[반도체 공정 직무 소개] SK하이닉스 HBM 공정 직무 소개

안녕하세요.

멘토 범계공주입니다. 

1. 작성자 정보 : SKHynix / HBM 공정 / 4년차

2. 'HBM 공정' 직무 소개

현재 팀에서 HBM 공정 중 HBM 제품의 품질 계측을 진행하고 AI 융합 System 을 바탕으로 공정 및 장비 시스템을 최적화하는 업무와 동시에 반도체 장비 개발 업무를 진행하고 있습니다. 실제 HBM 제품의 경우 반도체 후공정이지만, process flow 상 전공정과 다름없이 Cleaning / Etch / Photo 등 main 공정을 거치기 때문에 제품에 대한 품질 및 수율 관리가 매우 중요하며, 이를 위해 공정/장비의 데이터 분석 및 AI SYSTEM 최적화, 신규 장비 개발 및 평가 등의 업무를 진행하고 있습니다. 

3. 'HBM 공정' 직무 필요 역량

HBM Process flow에 대한 이해 및 데이터 분석 역량,  FAB 장비 및 System에 대한 이해가 복합적으로 이루어져야한다고 생각합니다. 이를 바탕으로 계측 및 수율 데이터를 활용할 수 있으며, 신규 공정 및 장비에 도입할 수 있기 때문입니다. 

학부 과정에서는 일반적으로 반도체 후공정에 대해 따로 배우지 않지만, 반도체 후공정의 경우 전공정에 대한 이해를 바탕으로 하므로, 반도체 공정 전공 지식을 함양하는 것이 중요하며, 이를 바탕으로 반도체 후공정에 대한 이해를 넓혀 나가는 것이 중요하다고 생각합니다. 또한, 데이터 분석에 필요한 python, c++ 등 coding 언어에 대한 이해 및 jmp 등 산포 분석에 대한 이해를 가지고 있으면 업무를 수행하는데 도움이 된다고 생각합니다. 

실제 신규 기술을 도입할 때, 품질 및 생산성을 동시에 향상시키는데 어려움이 있기 때문에, 해당 난제 해결을 위해서는 인공지능 및 Digital Transformation 등의 기술을 활용하고 있으며, 다른 유관 부서 및 다양한 vendor사와도 업무 협업을 진행하고 있습니다. 

4. 'HBM 공정' 직무의 장단점

실제로 AI 서버 시장의 활성화 및 대량의 데이터를 빠르게 처리할 수 있는 능력이 매우 중요해지고 있기 때문에 HBM 제품의 market share는 점점 우상향한다고 할수 있기에 그만큼 해볼수 있는게 많다는 장점이 있습니다. 특히 SK Hynix는 경쟁사에 비해 HBM 제품에서 매우 우수한 Thermal dissipation 특성을 가진 공정을 활용하고 있고, 이로 인해 자사 HBM의 수율 및 품질도 경쟁사에 비해 매우 우수하다는 특징을 가지고 있습니다. 이렇게 발전해나가는 AI 서버 시장 속에서 HBM 제품의 최 전선에서 품질 RISK를 Hedge 하고 제품 수율 향상에 기여한다는 점, 그리고 많은 도전을 해볼수 있다는 점이 장점입니다. 또한 Digital Transformation 기술을 활용할수 있는 인재 양성을 위해 실제 데이터 레벨 교육 및 국내외 석박사 산학 프로그램이 매우 잘되어 있는 편입니다. 

반대로 다양한 것들을 해볼 수 있는 만큼, 조심스러운 점이 많은 직무라고 생각합니다. 실제로 HBM WAFER 1장의 경우 억 단위의 PRICE를 가지고 있는 만큼 품질 RISK에 있어 민감합니다. 

5. 직무를 준비하는 취준생분들에게 해주고 싶은 조언

해당 직무를 수행함에 있어, 현재 SKHYNIX에서 가장 핵심 제품을 만들어낸다는 자부심을 갖고 지원해주셨으면 좋겠습니다. 반도체 전공정 미세화의 경우 한계에 거의 도달하고 있기 때문에 이를 해결하기 위해 PKG 기술의 발전이 매우 중요해지고 있습니다. 실제로 자사 PKG 기술은 매우 고도화되어 있으며 이를 위해 기여한다는 자부심을 가지고 반도체 전공공부에 임해주셨으면 좋겠습니다.