Q. 반도체 공정기술 직무

답변 4

• 공

  공정설계현직3삼성전자

  코전무 ∙ 채택률 80% ∙

  회사

  일치

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  네 말씀하신게 실제 현업에서 많이 사용하는 방법입니다. 하지만 실제로 엄청 어렵거나 특별한 내용은 아니고.. 따로 교육 받지 않아도 충분히 할 수 있는 내용이라고 생각합니다 이거를 메인으로 어필하기는 조금 부족하고 말씀하신 공정 실습 경험을 최대한 빨리 쌓아보시는걸 추천드립니다.

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• a

  aeg200삼성전자

  코대리 ∙ 채택률 87% ∙

  회사

  일치

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  넵 확실히 비슷하다고 말씀드릴 수 있습니다. 물론 다루는 데이터의 종류는 좀 다릅니다. 코로나 감염자 수 및 백신을 맞은 인원수, 사망수 등도 좋은 시계열 data이지만 변수가 많지 않은 단순 count형 numerical data이기 때문에, 분석이 용이하지만 반도체 DATA는 대부분 nm 단위의 data를 다룰 뿐더러 변수가 상당히 많기 때문에, 조금 다르게 분석한다고 보시면 됩니다. 하지만 더 복잡한 데이터를 분석하기 위해선 단순한 data부터 분석하는 연습이 되어 있어야하고, 그러한 내용을 반도체 공정 data 분석과 연결지은다면 충분히 좋은 답변이 가능할 것이라고 봅니다. 저도 비전공자지만 한 2년정도 python을 배우고, 활용하고 있는데, 처음엔 코로나 data나 기상청 data같이 쉬운 data로 먼저 연습을 했었습니다~

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• 삼

  삼전현직자삼성전자

  코부사장 ∙ 채택률 80% ∙

  회사

  학교

  일치

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  안녕하세요 현업과 딱 맞는경험은 아니지만 방향자체는 비슷합니다. 충분히 어필하셔도 될만한 경험입니다

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• l

  lIIIIl삼성전자

  코사장 ∙ 채택률 79% ∙

  회사

  일치

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  공정 엔지니어들도 매일같이 하는 일이 공정 인풋/아웃풋 값을 분석하는 일인데요 컨셉 자체는 비슷합니다 문제는 공정엔지니어의 주 역할은 더 좋은 공정을 만들어내는 일이라 단순히 분석 능력 보다는 공정능력에 분석능력까지 갖춘 엔지니어가 선호되죠

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• AD

  

  반도체

  설계팀

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