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Cornell Tech CM

현실을 알려 드리려고 씁니다 -- 이 프로그램은 온라인에서 이야기되는 것보다 실제로는 훨씬 별로입니다.

정말 세상의 중심입니다. 학교가 섬에 있어서 나가기가 아주 편하진 않지만, 캠퍼스 근처 지하철을 타면 30분 안에 뉴욕의 주요 관광지나 놀거리 어디든 갈 수 있습니다. 미국 CS 관련 프로그램 중 총비용이 가장 비싼 편일 수 있습니다 -- 장학금이 없으면 2년 총비용이 $220K+로 추정됩니다. 학교 규모가 작아서 대형 주립대보다 연구 경쟁이 훨씬 덜하지만, PhD 진학 상황은 불분명합니다. 대부분의 학생이 기숙사에 살아서 캠퍼스 생활은 괜찮습니다 -- 보드게임이나 마피아 게임으로 모이기 쉽습니다. 취업 성과는 평범하고, 사실상 어느 대형 테크 기업의 타깃 스쿨도 아닙니다. 학생들은 대체로 평범하면서도 흥미로운 배경을 가진 사람들입니다.

B+ 평가의 이유:

  1. 비쌉니다($220K+). 장학금을 받아도 지원 규모가 크지 않습니다. 50% 장학금을 받은 유일한 사례는 미국 영주권자였고, 중국 국적자는 사실상 그 수준의 지원을 받기 어렵습니다.
  2. 취업 성과가 좋지 않습니다. 24 Fall에 입학한 여러 학생이 취업 시장이 매우 힘들었다고 전했습니다.
  3. Cornell이라는 브랜드만으로 더 많은 인터뷰를 얻기는 어렵습니다.

주거​

방 유형을 크게 따지지 않는다면 대부분의 학생은 기숙사 배정을 받을 수 있습니다. 우선순위는 대략 2학년 > MBA > 1학년입니다. 관찰한 바로는, 혼자 살고 싶은 신입생은 1B1B와 표준 구조의 Studio를 우선 지망하는 것이 좋습니다. 1B1B를 못 받으면 Studio를 제안받을 가능성이 높기 때문입니다. 1B1B를 받으면 이론상 다른 사람과 내부적으로 방을 맞바꿀 수 있습니다. 표준 Studio는 23개 주거 층에 층당 약 6개가 있어서 대체로 구할 수 있습니다. 구조가 특이한 Studio도 두 종류(층마다 하나씩) 있는데 받기가 어렵고 순전히 운에 달려 있어서, 개인적으로는 시도할 가치가 없다고 생각합니다. 주거 선호는 우선순위대로 5개까지 적을 수 있습니다. 기숙사를 아예 못 받을 수도 있으니 안전책으로 3B2B/3B1B를 넣는 것을 추천합니다. CT 기숙사는 공용 공간(common area)에서 생활하는 것을 허용하지 않습니다. 월 비용은 1B1B 약 $3K, Studio 약 $2.3K, 2B 약 $2K, 3B 약 $1.8K로, 맨해튼 근처라는 점을 감안하면 가성비가 매우 좋습니다. 다만 3B는 침실이 정말 작아서 개인적으로는 추천하지 않습니다. 가성비와 쾌적함 기준 개인 순위는 1B1B(맨해튼 근처에서 $3K면 가성비가 좋습니다. 그래도 월 $3K는 여전히 비싸지만) > 표준 Studio > 기타 Studio > 2B1B > 2B2B > 3B입니다. 건물에는 공용 세탁기와 건조기가 있고(신발 건조기는 보지 못했습니다), 무료 헬스장도 있습니다. 월 $30를 내면 50미터 떨어진 스포츠센터에 가입할 수 있는데, 수영장이 있고 시설이 훌륭하다고 합니다. 학교 기숙사에 살지 않는 친구들은 섬 반대편의 Octagon에 사는 경우도 있습니다. 무료 섬 순환 버스가 있지만 수업까지 걸어가면 20분이 걸려 그다지 편하지 않으니, 킥보드 구입을 고려해 보세요. 개인적으로는 기숙사 배정을 받지 못한 경우가 아니라면 다른 곳에 살 필요가 없다고 봅니다. 모두가 기숙사에 살고 사교 활동도 전부 거기서 이루어지기 때문입니다.

