차적인 목표이므로,

다양한 산업에서 경험을 쌓고자 합니다.  

데이터 사이언스는 응용 범위가 넓어 한 분야에 국한되지 않기 때문에,

다양한 산업에서 경험을 쌓으면 제약·바이오 분야에서도 더 강한 경쟁력을 갖출 수 있다고 생각합니다.

따라서, 특정 산업에 국한되지 않고 폭넓게 경험하는 것이 중요하며, 다양한 기업에 지원하고 있습니다.

실무 경험을 통해 데이터 분석, 머신러닝 모델 구축, 딥러닝 기술 활용 등을 실제 프로젝트에 적용하며,

기업이 요구하는 역량을 익히는 것이 목표입니다.

또한, 최신 AI 기술 트렌드를 따라가며, 연구와 현장에서 적용되는 기술 사이의 격차를 줄이기 위해 노력하고 있습니다.   

또한, 취업을 준비하면서 데이터 사이언스 관련

포트폴리오를 구축하는 과정도 중요하게 생각하고 있습니다.

단순히 미국 대학원 석사 학위만으로는 경쟁력이 부족할 수 있기 때문에,

실제 데이터를 활용한 프로젝트를 진행하고, 이를 통해 차별화된 강점을 보여줄 수 있는 자료를 만들어가고 있습니다.

개인적인 연구나 해커톤 참가를 통해 실력을 검증하고,

네트워킹을 통해 다양한 기회를 모색하는 것도 중요한 과정이라고 생각합니다.

장기적인 커리어 목표

데이터 사이언스 전문가로서 제약 및 헬스케어 산업에서 의미 있는 기여를 하는 것이 목표입니다.

신약 개발, 정밀의료, 환자 맞춤 치료 등 데이터 기반의 의사결정이

중요한 분야에서 AI 및 머신러닝 기술을 활용하여 혁신적인 솔루션을

만들어내는 것이 궁극적인 목표입니다. 또한, 제약 산업 내에서 실무 경험을 쌓아,

장기적으로는 AI 기반 의료 솔루션을 개발하는 창업을 고려하고 있습니다.

또한, 단순한 기술 전문가를 넘어, 데이터를 기반으로 비즈니스 의사결정을 도울 수 있는 역할도 하고 싶습니다.

이를 위해 도메인 지식과 데이터 분석 역량을 결합하는 것이 중요하며,

실무 경험을 통해 이러한 능력을 지속적으로 키워나갈 계획입니다.

신약 개발뿐만 아니라, 의료 데이터 분석 및 질병 예측 분야에서도 AI의 역할이 더욱 커질 것으로 예상되므로,

이에 대한 연구와 실무 적용을 지속해나갈 것입니다.

마지막으로

미국 대학원에서의 경험은 많은 변화를 가져다주었습니다.

데이터 사이언스를 학습하며, 제약 및 바이오 산업에서 어떻게 적용할 수 있을지를

고민하면서 더욱 명확한 목표를 설정할 수 있었습니다.

미국 대학원 석사 과정을 통해 필요한 기술을 습득하고,

실무에서 적용해보는 것이 더욱 적합하다는 결론을 내렸으며,

이를 바탕으로 취업과 커리어 계획을 구체화하고 있습니다.

앞으로도 꾸준히 배움을 이어가며 목표를 향해 나아갈 것입니다.

같은 고민을 하는 많은 유학생들에게 이 글이 조금이나마 도움이 되었기를 바랍니다.

감사합니다.

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