안녕하세요 이번에 하이닉스 8월 수시채용 지원서(양산기술) 준비하고 있는 전자공학과 4-2 학부생입니다.
sk하이닉스 이력서 작성 소재 배치 감을 잘 못 잡겠어서 여쭤봅니다 ㅠㅠ
비루하지만 먼저 제가 가진 경험은 아래와 같습니다.
- ISRC(서울대 반도체공동연구소) 공정교육(이론+실습): photo(ET split, CD-SEM 측정) + 건식식각(RF Power별 Etch Rate 측정) 등의 클린룸 실습
- 학부 3-1 텀프로젝트 실시간 미세먼지 경고등: 센서-DAC-OP AMP-BJT 회로 설계, 전원/소자 문제 DMM으로 원인 분리한 트러블슈팅 경험
- 학부 3-2 텀프로젝트 소음 대역 모니터링 시스템: 마이크 신호 증폭+필터 설계, 스펙(±10%) 대비 측정값 검증
- 방학 단기 프로젝트 MOSAI: LightGBM+SHAP으로 NMOS near-threshold 설계윈도우 분류 모델링 (오픈소스 데이터를 머신러닝 활용해서 단순 예측 모델 만든 거로, 공정 파라미터가 W, L, 온도 정도만 들어가서 좀 얕습니다 ㅠㅠ, AUPRC, shap와 같은 데이터 분석 어필용)
- 캡스톤 졸업작품: 자율주행 차량에서 표지판 인식부, CNN 딥러닝+YOLOv8n 써서 교통 표지판 데이터 수집, 라벨링, 모델 제작, 차량 알고리즘 설계한 거로 표지판 탐지+제어 시스템이라 반도체 직무와는 연관이 없어서 많이 아쉽습니다...
- 코멘토 국비교육: 데이터 기반 반도체 수율 관리 및 최적화 온라인 수업 수강(엑셀이라 얘도 좀 얕긴합니다...)
- 반도체공정및응용(학부 3-2 전공수업): 전공정 이론 + mask layout 제작 실습(+이와같은 학부 전공 수업도 경험기술서에 작성할 수 있는 지도 궁금합니다 ㅠㅠ)
대충 이정도인데 학부연구생, 인턴 경험이 없어서 전반적으로 얕습니다... 학부 텀프로젝트도 살짝 옹색한 느낌이 좀 나구요..
이번 이력서에서 경험/특허(500자×3), 직무전문성(2000자), AI 기반 문제해결 경험(2000자) 이렇게 세 항목에 위 8개 경험을 어떻게 나눠 배치하는 게 좋을지 감이 안 잡힙니다. 소재가 어떻게 겹치는 게 나을지, 특히 경험/특허 부분은 양산기술과 직접적 연관성이 낮더라도 팀워크 역량 어필을 위해 텀프로젝트를 작성하는게 나을지 아니면 공정실습, 코멘토 교육 등을 경험기술서와 중복 기재할지 뭐가더 나을지 헷갈리네요.
일단 초안으로 생각해둔 바는 다음과 같습니다.
경험/특허: 1. isrc 공정실습 2. 코멘토 국비지원 온라인 교육 3. CNN or 학기 텀프로젝트
경험기술서: 1. 전공수업(반도체공정및응용으로 전공정 이론 공부+mask layout 제작해본 경험 어필) 2. isrc서울대 반도체공동연구소 공정실습(fem 방식으로 한 wafer에 ET와 같은 변수를 다르게 노광해 패턴 크기를 최적화(?)해본 경험) 3. 코멘토 수율관리 최적화 교육을 통해 엑셀 기반 수율 계산·스펙 설정·레시피 최적화(회귀분석)
ai역량: 1. mosai(머신러닝을 활용하여 near-threshold 영역에서 pass/fail 여부에 더 크리티컬한 공정 파라미터(W/L/T라 적긴합니다요..) 데이터 분석 경험 2. 캡스톤 CNN 모델 제작 경험을 통해 데이터활용 경험 어필
경험이 적어 생각해둔 초안은 중복 기재가 조금 많습니다..
경험 많으신 멘토님들 냉정한 조언 많이 부탁드립니다..!
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멘토 달남
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답변수 33,111
한화정밀기계
공정/품질/테스트
안녕하세요. 학부 프로젝트나 공정 실습, 단기 교육등의 보유 소재들을 양산기술 직무의 핵심 역량인 수율 개선이나
공정 최적화, 데이터 분석 및 문제 해결력에 맞게 항목별로 효과적으로 배분해 보시기 바랍니다.
경험/특허 항목에서는 ISRC 공정 실습의 변수 제어 경험, 코멘토 교육의 수율 관리 개념 이해,
학부 텀프로젝트의 원인 분석 및 트러블슈팅 경험을 각 500자 내외로 요약하여 직무 관심도와 엔지니어링적 기본기를 보여주는 것이 좋겠습니다.
그리고 2000자 분량의 직무전문성 항목에서는 전공 수업의 공정 흐름 이해, ISRC 실습의 FEM 기반 패턴 최적화,
코멘토 교육의 회귀분석 기반 수율 최적화를 중심으로 작성하시되, 단순 이수 사실을 넘어 구체적인 과정과 배운 점,
그리고 이것이 양산기술 직무에 어떻게 기여할 수 있는지등을 좀 더 깊이 있게 풀어내셔야 합니다.
AI 기반 문제해결 경험 항목 역시 결과의 완성도보다는 데이터 활용에 초점을 맞춰,
MOSAI 프로젝트의 SHAP 분석을 통한 핵심 공정 파라미터 도출 과정과 캡스톤 디자인의 이미지 데이터 수집 및 모델링 전체 과정을
연결하여 데이터 기반 분석 및 기획 역량을 어필하는 것을 추천합니다.
안녕하세요. 학부 프로젝트나 공정 실습, 단기 교육등의 보유 소재들을 양산기술 직무의 핵심 역량인 수율 개선이나
공정 최적화, 데이터 분석 및 문제 해결력에 맞게 항목별로 효과적으로 배분해 보시기 바랍니다.
경험/특허 항목에서는 ISRC 공정 실습의 변수 제어 경험, 코멘토 교육의 수율 관리 개념 이해,
학부 텀프로젝트의 원인 분석 및 트러블슈팅 경험을 각 500자 내외로 요약하여 직무 관심도와 엔지니어링적 기본기를 보여주는 것이 좋겠습니다.
그리고 2000자 분량의 직무전문성 항목에서는 전공 수업의 공정 흐름 이해, ISRC 실습의 FEM 기반 패턴 최적화,
코멘토 교육의 회귀분석 기반 수율 최적화를 중심으로 작성하시되, 단순 이수 사실을 넘어 구체적인 과정과 배운 점,
그리고 이것이 양산기술 직무에 어떻게 기여할 수 있는지등을 좀 더 깊이 있게 풀어내셔야 합니다.
AI 기반 문제해결 경험 항목 역시 결과의 완성도보다는 데이터 활용에 초점을 맞춰,
MOSAI 프로젝트의 SHAP 분석을 통한 핵심 공정 파라미터 도출 과정과 캡스톤 디자인의 이미지 데이터 수집 및 모델링 전체 과정을
연결하여 데이터 기반 분석 및 기획 역량을 어필하는 것을 추천합니다.
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