안녕하세요. 반도체 공정/양산기술 직무(CVD 타겟)를 희망하는 지방 사립대 화학공학과 학생입니다. 현재는 사회복무를 위해 휴학을 한 상태이고 복학은 내년 3월 4학년 1학기로 할 예정입니다.
사회복무는 9월 중순에 끝납니다.
데이터 기반 수율 최적화 및 불량 개선 역량을 어필하기 위해 향후 포트폴리오를 구상 중인데, 이 방향이 현업 시각에서 의미가 있는지 냉정한 조언을 구하고 싶습니다.
[기본 정보]
- 학점: 3.65/4.5(전공 4.11)
- 자격증 및 어학
: 산안기, 위산기, ADsP, 컴활1급, 오픽IM2(IH 예정) - 경험: 서울대학교 반도체공동연구소 이론 & 실습 수료, 사회복무 이전 방위산업체 3교대 근무(약 1년 -> 성수기 물량을 제 통제하에 달성한 경험이 있습니다.)
- 희망 직무: 반도체 제조사(메모리/파운드리) 공정 및 양산기술
- 향후 계획
1. 렛유인 반도체 공정/설비 데이터분석(Excel) -> 8월 31일부터 수강할 수 있습니다.
이때 도출된 모든 결과물과 그에 대한 해결 과정 등은 데이터 분석 역량 어필을 위해 블로그에 기술할 예정입니다.
(렛유인 Spotfire 교육도 듣고 싶으나 수강 신청이 힘들어 아마 못할듯 합니다.)
2. SK 하이포 10기에 지원할 예정입니다.
3. 반도체 아카데미에서 주관하는 Data Science 관련 강의나 반도체인프라양성에서 주관하는 강의 둘 중 하나 들을 계획입니다.
4. 만약 기회가 된다면 유니스트 동계(또는 하계) 랩실 인턴에도 지원할 계획입니다.
그리고 제가 하고 싶은 질문은 다음과 같습니다.
Q1. 인턴(교내에서 진행하는 장기현장실습) vs 캡스톤 디자인
: 내년 복학 후 2학기에 기업 장기현장실습과 교내 캡스톤 디자인 중 하나를 선택해야 합니다.
저희 학교는 크게 두 종류의 장기현장실습 모집을 합니다. 하나는 기업 매칭이 랜덤입니다. 제조업인 것 외에 아무것도 알 수가 없는 모집입니다. 나머지 하나는 특정 기업의 장기현장실습 공고가 비슷한 시기에 올라옵니다. 이때 제가 보고 괜찮다 싶으면 지원하려고 합니다.
저는 공정/양산기술 직무 관점에서, 제한된 환경의 분석 프로젝트(캡스톤)보다 실제 제조 라인을 경험하는 현장실습이 유리한지 현직자분들의 시각이 궁금합니다.
Q2. 실습 데이터 기반 트러블슈팅 포트폴리오의 실효성
: 반도체공동연구소 공정 실습에서 얻은 단편적인 데이터를 엑셀로 스스로 시각화하고, 공정 파라미터 간의 트레이드 오프 관계, 트러블슈팅 등을 정리하여 블로그에 작성 중입니다. 현업에서 이러한 셀프 분석 경험을 유의미하게 평가하는지 알고 싶습니다. 즉, 실무 역량 어필에 도움이 되는지 궁금합니다.
Q3. 논문(DBpia) 및 Kaggle 가상 데이터 시각화
: 실제 양산 데이터 접근이 불가능하여 CVD 관련 논문이나 Kaggle SECOM 데이터셋에서 실측값을 발췌하여 엑셀 등으로 역설계하는 활동을 계획 중입니다. '가상/논문 데이터를 활용한 툴링 및 가설 검증' 과정이 실무 면접에서 설득력이 있을까요?
그리고 이때 AI 활용을 많이 할 것 같은데, 이런 셀프 프로젝트가 향후 하이닉스 등의 기업 지원시 도움이 되는 지 궁금합니다.
Q4. 전체적인 경쟁력
: 현재의 학점과 방위산업체 근무 경험, 그리고 향후 계획 중인 모든 플랜이 과연 내년 인턴이나 공채 지원 시 어느 정도의 경쟁력을 가질 수 있을지 궁금합니다.
사유선택
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멘토 달남
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답변수 33,067
한화정밀기계
공정/품질/테스트
안녕하세요. 삼성 반도체 공정기술 직무 유경험자입니다.
1. 직무 방향성 관점에서는 직무 연관성이 명확한 반도체, 디스플레이 기업의 장기현장실습을 최우선으로 하시되,
조건에 맞는 기업이 없다면 CVD 공정 파라미터 간의 상관관계를 다루는 캡스톤 디자인을 선택하는 것도 갠찮습니다.
2. 당연히 도움이 됩니다. 다만, 연구소 실습 데이터를 기반으로 한 셀프 분석은 문제 정의부터
개선안 도출까지의 논리적 흐름을 한 페이지 포트폴리오로 압축해 제시할 때 보다 실효성이 큽니다.
3. 네, 삼성/하닉등 주요 제조사 면접에서 강력한 무기가 됩니다.
다만, Kaggle SECOM 데이터셋이나 논문을 활용한 가상 프로젝트는 AI 알고리즘의 원리와 박막 메커니즘을 결합하여,
설명할 수 있다면 면접에서도 강력한 무기가 될 수 있습니다.
4. 복무를 마치기 전 오픽 IH 취득을 최우선으로 하시고, 계획하신 데이터 분석 교육과 실무 프로젝트를 단계별로 이행한다면,
공채 및 인턴 지원 시 매우 높은 경쟁력을 갖추게 될 것 같습니다.
안녕하세요. 삼성 반도체 공정기술 직무 유경험자입니다.
1. 직무 방향성 관점에서는 직무 연관성이 명확한 반도체, 디스플레이 기업의 장기현장실습을 최우선으로 하시되,
조건에 맞는 기업이 없다면 CVD 공정 파라미터 간의 상관관계를 다루는 캡스톤 디자인을 선택하는 것도 갠찮습니다.
2. 당연히 도움이 됩니다. 다만, 연구소 실습 데이터를 기반으로 한 셀프 분석은 문제 정의부터
개선안 도출까지의 논리적 흐름을 한 페이지 포트폴리오로 압축해 제시할 때 보다 실효성이 큽니다.
3. 네, 삼성/하닉등 주요 제조사 면접에서 강력한 무기가 됩니다.
다만, Kaggle SECOM 데이터셋이나 논문을 활용한 가상 프로젝트는 AI 알고리즘의 원리와 박막 메커니즘을 결합하여,
설명할 수 있다면 면접에서도 강력한 무기가 될 수 있습니다.
4. 복무를 마치기 전 오픽 IH 취득을 최우선으로 하시고, 계획하신 데이터 분석 교육과 실무 프로젝트를 단계별로 이행한다면,
공채 및 인턴 지원 시 매우 높은 경쟁력을 갖추게 될 것 같습니다.
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