CMU MCDS
프로그램 개요
CMU는 CS 분야 세계 4위권 학교이고, MCDS는 SCS 산하의 대표 프로그램으로 인지도가 줄곧 매우 높습니다. SCS는 CS 수업과 전공 분야(ML, 병렬 컴퓨팅, 분산 시스템, ML sys, 컴파일러, OS, 임베디드 시스템 등)가 극도로 폭넓습니다. CMU에서 듣고 싶은 수업을 찾지 못한다면 다른 어느 학교에서도 찾기 어려울 것입니다. 연구에 관심이 있거나 PhD 진학을 생각한다면 분야별로 교수진이 많아서 맞는 지도교수를 찾는 데 문제가 없습니다.
MCDS에는 세 개의 트랙(System 트랙, Analytics 트랙, HCI 트랙)이 있습니다. 지원할 때 트랙을 선택해야 하지만, 입학 후에 바꿀 수 있어서 크게 중요하지 않습니다.
학부 전공이 DS/수학이라면 Analytics 트랙을 선택할 수 있습니다. CS로 전공을 바꾸고 싶다면 입학 후 System 트랙으로 옮길 수 있습니다. 다만 비공식 데이터 포인트를 보면 이 프로그램이 시스템 배경을 가진 지원자를 특별히 선호하지는 않습니다(예를 들어 ML이나 DS 배경이 더 잘 맞고 합격 확률도 더 높을 수 있습니다).
지원할 때는 비디오 에세이를 제출해야 하며, CMU LTI 포털에서 SCS 안에서 지원한 모든 프로그램의 순위를 매겨야 합니다(대입 시험에서 1지망, 2지망 학교를 적는 것과 비슷합니다).
합격 선호도와 데이터 포인트
24 Fall을 보면 이 프로그램은 중국 본토 학부 출신 학교의 명성을 크게 중시합니다. 칭화대, 베이징대, C9에 CS가 강한 다른 학교까지 포함됩니다. 2023년에 학과는 1,099건의 지원서를 받아 140명을 합격시켰고 77명이 등록했습니다. 자세한 내용은 다음을 참고하세요: https://www.cs.cmu.edu/academics/masters/programs-comparison
영어가 모국어가 아닌 지원자는 어학 성적도 제출해야 합니다(예를 들어 중국 본토 출생 학생은 미국 학부를 졸업했더라도 TOEFL 성적을 제출해야 합니다). GRE는 필수입니다.
데이터 포인트:
- UIUC CE 학부, GPA 3.75
- ZJU-UIUC CS 학부, GPA 3.9+
- C9 CS 학부, GPA 3.9+, TOEFL 103, GPA 상위 3%, 탑티어 학회 논문 1편
- SUSTech DS 학부, GPA 3.8+, TOEFL 107, 미국 여름 연구 2회 + UCB 교환학생
- Emory 수학 학부, GPA 3.97, 금융권 인턴십 다수
- NTU EE 학부, GPA 4.2/4.3, Microsoft 정규직 1.5년
- MUST CS 학부, GPA 3.83
- 인도 학생, VIT 학부, GPA 9.41, RA 경험 다수
- UMich 학부, GPA 3.99, 현지 소규모 회사 인턴십
취업 결과와 데이터 포인트
주요 취업처로는 OpenAI Research Engineer, 최상위 퀀트 펌, Databricks, Snowflake 등이 있습니다.
- 칭화대 학부, Tianshou 저자, GitHub 3k+ stars, OpenAI 취업
- 인도 학생, 학부, Microsoft India 정규직 2년 8개월, TikTok 취업
- SJTU-UMich 학부, Microsoft DS 인턴 취업
- BUPT CS 학부, Walmart DS 인턴 취업
- UCSD CS 학부, 소규모 회사 인턴 경험, Qualcomm 취업
- MUST CS 학부, 소규모 회사 인턴 경험, Apple 취업
- VIT CS 학부, 2023년 석사 졸업. Abacus.AI Research Scientist 인턴, 2024년 JPMorgan Chase Senior MLE 정규직, 2025년 Meta Senior MLE 정규직.
- 25 Summer 인턴: 제 주변에서는 SDE 지원자가 전부 오퍼를 받았습니다. MLE는 잘 모르지만 제가 아는 몇 안 되는 사례도 모두 취업했습니다. DS/DA 지원자 중에는 오퍼를 받지 못한 사람도 있습니다.
- 학교의 장점: Career Fair에 기업이 많이 옵니다. Databricks, Snowflake 같은 유니콘이 특히 CMU 학생을 선호하고, 최근 몇 년간 NVIDIA와 Apple은 Career Event에서 MLE와 시스템 계열 개발자를 적극적으로 채용하고 있습니다. 예를 들어 Operating System을 이수하면 Apple에 채용되기 쉽습니다. 인턴 경험 없이 시스템 프로젝트만으로 이 어려운 시장에서 NVIDIA와 Apple 오퍼를 받은 MSIN 학생을 여러 명 압니다. Database와 Cloud Computing 수업을 들은 학생을 위해 전용 지원 채널을 여는 회사도 많고, 이를 통해 중소 규모 데이터베이스 회사에 채용된 학생이 많습니다.
