직무 · 삼성전자 / 공정기술
Q. 삼성전자 메모리사업부 반도체공정기술 현직자님들께 질문
요즘 삼성 메모리사업부 반도체공정기술 직무에서 어떤 이슈들이 있고, 문제들이 있는지 궁금합니다. 특히 반도체공정기술에서 현존하는 최고의 기술이 불러오는 trade - off 효과가 두드러지는 문제 이슈가 무엇이 있는지 궁금합니다. 특히 그 문제를 해결하기 위해 필요한 역량이 무엇인지와 어떻게 해결해 나가야하는지 방향성 제시해주시면 너무 감사하겠습니다
2026.09.09
답변 6
취뽀도우미입니다대구교통공사코이사 ∙ 채택률 95%채택된 답변
삼성전자 메모리사업부 반도체공정기술 직무에서 최근 가장 대두되는 핵심 이슈는 미세화 공정의 한계 극복과 생산성 확보의 문제입니다. D램의 경우 10나노미터 급 이하로 진입하고 낸드플래시는 300단 이상의 고단화로 가면서, 회로의 선폭이 좁아지고 단수가 높아짐에 따라 공정 난도가 극단적으로 높아지고 있습니다. 이로 인해 물리적 공간 제약으로 인한 셀 간 간섭 현상, 식각 및 증정 공정에서의 수율 저하, 그리고 미세 공정 도입에 따른 웨이퍼당 칩 생산량과 제조 원가 사이의 균형을 맞추는 것이 가장 큰 과제로 꼽힙니다. 특히 고성능과 고집적화를 동시에 달성하려는 시도 과정에서 발생하는 불량 원인을 찾아내고 이를 수율 안정화로 직결시키는 것이 현업 공정기술 엔지니어들의 주된 임무입니다. 이러한 트레이드오프 문제를 해결하기 위해 현업에서 가장 요구되는 역량은 방대한 데이터 기반의 문제 해결 능력과 부서 간 협업 소통 능력입니다. 공정 진행 과정에서 발생하는 수많은 센서 데이터와 계측 결과를 분석하여 근본 원인을 빠르게 도출하고, 이를 바탕으로 공정 조건을 최적화하는 통계적 사고가 필수적입니다. 또한 공정기술은 양산 라인에서 직접 수율을 개선해야 하는 직무이기 때문에 설비 기술, 양산 기술, 수율 관리 부서 등 유관 부서와의 원활한 소통을 통해 빠르게 개선안을 도출하고 현장에 적용하는 실행력이 중요합니다. 따라서 이러한 문제를 해결해 나가는 방향성은 단순히 교과서적인 지식에 의존하기보다 실제 양산 라인의 데이터를 신뢰하고 현장의 변화에 유연하게 대처하는 자세를 갖추는 데 있습니다. 새로운 기술을 도입할 때 발생할 수 있는 부작용을 사전에 예측하는 리스크 관리 능력을 키우고, 실패를 두려워하지 않는 태도로 데이터 기반의 논리적 가설을 검증해 나간다면 현업에서 직면하는 복잡한 공정 이슈들을 성공적으로 해결할 수 있는 훌륭한 엔지니어로 성장하실 수 있을 것입니다.
- 메메에모리삼성전자코상무 ∙ 채택률 48% ∙일치회사
현업에서 발생하는 이슈는 100만 가지여서 굳이 적지 않으셔도 되고 본인이 하는 프로젝트에서 경험했던 것들을 적어 주시면 됩니다. 도움이 되셨다면 채택 부탁드립니다.
