반도체 공정기술/CS 취업을 위해 추가로 준비해야 할 것이 궁금합니다

안녕하세요. 삼성 반도체 공정기술 직무 유경험자입니다.
먼저 공정기술 직무에서 요구하는 데이터 분석 역량은 고급 머신러닝 알고리즘 개발 능력보다는, 
팹 내 대용량 센서 및 수율 데이터를 다루며 통계적으로 불량 원인을 추론해 내는 능력에 가깝습니다. 
해서 파이썬 기본 라이브러리를 활용해 데이터 가공 및 시각화나 통계적 공정제어, 아노바와 같은 기초 통계 개념을 
갖추는 것만으로도 충분한 강점이 됩니다. 
그리고 자격증 자체보다는 데이터를 다루려는 지속적인 노력을 보여주는 SQLD나 ADsP를 활용할 수도 있구요.
또한, 프로젝트나 공모전을 준비할 때는 일반적인 데이터보다 반도체 공정 및 제조 관련 데이터를 활용하는 것이 훨씬 유리합니다. 
캐글이나 데이콘등의 제조 경진대회를 통해 웨이퍼불량 패턴 분류나 공정 이상치 예측 프로젝트를 경험해 보는 것을 추천합니다. 
복잡한 모델링보다는 공정 문제 정의부터 전처리, 이상 요인 분석, 개선안 제안까지 논리적 해결 과정을 
1~2개의 프로젝트로 포트폴리오에 녹여내는 것이 중요합니다.
추가적으로는 공정기술의 경우 개별 공정 지식보다는 앞의 공정이 후속 공정과 전기적 특성에 미치는 영향을 파악하는 시각을 
기르는 것이 좋습니다. 기존에 진행하신 TCAD 프로젝트에서 공정 변수 컨트롤을 통해 소자 특성을 최적화했던 경험을 
구체화하여 강조하시면 큰 도움이 될 것 같습니다. 
장비기술 쪽으로는 진공 펌프나 RF 전원, 플라즈마원등 장비의 기계·전기적 메커니즘 이해와 더불어, 
캡스톤 디자인이나 하드웨어 관련 실험에서 발생했던 고장 요인을 직접 해결해 본 문제해결 경험을 어필하는 것이 효과적입니다.

화이팅하시고, 답변이 조금이나마 도움되셨다면 채택 부탁드립니다.~ 궁금하신 내용은 쪽지나 대댓글 주세요~

안녕하세요,

공정기술 현업은 수많은 팹 내 공정 수율 및 불량 데이터를 다루므로 Python, SQLD, 통계 지식 기반의 데이터 분석 역량은 플러스 요인이 되지만, 공모전 수상보다는 공정 변수 간 상관관계를 분석하고 수율 최적화 아이디어를 도출해 본 프로젝트 수준이면 충분합니다. 데이콘, 캐글, 공공 데이터 제조/공정 데이터셋을 활용하셔서 분석 스토리를 만들어 두시고, 2순위 장비기술 대비를 위해 주요 공정 장비의 메커니즘과 PM/트러블슈팅 기초 이해도를 정리해 두시면 좋을 것 같습니다!

좋은 결과 있으시길 응원하겠습니다 :)

반도체 공정기술 직무에서 데이터 분석은 거창한 인공지능보다 통계적 공정관리와 실험계획법 이해가 핵심입니다. 파이썬이나 데이터베이스 조회 언어를 활용한 기초 통계와 데이터 정제 능력이면 신입 기준 충분합니다. 프로젝트는 공정수율 개선이나 결함 분석 같은 직무 연관 주제가 압도적으로 유리하며, 데이콘  같은 공모전 플랫폼이나 반도체 관련 교육 기관을 활용하세요. 학점과 설계 수상 실적이 우수하므로 단위 공정의 변수를 분석하고 문제 원인을 규명했던 경험을 서류와 면접에서 명확히 전달하는 데 집중하세요.