- 학교의 단점: 첫째, MCDS가 SCS 외 프로그램에 비해 뚜렷한 우위가 있어 보이지는 않습니다. 둘째, 일부 회사는 아직도 쿼터제를 사용해서 CMU 학생이 그 회사 오퍼를 받기가 더 어렵습니다. 마지막으로 제 생각에 시스템 계열이 아닌 SDE 직무(대략 Verilog/C/C++/Rust를 다루지 않는 직무, 안타깝게도 저도 여기에 해당합니다)에서는 CMU라는 타이틀의 이점과 쿼터의 불리함이 서로 상쇄됩니다(결국 Databricks에서 저에게 면접 기회를 주었습니다). 하지만 MLE/Systems SDE 직무에서는 CMU가 타이틀 면에서 큰 이점을 줍니다.
- 특별 참고: MCDS의 취업 성과가 좋은 것은 프로그램 자체 때문이 아니라, 이 프로그램이 업무 경력과 연구 성과가 있는 학생을 우선 선발하기 때문입니다. 현재 시장에도 기회는 있지만, 전체 캠퍼스 대상으로 알고리즘 면접을 보는 Meta와 Amazon, 그리고 극소수 타깃 스쿨에서만 알고리즘 면접으로 채용하는 Databricks/Snowflake를 제외하면 대기업, 중소기업 가릴 것 없이 대부분 팀 단위 채용으로 바뀌었습니다. 사실상 신입 공채가 경력직 채용이 된 셈입니다. 그래서 오퍼를 받을 수 있는지는 경쟁력 있는 분야별 경험이 있는지에 달려 있습니다. 다시 말해 회사는 이제 기술 스택뿐 아니라 업계 경험도 봅니다. 예를 들어 지원자가 국내에서 Fintech 분야 Java 개발 경험이 있다면, 미국에서 받는 면접 10건 중 5건은 Fintech 분야 Java 직무일 것입니다.
기타 유용한 링크
수업 후기
- Chain-of-Thought가 등장한 뒤로 모든 학교의 수업 프로젝트가 어렵게 느껴지거나 아니면 쉽게 넘어갈 수 있는 쪽으로 양극화되었습니다(Cloud Computing은 예외). 그래서 CMU의 과중한 학업 부담이 취업 준비를 방해한다던 예전 문제는 이제 지나간 일입니다. 오히려 예전에 주당 16시간 이상이 필요했던 이런 수업들이 AI 시대에도 학생이 뭔가를 배우게 해 주는 수업이라고 생각합니다. 그래서 학업 부담은 다루지 않고 수업 내용과 실용성에 대한 제 생각을 중심으로 이야기하겠습니다.
- 3학기 과정과 4학기 과정은 수강 신청 감각이 완전히 다릅니다. 4학기라면 어느 트랙이든 원하는 수업을 거의 다 들을 수 있습니다(트랙 두 개를 모두 이수할 수도 있습니다). 3학기라면 필수 과목이 일정의 너무 많은 부분을 차지하고, CC와 가을 채용 시즌까지 겹치면 원하는 수업을 다 넣기 어렵습니다.
필수 과목
- FCDS: LeetCode(Design In-memory File System)부터 데이터 분석, ML, 클라우드까지 두루 다루는 훌륭한 수업으로 구성도 탄탄합니다. 저처럼 DS/ML 배경이 없는 사람에게 큰 도움이 됩니다.
- 10601: ML 기초 수업으로, 전통적인 ML 알고리즘을 종합적으로 훑습니다. 시험 난이도는 사람마다 다르며 수학 배경이 탄탄한 사람에게는 더 쉽습니다. ML 면접 준비에 필수라고 들었습니다.
- MCDS Seminar: 부담이 가볍고 평가는 엇갈립니다.
- 05839: 이 수업을 마치면 여러 가지 데이터 뷰에 대한 이해가 깊어집니다. 과제에 코딩 난이도가 없고 여러 도구를 호출하는 정도이며, 실제 학업 부담은 주당 2시간 미만입니다.
- 15619: 유명한 Cloud Computing 수업입니다. 총평은 기술 스택을 폭넓게 다루는 좋은 수업이라는 것입니다. 이수하면 업계에서 쓰는 다양한 클라우드 관련 미들웨어를 탄탄하게 이해하게 되고 System Design에도 큰 도움이 됩니다. 가을에 인턴십을 구하기만 한다면 ACC로 대체하지 말고 CC를 듣기를 추천합니다. 다만 하드코어한 인턴 경험이 있는 학생(드문 일이 아닙니다)에게는 Course Staff가 수업 프로젝트에 억지로 끼워 넣은 비즈니스 로직을 작성하는 경험이 조금 답답합니다(회사에서 이미 비즈니스 로직을 엄청 쓰는데, 기술을 배우러 학교에 왔더니 또 비즈니스 로직을 쓰라고????). 하지만 장점이 단점보다 크고, 전체적으로 좋은 수업입니다.
- Capstone Planner: 평가가 엇갈립니다. 불평하는 사람이 많지만, 저는 인턴십 직전 학기에 회의, 협상, 소통, 필수 문서 처리를 자주 해 본 것이 오히려 좋은 전환 과정이었습니다. 미국 근무 경험이 있는 학생에게는 순전히 시간 낭비입니다.
- 참고: '24 입학생부터는 CC를 ACC로 대체하는 것이 사실상 더 이상 허용되지 않습니다.
선택 과목
- 4학기 과정이라면 SCS 수업을 거의 자유롭게 고를 수 있습니다. 3학기 과정이라면 사실상 System과 Analytics 중 한 방향만 선택할 수 있습니다.
비용
CMU는 사립학교라서 학비가 싼 적이 없습니다. INI든 ECE든 SCS든 MCDS의 3학기 학비(학비만이며 월세 등 추가 비용은 포함하지 않음)는 2026-27 SCS 석사 기준 학기당 $31,100으로 $93,300입니다.
