안녕하세요?
이제 막 취업준비를 하고 있는 여대생입니다.
현재 반도체가 급부상하고 있지만, 저는 학부시절 반도체에 흥미를 붙이기 어려웠고
반도체 공정 실습때도 매일 탈주만을 꿈꾸던 학생이었기에, 반도체 취업의 경우의 수는 대비를 안 한 것이 사실입니다.
다만, 학부시절 신호 처리는 흥미가 있었고, 논리적인 과목을 좋아하는 저로서 매우 매력적인 과목이었습니다.
그래서 2학년 겨울방학 동안, 짧게 디지털 신호처리 랩실 학부인턴을 진행한 것이 제가 한 공대 프로젝트 전부입니다.
무리하게 반도체 취업을 준비하기보다, 3년전 했던 인턴 내용으로 취업을 준비하라고 알려주신 현직자분들과 링커리어 멘토들의 고견을 바탕으로 제가 했던 프로젝트를 다시 정리해보았습니다.
내용은 아래와 같습니다.
[프로젝트명]
FMCW 레이더 기반 다중 객체 추적 시스템 구현
[수행 내용]
-FMCW 레이더 Raw Data 기반 신호처리 알고리즘 구현
-Range FFT, Doppler FFT, Angle FFT를 활용한 거리*속도*각도 측정
-Capon Beamforming을 적용하여 각도 추정 성능 향상
-CFAR(Guard Cell=2, Reference Cell=4)를 이용한 객체 검출
-Point Cloud 생성 및 DBScan 기반 객체 군집화
-Kalman Filter를 활용한 다중 객체 추적 구현
[습득 역량]
-FFT 기반 디지털 신호처리 원리 이해
-CFAR, Beamforming등 레이더 신호처리 알고리즘 이해
-Point Cloud 데이터 처리 및 클러스터링 기법(DBScan)적용
-Matlab을 활용한 알고리즘 구현 및 데이터 분석 역량
-단계별 신호처리 설계 및 문제 해결 경험
이렇게 정리를 해보았는데, 정말 제 주변에 그 아무도 저랑 같은 분야가 없어서 비교*대조를 하기가 어렵습니다.
제가 한 프로젝트가 '삼성전자 AI center 신호 및 시스템 설계'에 핏한지도 감이 잘 서지 않습니다.
그래서 이렇게 또 여러분들의 의견을 묻고자 글을 남기게 되었습니다.
제가 여쭙고 싶은 질문은
1) 해당 프로젝트가 삼성전자 직무와 핏 한 것이 맞는가?
2) 해당 프로젝트 이외에 하반기 공채를 위해 어떠한 정량적인 요소를 더 준비를 해야하는가?
이렇게 두 가지 입니다.
취업준비가 조금은 늦었던 이유가
학부 2학년때 겁없이 그냥 무작정 했던 해당 인턴 프로젝트가 너무 어려웠습니다.
정말 두 달 동안 저 프로젝트만 한 것 같습니다.
그때 옆에 있던 다른 학부 언니들은 잘 따라하는 것 같았고
저는 정말 석사, 박사 선배들께 1:1로 요청해가며 이해를 했습니다.
이때 저는 제가 공학에 재능이 없다는 걸 깨달았고
그 이후로 공학에 정을 붙이기 어려웠나봅니다.
어쩌다보니 4학년이 지났고, 방황을 많이하다 다시 공학 프로젝트를 꺼내보았습니다.
다시 그때의 기억을 되살려 정리하다 보니 누군가에게 물을 사람이 없어 이렇게 글을 남겨봅니다.
긴 글 읽어주셔서 고맙습니다.
좋은 하루 되세요.
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학부인턴 경험에도 불구하고 프로젝트 내용의 완성도와 깊이가 매우 뛰어납니다. FMCW 레이더 signal processing 체인 전체(FFT-CFAR-Beamforming-Clustering-Tracking)를 다뤄본 경험은 삼성전자 AI Center의 센서 신호처리, 신호 및 시스템 설계 직무의 요구 역량과 매우 정밀하게 부합합니다. 스스로 재능이 없다고 느끼셨지만, 석·박사 선배들에게 적극적으로 물어보며 끝까지 구현해 낸 포기하지 않는 문제 해결 능 력이 바로 핵심 경쟁력입니다. 하반기 공채 합격을 위해서는 기존 Matlab 코드를 C/C++이나 Python으로 포팅해 실시간성이나 연산 효율성을 개선해 보거나, Git에 코드를 정돈해 올리는 등 실행력 측면의 정량적 포트폴리오를 보완하시길 권합니다. 충분히 자신감을 가져도 되는 훌륭한 프로젝트입니다.
학부인턴 경험에도 불구하고 프로젝트 내용의 완성도와 깊이가 매우 뛰어납니다. FMCW 레이더 signal processing 체인 전체(FFT-CFAR-Beamforming-Clustering-Tracking)를 다뤄본 경험은 삼성전자 AI Center의 센서 신호처리, 신호 및 시스템 설계 직무의 요구 역량과 매우 정밀하게 부합합니다. 스스로 재능이 없다고 느끼셨지만, 석·박사 선배들에게 적극적으로 물어보며 끝까지 구현해 낸 포기하지 않는 문제 해결 능 력이 바로 핵심 경쟁력입니다. 하반기 공채 합격을 위해서는 기존 Matlab 코드를 C/C++이나 Python으로 포팅해 실시간성이나 연산 효율성을 개선해 보거나, Git에 코드를 정돈해 올리는 등 실행력 측면의 정량적 포트폴리오를 보완하시길 권합니다. 충분히 자신감을 가져도 되는 훌륭한 프로젝트입니다.
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