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삼성전자 DS 공정기술 설비기술 대학생 인턴 서류에서는 두 역량 중 하나만 보는 구조는 아닙니다. 다만 학생 신분이라는 점을 감안하면 공정 전반에 대한 이해와 문제를 어떻게 바라보는지가 기본 전제입니다. 수율 불량 트러블슈팅을 이론적으로라도 이해하고 이를 개선하려는 사고 흐름이 중요합니다. 그 위에 데이터를 활용해 원인을 정리하고 설득한 경험이 있다면 확실한 가점이 됩니다. Python 통계 SPC 자체보다 공정 이해를 뒷받침하는 도구로 썼다는 맥락이 핵심입니다. 단순 스킬 나열보다는 공정을 이해하고 데이터를 통해 설명할 수 있는 인재라는 메시지를 주는 것이 좋습니다.

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직무적인 역량이 아무래도 우선적으로 고려된다고 보시면 됩니다. 공정직무에서는공정 이해도가 우선이고 데이터 분석은차선이에요

안녕하세요. 삼성 공정기술 직무 유경험자입니다. 가장 베스트는 공정 이해를 베이스로 하되, 데이터 역량을 그 문제를 해결하는 경험으로 사용하는 모습이 제일 좋습니다. 공정 이해 경험에서 공정 간의 인과 관계를 이해하고, 불량의 원인을 파악하기 위해 어떤 가설을 세우고, 검증했는지등 그 과정에서의 논리적인 사고등을 어필하시면 될 듯 하구요. 데이터 역량은 통계적 공정 관리(SPC) 개념을 적용해 데이터의 유의미한 변화를 포착했거나,&nbsp; 파이썬을 이용해 반복적인 데이터 정리 시간을 단축해 본 경험이 중요합니다. 해서 두 키워드를 별개로 두지 말고 하나로 엮어서 자소서등에 녹여 보시기 바랍니다.

안녕하세요.
학부생에게는 공정 이해인 수율/불량/트러블슈팅이 기본적으로 더 중요한 평가 포인트이며, 데이터 역량Python나 통계 나 SPC는 이를 뒷받침하는 보조적 강점으로 작용합니다. 단순히 스킬을 나열하기보다 공정 문제를 데이터로 분석&middot;설명한 경험을 연결하는 것이 가장 효과적입니다.그래서 공정 실습 같은것을 기본으로 많이 들으십니다.&nbsp;

2026 삼성전자 DS 공정기술/설비기술 대학생 인턴 지원 준비 중인데요. 서류에서 학부생이 제일 어필 잘 되는 포인트가 공정 이해(수율/불량/트러블슈팅) 인지, 아니면 데이터 역량(Python/통계/SPC) 인지 궁금합니다.

2026 삼성전자 DS 공정기술/설비기술 대학생 인턴 지원 준비 중인데요.
서류에서 학부생이 제일 어필 잘 되는 포인트가 공정 이해(수율/불량/트러블슈팅) 인지, 아니면 데이터 역량(Python/통계/SPC) 인지 궁금합니다.

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