글로벌 커리어 시대의 나침반 — LinkedIn, HR, AI, ESG까지. Dreampax Career Compass는 직무 인사이트부터 실전 취업전략까지 모두 아우르는 커리어 전문 허브입니다. 🌍

🔗 LinkedIn 실전 시리즈

👤  후보자용 │ LinkedIn 실전 가이드(Ep.1~26)

이직 준비자·전문가·신입 모두를 위한 LinkedIn 활용법과 글로벌 채용 전략.

프로필 최적화 네트워킹 DM 전략

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🧭 헤드헌터용 │ LinkedIn 실전·심화편 (Ep.31–50)

글로벌 리크루터와 컨설턴트를 위한 소싱·브랜딩·DEI·윤리적 리크루팅.

부울리언 서치 퍼널 설계 브랜딩

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📚 직무 인사이트 메가 허브 (Ep.1–100)

AI·비즈니스·브랜드·조직문화·ESG까지, 5개 시즌 100개 핵심 직무 인사이트.

📊 시즌 1 — 테크·AI·디지털

AI, 데이터, 클라우드 등 디지털 핵심 직무 20선

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📈 시즌 2 — 재무·전략·비즈니스

M&A, 전략, 재무까지 비즈니스 핵심 20선

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📣 시즌 3 — 마케팅·브랜드·커뮤니케이션

브랜드·퍼포먼스·커뮤니케이션 전 영역

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🩺 시즌 4 — HR·헬스케어·조직문화

채용·조직문화·헬스케어 20선

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🌱 시즌 5 — 제조·물류·ESG·스페셜티

제조·ESG·법무·투자·스페셜티

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🔬 반도체 산업 인사이트 (Ep.101–119)

시즌 6 — 반도체 업종 허브

공정·소자·장비·수율·설계 전 직무 네트워크

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시즌 6-1 — 반도체 업종 (보강판)

시즌 1~5와 중복·연계 직무 링크 통합

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🔥 지금 가장 많이 읽히는 직무 TOP 3

💼 Dreampax Career Compass
AI·ESG·리더십 시대, 커리어는 이제 ‘나의 브랜드’. Dreampax Career Compass는 직무·사람·네트워크의 연결을 연구합니다.