- 개개미는오늘도뚠뚠삼성전자코부사장 ∙ 채택률 73% ∙일치회사
안녕하세요 멘티님 취준으로 고생많습니다 사실 공정기술 직무에선 언제나 수율이슈가 가장 큽니다. 파티클등으로 불량이 발생되고 어느정도의 수율을 유지학수있는지.. 앞으로도 바뀌진 않으리라 생각되네요
- PPRO액티브현대트랜시스코부사장 ∙ 채택률 100%
요즘 삼성전자 메모리사업부 공정기술을 준비한다면 단순히 미세공정이 어렵다는 관점보다 고집적화와 고성능을 계속 추진하면서 수율과 전력 그리고 생산성을 동시에 확보해야 한다는 관점으로 접근하는 것이 좋습니다. 특히 최근 AI 확산으로 HBM과 고용량 DRAM 수요가 크게 증가하면서 성능과 생산성을 높이면서도 제한된 생산능력 안에서 안정적인 수율을 확보하는 문제가 더욱 중요해졌습니다. 가장 좋은 사례가 EUV입니다. EUV는 기존 멀티 패터닝을 줄이면서 더 정밀한 패턴 형성을 가능하게 해 DRAM 미세화에 중요한 기술입니다. 삼성 역시 EUV를 DRAM에 적용하면서 패터닝 정확도와 생산성을 개선해 왔습니다. 그런데 기술이 좋아진다고 모든 문제가 사라지는 것은 아닙니다. 선폭이 작아질수록 공정 변동에 대한 민감도가 커지고 미세한 결함 하나가 수율에 미치는 영향도 커집니다. 즉 미세화라는 최고의 기술이 오히려 공정 윈도우를 좁히고 수율 관리 난도를 높이는 트레이드오프가 발생합니다. 또 하나 중요한 것이 HBM입니다. AI용 메모리는 단순히 DRAM 셀을 작게 만드는 것뿐 아니라 높은 대역폭과 대용량 그리고 낮은 전력까지 동시에 요구합니다. 특히 적층 구조에서는 TSV와 인터커넥트가 늘어나면서 열과 신뢰성 문제가 중요해집니다. 삼성도 차세대 HBM에서 성능과 에너지 효율을 동시에 높이는 방향을 추진하고 있는데, 성능을 높일수록 전력 밀도와 발열 관리가 어려워지는 전형적인 트레이드오프가 나타납니다. 그래서 공정기술 직무에서 필요한 역량은 특정 장비 하나를 잘 다루는 능력보다 공정 데이터를 통해 문제의 원인을 찾아내는 능력이라고 보는 것이 좋습니다. 예를 들어 수율이 떨어졌다면 단순히 불량률이 높아졌다고 보는 것이 아니라 Lithography인지 Etch인지 Deposition인지 CMP인지 공정별 데이터를 연결하고 어떤 공정 조건과 결함 유형이 상관관계를 가지는지 찾아야 합니다. 이후 DOE를 통해 주요 인자를 선별하고 조건을 최적화한 뒤 SPC와 공정 모니터링을 통해 재발을 막는 식입니다.
- 탁탁기사삼성전자코사장 ∙ 채택률 77% ∙일치회사
8대공정 예로들면 에치파트배정받으면, 에치 이후 cd uniformity나 mtt 값이 target대비 덜깎이거나 더 깎이거나 이런 현상이 발생하는데 이게 에치챔버만의 문제인지, 압력문제인지 설비적으로도 찾고 앞에 증착이나 스퍼터링이 덜 됐다던지 이런것을 찾는게 공정엔지니어의 역할이에요~
합격 기원삼성전자코상무 ∙ 채택률 59% ∙일치회사이슈야 다양하지만 최근 이슈로는 HBM(고대역폭메모리)에서 성능/전력 효율을 동시에 높이려는 CUBE 전략이 대표적인데, HBMS는 이전 세대 대비 성능 2배, 와트당 성능 20% 향상, 열 저항 20% 감소를 목표료 개발 중입니다. 이는 전형적인 TRADE-OFF 문제로, 적층 단수와 대역폭을 늘릴수록 발열과 전력 소모가 커지는 딜레마를 해결해야 하는 상황입니다. 또 다른 이슈는 초미세공정 한계 돌파인데, 삼성전자는 ASML과 협력해 6인치 포토마스크를 12인치로 확대하는 표준을 개발하며 2028년 D램 양산 적용을 목표로 하고 있습니다. 이런 문제 해결에는 열관리, 재료공학 지식, 데이터 기반 공정 최적화 역량, 그리고 미세화/집적도 향상과 수율 안정성 사이의 균형을 잡는 통계적 분석 능력이 핵심 역량으로 요구됩니다.
댓글 1
ccoupler작성자2026.09.09
공정기술직무랑 핏한 이슈는 없을까요??
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Q. 공정기술 직무프로젝트 경험 부족
ssh 재학중이며 4학년 1학기를 마쳤습니다. 본 전공은 반도체와는 관련도가 떨어집니다. 신소재공학과 이중전공하며,소자 및 공정, 열역학, 결정구조 등 과목 이수하였습니다. 현재 총학점은 3.92이며 전공은3.9입니다. 자격증은 컴활, sqld, 어학은 토스 AL입니다. 반도체 관련 경험은 공정실습2회(포스텍,서울대),온라인교육 3회(공정관련 2회,spotfire데이터분석1회),학교랑 연계하여 코멘토 ai 부트캠프(AI 활용한 공정기술 직무 문제해결) 경험 정도입니다...학부연구생과 인턴 경험 없습니다. 현재 고민은 이번 하반기 삼성과 하이닉스 공정기술 직무 자기소개서를 작성하며 확실한 프로젝트 경험이 없어서 이를 어떻게 보완해야할지 고민입니다.. 현실적으로 하반기에 종합설계과목으로 프로젝트 경험 쌓아서 보완하고 상반기를 노려야 할까요 아니면 현재 있는 경험들을 엮어서 충분히 작성 가능할까요?
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산학프로젝트로 NAND flash 중 CTF 관련 연구를 하면서 ALD로 증착된 high-k 소재들을 비교 분석을 진행했는데, 이를 어떻게 풀어내는게 좋을까요
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