하반기 공채 직무 질문드립니다

안녕하세요. 링커리어 멘토입니다!

반도체 회사 출신입니다.

멘티님 일단 석사 연구경험과 학부연구생/기업연구 과제참여 이력을 봤을 때는 직무에 R&D쪽이 더 맞아보입니다. 양산이 티오가 더 많지만, 석사보다는 학사가 더 맞아보이고, 직무 적합성이 더 맞는 쪽이 무조건 유리합니다. 그리고 AI관련해서는 멘티님을 포함해서 대다수가 정말 AI를 활용해서 유의미한 결과값을 낼 수 있을까 라는 생각을 합니다. 연구논문이나 데이터분석 등 AI를 참고치로 활용하여 업무효율을 증대시켰던 경험들을 기재하시면 되겠습니다.

제 댓글이 도움되셨다면 채택 부탁드리며, 꼭 좋은 회사에 취업하시길 응원합니다.

안녕하세요,

논문 실적이 없더라도 실무 연관성이 높고 석사 우대가 확실한 SK하이닉스 R&D공정 직무로 지원하시는 것을 추천드려요. 양산기술도 좋지만 R&D공정 쪽이 석사 연구 역량을 자소서와 면접에서 어필하기에 유리하고 AI 활용 능력은 거창한 모델링 경험이 없더라도 연구 데이터 정리, 분석 및 문헌 조사 과정에서 AI 툴을 활용해 업무 효율성을 높이고 문제 해결 시간을 단축했던 경험 위주로 녹여내보세요. 전공 기본기, ALD 실무 경험을 바탕으로 공정 최적화 및 수율 개선에 기여할 수 있음을 어필해보시면 좋을 것 같습니다!

좋은 결과 있으시길 응원하겠습니다 :)

지방과학기술원 학부와 서카포 석사라는 훌륭한 학력에 상위권 성적, 반도체 관련 연구 경험까지 갖추고 계셔서 서류 경쟁력은 충분히 높습니다.
하이닉스 직무는 석사 연구 경험과 공정 이해도를 살릴 수 있는 연구개발 공정 분야를 추천합니다. 논문이 없더라도 공정 기술에 대한 실무적 이해와 실험 경험 자체가 큰 강점이며, 오히려 양산 기술 지원 시 오버스펙으로 판단될 수 있습니다. 
인공지능 활용은 거창한 모델 개발이 아니어도 괜찮습니다. 논문 조사와 데이터 정리, 연구 방향 설정 과정에서 인공지능 도구를 활용해 정보 탐색 시간을 단축하고 업무 효율성을 극대화한 경험을 논리적으로 서술하시면 충분히 좋은 평가를 받을 수 있습니다.
자신감을 갖고 준비하셔서 좋은 결과 얻으시길 응원합니다.

현재 스펙은 학점, 논문 실적, 외부 교육, 어학 성적 등 정량적인 면에서는 최고 수준이므로 스펙 부족이 탈락의 원인은 결코 아닙니다. 아마 화공 및 바이오 기반의 이력에서 반도체 직무로 전환 시 스토리의 미스매치와 지원 시기에서 비롯되었을 가능성이 클 듯 하구요

석사 학위와 ALD 공정 경험을 고려할 때 삼성전자와 SK하이닉스 모두 R&D 공정 직무를 우선 지원하는 것이 본인의 경쟁력을 극대화하는 길입니다. 양산기술은 공정기술이나 R&D보다 직무적합성 측면에서 가점이 낮으며, 논문 실적이 없더라도 석사 과정 동안 수행한 프로젝트 내용과 실험 데이터를 체계적으로 정리했다면 R&D 직무에서 충분히 합격권입니다. AI 활용 능력은 단순한 코드 작성이 아니라 공정 데이터를 분석하거나 툴을 활용해 실험 조건을 최적화하고 공정 수율 예측을 시도했던 경험을 기술하는 방향으로 접근하십시오. 논문 리뷰나 방향성 설정조차도 데이터를 바탕으로 객관적인 근거를 마련한 과정임을 강조하면 실무적인 AI 활용 역량으로 평가받을 수 있습니다.

안녕하세요. 멘토 유산소입니다. 경험상으로는 알엔디 지원하셔도 무방할 것으로 보입니다.

안녕하세요. 반도체 취업 멘토 털보아저씨입니다.

1. 취업 자체가 목적이라면 가능성이 높은 쪽으로 선택할 것 같습니다. TO가 많은 양산기술 직무가 면접전형까지 갈 가능성은 R&D공정 직무 대비 높은 편인 것 같습니다.

2. 채용설명회(8/13기준) AI활용능력도 중요하지만, 문제 상황에 대해서 어떻게 해석하고 해결할 때 AI활용한 경험이 중요하다고 합니다. 때문에 문제를 정확히 정의하는 것이 중요할 것 같습니다! 26년 이천포럼 Closing 관련 뉴스기사를 참고해보시면 좋겠습니다.