종합설계

공개 데이터 활용해서 파이썬 기초로 데이터 시각화 정도 해보시는 걸 추천드려요. 머신러닝 모델링까지 안 가도 어떤 공정 변수가 수율과 관련이 있는지 정도만 도출해내도 의미있습니다. 이미 하신 논문 조사 기반 공정 설계도 나쁘지 않은데 거기에 공개 데이터로 해당 설계를 뒷받침하시는게 완성도가 올라갈 것 같습니다. 파이썬은 유튜브 기초강의 몇개만 보셔도 데이터 시각화 정도는 따라하실 수 있을겁니다!

좋은 결과 있으시길 응원하겠습니다 :)

안녕하세요. 반도체 공정 분야 유경험자입니다.
종합설계 주제로 무리하게 데이터 분석 대신 문헌과 특허 자료를 바탕으로 한 공정 이슈 개선 및 최적화 제안에 초점을 맞춰보세요.
EUV나 GAA등 최신 미세 공정등에서 발생하는 문제의 원인과 기존 해결책의 한계를 분석해 새로운 공정 조건을 제안하거나, 
엑셀을 활용해 기존 논문들의 실험 데이터를 수집, 재구성함으로써 공정 변수 간 트레이드 오프 관계와 최적 공정 마진을 도출할 수 있습니다. 
또한, 등록된 특허를 분석하여 수율과 비용 관점에서 대체 공정 시퀀스를 설계 해 보시는 것도 좋구요.
그리고 기존에 진행했던 공정 프로젝트 경험을 바탕으로 이해도가 높은 공정을 하시면 그래도 부담을 줄일 수 있고, 
논문 작성 및 면접 시에는 공정 마진이나 수율 및 디펙트 영향도와 같은 직무 전문 용어를 활용해 기술하시는 것이 좋습니다. 
해서 제약된 환경 속에서도 논리적으로 최적의 공정 조건을 도출해 낸 과정을 어필한다면 차별화된 포폴로 활용할 수 있겠습니다.

안녕하세요. 툴이랑 실험이 안 되면 공개 데이터셋으로 공정 변수랑 수율의 관계를 분석하는 쪽이 현실적입니다. 머신러닝까지 안 가도 어떤 변수가 수율에 영향을 주는지 시각화해서 정리하는 정도면 충분하고, 파이썬은 기초 강의 몇 개면 되고, AI를 통해 바이브 코딩해도 충분합니다. 이미 하신 논문 기반 공정 설계에 공개 데이터 분석을 붙이면 완성도도 올라갑니다.