수강 신청​

첫 학기에 개설되는 수업은 대부분 ML Engineering 중심이고 SDE 지향 수업은 매우 적습니다. 그래서 CM은 CS로의 전공 전환에는 적합하지 않고, 이미 CS 배경이 있는 학생에게 더 맞습니다.

  1. Applied ML: 중간고사 있음, 기말고사 없음, Project와 Final Project 있음. 난이도 2/5 -- Andrew Ng의 ML 강의를 들었다면 수월하게 통과할 수 있습니다. 업무량 2/5, 과제와 프로젝트 부담이 크지 않습니다. 사실상 모두가 듣는 수업이라 필수 수강이라고 봐도 됩니다. A 받기가 매우 쉽습니다.

  2. MLE: 중간고사 있음, 기말고사 없음, Project 있음. 난이도 4/5 -- 작은 PyTorch를 처음부터 직접 만드는데, 이력서에 쓸 만한 프로젝트라고 합니다. 뒤로 갈수록 내용이 너무 깊어져서 MLE가 전공이 아닌 학생에게는 정말 고통스럽습니다. 중간고사는 커브가 있지만 개인적으로는 꽤 어려웠습니다. 업무량 2/5~5/5 -- Project는 쉽게 대충 넘길 수 있지만, 제대로 배우려면 시간이 많이 듭니다. 많은 사람이 듣지만 난이도를 고려해 신중하게 결정하세요.

  3. Applied Algo: 중간고사 없음, 기말고사 없음, 순수하게 Assignment 5개. 난이도 2/54/5 -- 시험이 없으니 수업을 어떻게 대할지는 전적으로 본인에게 달려 있습니다. 뒤쪽 과제 일부는 제대로 하려면 정말 어렵습니다. 업무량 2/54/5, 수업을 어떻게 통과하고 싶은지에 따라 완전히 달라집니다. 대충 넘기려면 이번 학기에서 가장 쉬운 수업이고, 진지하게 공부한다면 개인적으로 MLE보다 약간 쉽다고 생각합니다. 다만 다루는 알고리즘이 LeetCode와는 거의 관련이 없고, 실용성이 없어 보이는 생소한 알고리즘이 많습니다. 그래도 A를 받기는 어렵지 않아서 많은 사람이 듣습니다.

  4. HCI: 중간고사 없음, 기말고사 없음, 매 수업 숙제, 지속적인 Project. UI/UX 수업이라 배경지식이 전혀 없어도 괜찮습니다. 프론트엔드나 UI 경험이 조금이라도 있다면 사실상 전혀 어렵지 않습니다. 수업 시간은 순수하게 팀 과제이고, 교수님은 강의를 하지 않으며 강의는 녹화본으로 미리 보고 오는 방식입니다(안 봐도 수업 참여에는 크게 지장이 없습니다). 난이도 2/5 -- 교수님이 매우 관대해서, UI/UX 배경이 전혀 없는 사람도 숙제를 하기만 하면 사실상 만점을 받습니다. UI/UX와 프론트엔드 경험이 있는 입장에서 보니 교수님이 커리큘럼과 과제에 많은 공을 들였다는 것을 알 수 있었습니다. 원하면 배울 수 있습니다(SDE 지향이 아니라 PM과 UI/UX 지향입니다). 업무량 2.5/5 -- 매주 2시간짜리 팀 과제가 있고, 2인 Project는 보통 4~6시간 걸리며 학기당 Project가 약 5개 있습니다. 출석하고 수업 과제를 정상적으로 제출하면 A를 받습니다.

  5. Psychology는 CM의 필수 과목입니다. 꽤 빡빡하다고 합니다 -- 매 수업 출석 체크와 퀴즈가 있고, 다른 사람들 말로는 채점도 박하다고 합니다. CM 학생이 아니라면 굳이 듣지 마세요.

  6. Business Foundation은 1학점입니다. MBA 수업을 듣고 싶은 비MBA 학생은 이 수업을 이수해야 합니다. 매우 엄격하다고 하며, 이 수업을 들은 친구들은 모두 중도 포기했습니다. 학부 때 비즈니스 교양 과목을 들었다면 이 수업을 면제받고 바로 MBA 수업을 들을 수 있습니다.

