직무선택

안녕하세요. 반도체 취업 멘토 털보아저씨입니다.

TO만 봤을 때는 양산기술/기반기술이 상대적으로 많을 수 있지만, 직무 적합성부분에서 양산관리가 맞을 것 같습니다. 양산기술/기반기술의 경우 채용공고 J/D상에서 전자, 신소재, 기계 등 공정과 관련성이 높은 학과를 선호하는 편입니다. 

혹시 가능하다면 부전공 또는 복수전공을 전자공학이나 반도체 관련 학과로 하는 것도 한가지 방법이 될 것 같습니다.

안녕하세요 멘티님~

평가 및 분석은 채용 규모가 많지는 않지만, 산업공학 전공이라고 불리하지는 않습니다. 다만 평가 장비, 반도체 소자, 공정 이해도가 어느 정도 필요해서 전자나 신소재 전공자 비중이 높은 편입니다. 반면 양산기술은 전공 폭이 넓고 산업공학 출신도 생산성 향상, 데이터 분석, 공정 최적화 관점에서 충분히 지원하는 직무입니다.

현재 스펙을 보면 산업공학이라는 강점을 가장 잘 살릴 수 있는 건 양산기술입니다. 학부연구생 경험도 있고 산업공학 특성상 공정 데이터 분석과 개선 경험을 연결하기 좋습니다. 평가 및 분석은 반도체 평가 경험이 없으면 자기소개서에서 연결고리를 만들기가 조금 더 어렵습니다.

취업 확률만 고려한다면 하이닉스는 양산기술, 삼성은 양산기술이나 생산기술 계열이 조금 더 자연스러운 선택이라고 생각합니다. 평가 및 분석은 정말 관심이 크다면 지원해볼 수는 있지만, 한 장의 지원 카드만 써야 한다면 양산기술 쪽이 멘티님의 전공과 경험을 가장 잘 활용할 수 있습니다.

안녕하세요. 멘토 유산소입니다. 하고싶은 직무에 대해서 한번 고민해보시면 좋을 듯 합니다.

안녕하세요.

먼저, 설카포 산업공학 전공의 탄탄한 정량적 기반과 학부연구생 2회 및 우수한 영어 스피킹 역량(토스 IH, 토라 AH)을 갖춘 스펙은 양사 모두에서 충분히 서류 통과를 넘어 최종 합격까지 노릴 수 있는 훌륭한 수준입니다. 질문하신 생산/양산관리 직무는 산업공학의 본질과 일치하지만 매년 채용 규모가 극도로 적어 합격률이 낮으므로, 취업 확률을 극대화하기 위해서는 대규모 채용이 이루어지는 직무로 선회하는 것이 완벽하게 맞습니다. 그리고 산업공학 전공자의 데이터 분석, 공정 최적화, 스케줄링 역량은 SK하이닉스의 '기반기술(특히 수율/데이터 분석 분야)' 및 삼성전자의 '평가및분석' 직무에서 요구하는 '통계적 공정 제어(SPC) 및 불량 분석 역량'과 정확히 일치하여 합격에 매우 유리합니다. 추가로 양산기술 직무는 설비 대응 및 현장 교대근무 비중이 높아 화학/물리/전자 계열을 선호하므로, 산업공학의 강점인 데이터 모델링과 최적 알고리즘 설계 경험을 자소서에 녹여 SK하이닉스는 기반기술, 삼성전자는 평가및분석 직무를 타겟팅하여 하반기 공채에 지원하시는 방향을 강력히 추천합니다.

화이팅입니다.

설카포 산공 학벌과 학부연구생 2회 경험은 반도체 기술 직무에서 매우 강력한 무기입니다. 채용 규모가 큰 직무를 선택하는 것이 합격 확률을 높이는 데 분명 유리하므로, 고민 중이신 삼성전자 평가및분석과 SK하이닉스 양산기술(기반기술) 지원을 적극 추천합니다.
산업공학 전공의 데이터 분석 및 공정 최적화 역량은 수율을 개선하고 불량을 추적하는 평가및분석, 양산 기술 직무와 직접적으로 맞닿아 있습니다. 학부연구생 시절 다루었던 데이터나 실험 경험을 반도체 공정 데이터 분석 및 문제 해결 능력과 연결 지어 자소서에 녹여내십시오. 어학 점수는 충분하니, 남은 기간 직무 면접에 대비해 반도체 8대 공정의 기초와 데이터 해석 역량을 집중적으로 어필하는 데 집중하시길 바랍니다.

안녕하세요 멘티님,

산업공학 전공이라면 생산관리나 양산관리와 가장 직접적으로 연결되지만, 채용 규모까지 고려하면 하이닉스는 양산기술, 기반기술 쪽도 함께 보는 것이 좋습니다. 산업공학의 강점인 통계, 데이터 분석, 공정 최적화, 생산성 개선 역량을 수율 관리나 불량 분석, 공정 데이터 해석으로 풀어낼 수 있기 때문입니다.

삼성전자는 평가및분석도 지원해볼 만하지만, 소자와 공정 이해가 필요하므로 반도체 8대 공정, 계측, 불량 분석 기본기를 자소서와 면접에서 설명할 수 있어야 합니다. 한 직무만 고른다면 산업공학 색깔을 가장 자연스럽게 살릴 수 있는 쪽은 양산기술 계열입니다.

학부연구생 경험 2회는 데이터 처리, 실험 설계, 문제 해결 사례로 정리하시고, 직무별 JD에 맞춰 표현을 바꿔 지원하시는 것을 추천드립니다.