이 블로그의 인기 게시물

Dreampax Career Insight │ 시즌 1 데이터 사이언티스트 (Data Scientist) 데이터의 해석자가 아니라, 데이터로 세상을 설계하는 전략가. 통계와 인간의 직관이 만나는 직업. 분야: 테크·AI·디지털 │ 에피소드: Ep.2 │ 업데이트: 2025-10-10 I. 직무 개요 (Overview) 데이터 사이언티스트는 수많은 데이터 속에서 의미를 추출하고, 그 의미를 비즈니스 의사결정과 제품 전략에 연결하는 역할을 맡습니다. 단순히 통계 분석을 수행하는 사람이 아니라, 문제를 정의하고, 가설을 세우며, 데이터를 통해 이를 증명하는 ‘현대의 실험가’입니다. 이 직무는 기술, 수학, 비즈니스 감각의 교차점에 존재합니다. 즉, 수치와 확률로 세상을 이해하면서도, 인간 행동의 복잡함을 해석할 줄 아는 사람이 필요합니다. 오늘날 기업의 혁신은 데이터로부터 시작되고, 데이터 사이언티스트는 그 혁신의 첫 문장을 쓰는 사람입니다. 키워드: Data Science Machine Learning Big Data Predictive Analytics AI Strategy II. 주요 역할 및 책임 (Key Responsibilities) 대규모 데이터의 수집, 정제, 분석을 통한 인사이트 도출 비즈니스 목표에 맞춘 예측 모델 및 통계 모델링 수행 머신러닝 알고리즘 개발 및 성능 최적화 데이터 기반 의사결정을 위한 대시보드 및 리포트 제작 AI·ML 팀, 제품 기획자, 경영진과 협업을 통한 전략 제안 데이터 거버넌스, 개인정보 보호 및 데이터 품질 관리 III. 필요 역량 및 자격 요건 (Skills & Qualifications) 기술 역량...
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Dreampax Career Insight │ 시즌 1 AI 디자인 & 코딩 엔지니어 (AI Design & Coding Engineer) 알고리즘을 ‘제품의 언어’로 번역하는 사람, AI의 시나리오를 현실로 구현하는 기술 설계자. 분야: 테크·AI·디지털 │ 에피소드: Ep.1 │ 업데이트: 2025-10-10 I. 직무 개요 (Overview) AI Design & Coding Engineer는 인공지능 모델을 설계하고 실제 서비스 환경에 구현하는 직군입니다. 단순한 프로그래밍 직무를 넘어, 문제를 데이터로 재구성하고 알고리즘을 설계하며, 모델이 ‘작동 가능한 제품’으로 전환되는 전 과정을 주도합니다. 이 직무는 연구 중심의 AI Scientist와 달리 실무와 프로덕트 중심의 구현력을 요구합니다. 모델을 실험실에서 현실로 옮기는 기술의 다리이자, AI 윤리와 사용성의 균형을 잡는 조율자입니다. 특히 생성형 AI와 멀티모달 시스템이 대중화된 2025년 현재, 이 포지션은 AI 전략의 중심으로 떠오르고 있습니다. 키워드: AI Engineer Machine Learning Generative AI MLOps Model Optimization II. 주요 역할 및 책임 (Key Responsibilities) 머신러닝·딥러닝 모델의 구조 설계 및 학습 파이프라인 구축 AI 알고리즘 및 코드 구현 (Python, PyTorch, TensorFlow 등) 데이터 전처리, 피처 엔지니어링, 모델 최적화 수행 API 및 서비스 환경에 모델 배포 및 성능 검증 AI 윤리 기준 및 보안 이슈 검토, 모델 공정성 관리 AI 개발 자동화 (MLOps, CI/CD, 클라우드 배포) 설계 ...
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Dreampax Career Insight │ 시즌 1 클라우드 엔지니어 (Cloud Engineer) 데이터와 AI가 숨 쉬는 공간을 설계하는 사람. 가상의 하늘에 기업의 시스템을 띄우는 기술의 조율자. 분야: 테크·AI·디지털 │ 에피소드: Ep.4 │ 업데이트: 2025-10-10 I. 직무 개요 (Overview) 클라우드 엔지니어는 기업의 디지털 시스템을 클라우드 환경에서 안정적이고 효율적으로 운영하도록 설계·관리하는 전문가입니다. 서버와 네트워크, 스토리지, 보안, 오토스케일링 등 인프라의 모든 구성요소를 가상화 환경 위에서 다루며, 시스템의 가용성과 비용 효율을 동시에 유지해야 합니다. 클라우드는 이제 단순한 저장 공간이 아니라, AI와 데이터 분석, 서비스 배포의 기반 플랫폼이 되었습니다. 클라우드 엔지니어는 바로 그 “플랫폼의 건축가이자 수호자”로, 기업의 기술 생태계 전체를 지탱합니다. 키워드: Cloud Computing DevOps AWS Infrastructure Scalability II. 주요 역할 및 책임 (Key Responsibilities) 클라우드 아키텍처 설계 및 멀티 클라우드 인프라 관리 서버·네트워크·스토리지 구성 및 가용성 최적화 보안·백업·재해복구(Disaster Recovery) 시스템 구축 CI/CD 파이프라인 설정 및 서비스 자동 배포 클라우드 비용 분석 및 운영 효율 개선 AI/데이터 파이프라인과의 인프라 연동 및 성능 튜닝 III. 필요 역량 및 자격 요건 (Skills & Qualifications) 기술 역량 AWS, GCP, Azure 등 주요 클라우드 플랫폼 경...
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