합격 기준​

배경이 매우 다양합니다. 신입 졸업생의 경우 제가 조사한 바로는 사실상 모두 211/985 대학, 미국 학부, 또는 공동 학위 프로그램 출신이고, 985/211이 아닌 대학의 CS 전공자는 거의 없습니다. CS 전공자가 다수이고 그다음이 DS입니다. GPA 요구 수준이 예상보다 높아서, 제가 아는 대부분의 사람이 3.7+입니다. 창업 경험이 있다면 기준이 낮아지는 것 같습니다. 전체 학생의 약 1/6은 몇 년간 일하다가 지원한 사람으로 추정되며, 경력자가 CM에 지원할 때는 기준이 낮은 듯하고 비즈니스/DS 배경도 있습니다.

  1. NYU CS 학부, GPA 3.84, 전공 GPA 3.97
  2. Princeton University, Cum laude 졸업
  3. UW HCI 학부, GPA 3.9
  4. National Cheng Kung University CS, GPA 3.99
  5. Syracuse University DA 학부, GPA 3.95
  6. Queen's University Math 학부, GPA 4.0
  7. 미국 학부 top 100, Math 학부, GPA 4.0
  8. NTU CS + Business 학부, GPA 3.97
  9. Lehigh University, GPA 3.8
  10. NYU Shanghai CS 학부, GPA 3.8

취업​

CM은 66명입니다. HT와 UT는 각각 20명 미만이며, 다른 프로그램은 알아보지 않았습니다. 인상으로는 중국인 약 30%, 인도인 약 30%, 기타 40%로 꽤 다양해서 "중국 유학생뿐"이라는 느낌은 아닙니다.

취업 정보는 25 Summer Intern을 구한 중국 본토 학생에 한정되며, 25 NG나 다른 지역은 알지 못합니다. 2025년 3월 16일 기준으로 25 Summer 인턴십을 구한 중국 학생은 최대 10명 정도로 추정되며, 이는 중국 학생의 약 30~40%에 해당합니다. 표본이 너무 작아서 주로 개인 역량에 달려 있습니다. 그러나 공식 취업률 90%와는 수십 배 차이가 납니다. CT는 뉴욕에서 열리는 커리어 페어가 사실상 없습니다 -- Cornell 본캠퍼스가 있는 Ithaca의 커리어 페어에 갈 수 있지만, 거기에도 대형 기업은 거의 없습니다. 한마디로 커리어 페어는 사실상 장식입니다. 뉴욕이라는 지리적 위치도 취업에 이점을 주지 못했습니다 -- 요즘은 모두 온라인으로 인터뷰하니까요.

CT는 Cornell 학위를 수여하므로 대략 Cornell로 볼 수 있습니다. 하지만 Cornell은 대형 테크 기업의 타깃 스쿨이 아닌 듯합니다 -- 제가 아는 사람들 중 Meta, Google, Apple, Uber 같은 유명 빅테크에 간 경우는 매우 드뭅니다. 큰 후원사인 Bloomberg는 인터뷰 기회를 주고, 학교 담당 HR도 비교적 적극적입니다. 두세 달씩 연락이 끊기는 일부 DataPoints와 비교하면, CT의 다음 단계는 대체로 7~30일 안에 진행됩니다. 10월에 학교에서 이력서를 한 차례 모아 현장 인터뷰를 하러 왔지만, 지금까지 25 Summer 인턴 오퍼를 받은 중국 학생은 없습니다. Paycom이 Rice에서 채용하는 정도와 비교하면 한참 못 미칩니다.

아직 Summer 인턴을 찾고 있는 사람들은 아마 올해 Amazon의 대규모 채용에 기대를 걸고 있을 텐데, 그건 CT와는 상관이 없습니다 ㅋㅋ. 정리하면, 학교는 취업에 사실상 도움을 주지 않으며, Cornell이라는 타이틀이 취업 시장에서 일부 공대 중심 학교만큼 가치 있지 않을 수 있습니다.

  1. SCU에서 미국 학부로 편입, 소규모 회사 인턴 4개월, Meta new grad 합격

  2. NTU 경영학 학부, CM 입학 전 ShopBack에서 2년 정규직 근무, 재학 중 TikTok SWE 인턴, 2025년 졸업 후 Amazon SDE II 정규직.