스펙 · 삼성전자 / 공정기술
Q. 현장실습과 논문 중 고민입니다.
현재 반도체 공정/장비 엔지니어 준비 중인 4학년 1학기 학생입니다. 현재 인공지능 반도체 주제로 sice급 목표로 논문 작성하고 있습니다. 계획 상 8월까지 투고를 목표로 하고 있는데 7~8월 동안 학교를 통해 반도체 장비 관련 중소기업에서 현장실습을 할 기회가 생겼습니다. 다만 회사가 워낙 작기도 하고 방학 동안 논문 작성과 실습 그리고 하반기 취준까지 모두 병행하는 것은 사실 무리가 있다고 판단되어서 고민 중입니다. 일경험이 가장 좋은 경험이라는 것 알고 있으나 이미 클린룸을 보유한 연구실에서 공정, 분석, 장비 관리까지 1년 넘게 한 경험이 있어서 차라리 논문으로 학부연구생 활동을 더욱 의미있게 만들어서 스토리라인을 완성해야 하나 싶습니다 현직자분들의 경험 상 20명 이하의 중소기업 현장실습이 scie급 논문보다 스펙적으로 가치가 있다고 생각하시는 지 궁금합니다.
2026.05.29
답변 5
Top_TierHD현대건설기계코사장 ∙ 채택률 96%채택된 답변
인턴이 아니라 현장실습이기 때문에 저는 이보다는 논문을 추천합니다. 중견급 이상 인턴이 아니라면 크게 스펙이 안됩니다
- PPRO액티브현대트랜시스코부사장 ∙ 채택률 100%
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현재 상황이면 굳이 무리해서 중소기업 현장실습까지 넣지 않아도 된다고 봅니다. 이미 클린룸 기반 연구실에서 1년 이상 공정과 장비 경험을 했고 여기에 SCIE급 논문까지 연결된다면 반도체 공정 장비 직무에서는 충분히 강한 스토리가 됩니다. 특히 공정 엔지니어 직무는 단순 현장 경험 개수보다 문제를 어떻게 정의하고 분석했는지를 더 중요하게 보는 경우가 많습니다. 오히려 논문 투고 직전 단계에서 현장실습까지 병행하면 연구 완성도와 취준 모두 애매해질 가능성이 큽니다. 20명 이하 중소기업 현장실습 자체가 나쁜 경험은 아니지만 이미 연구실 경험이 있는 상황에서는 차별화 효과가 생각보다 크지 않을 수 있습니다. 반면 SCIE 논문은 서류와 면접에서 연구 역량과 끈기를 보여주는 명확한 결과물로 남습니다. 특히 에치 공정이나 장비 엔지니어 쪽은 데이터 분석과 공정 이해도를 깊게 설명할 수 있는 사람이 강점이 있기 때문에 지금은 경험을 추가하기보다 기존 경험을 완성도 있게 정리하는 방향이 더 좋아 보입니다.
- 메메에모리삼성전자코상무 ∙ 채택률 48% ∙일치회사
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네 논문이 더 가치 있을 것 같습니다. 논문 완성하시는 것을 추천드립니다
- 탁탁기사삼성전자코사장 ∙ 채택률 77% ∙일치회사
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중소기업현장실습보다는 scie급 논문이 훨씬 어필된다고봅니다. 4-1시면 막 취준들어가실텐데 연구실에서 현장경험도 풍부하시니 연구실 쭉 하시면서 자소서와 gsat도 미리미리해주시는것을 추천해요 ㅎㅎ gsat컷이 요즘 엄청 올라갔어요 ㅜㅡㅜ 43개정도는 맞춰야붙습니다.
합격 메이트삼성전자코부사장 ∙ 채택률 78% ∙일치회사채택된 답변
멘티님. 안녕하세요. 이미 클린룸 연구실에서 1년 넘게 공정과 분석 및 장비 관리까지 경험하셨다면 20명 이하 중소기업의 현장실습보다 SCIE급 논문 투고를 마무리하는 편이 스펙의 깊이 측면에서 훨씬 유리합니다. 인공지능 반도체라는 최신 트렌드의 주제로 학술적 성과를 증명하는 것은 엔지니어로서의 논리적 사고력과 문제 해결 능력을 가장 확실하게 보여줄 수 있는 무기가 됩니다. 방학 동안 무리하게 실습과 논문 작성 그리고 하반기 취업 준비까지 병행하다가 핵심 성과를 놓치는 것보다 하나에 집중하여 퀄리티를 높이는 방향이 맞습니다. 연구실에서의 실무 경험에 SCIE급 논문이라는 정량적 결과물이 더해진다면 자소서와 면접에서 독보적인 스토리라인을 완성하여 경쟁력을 확보할 수 있습니다. 응원하겠습니다.
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Q. 방학 교육 이수
안녕하세요 현재 반도체 공정 그리고 양산 기술 엔지니어 희망하는 4학년 1학기를 마친 학생입니다. 현재 방학 때 취업준비와 더불어 제가 데이터 분석 그리고 AI활용한 경험이 부족한것 같아 국비 지원 "피지컬 AI 제조업 AX 캠퍼스" 에 선발되어 이수할 계획중에 있습니다. 제가 판단헀을 때는 실제 제조 데이터를 활용하여 데이터 분석하는 능력과 더불어 AI를 활용하여 피지컬 AI에 자동화까지 적용한다는 점에서 데이터 분석 및 AI 활용 역량을 쌓을 수 있다고 생각했습니다. 이에 맞는 방향으로 생각한건지 현직자분들께 여쭙고자 질문하게 되었습니다. 실제 현직자분들께서 설비 데이터들을 기반으로 이러한 일들을 하는지 궁금합니다. 상세한 교육 내용은 다음과 같습니다. 1. 제조 현장과 피지컬 AI 이해(1주) 2. 하드웨어 제어를 위한 C언어(2~3주) 3. 임베디드 시스템 실습(4~6주) 4. Python으로 제조 AI 실무 구현(7~11주) 5. 도메인 융합 파이널 프로젝트(12주)
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지거국 전자공학 학점 4.2x/4.5 자격증 : 컴활1급, ADsP, 토스IH 수상 : 교외공모전 1회, 교내공모전 1회 활동 : 반도체소재관련 학부연구생 3개월, 디스플레이/반도체관련 과동아리 회장 1년, SK하이닉스 반도체 커리큘럼 이수, 반도체소자관련 프로젝트 진행중 학부연구생에서 사용한 주요장비 : MOCVD(약간), PECVD, ICP RIE, 마스크리스 리소, 엘립소미터 해외 반도체 장비사 CS 엔지니어와 SK하이닉스, 삼성전자 공정기술 직무를 목표로 준비하고 있습니다. 이번 상반기에 해외 장비사 인턴 2곳에 지원했지만 모두 서류에서 불합격했습니다. 당시 영어 성적이 IM2였기 때문에 그 영향이 컸다고 생각했지만, 제 스펙이 부족했던 것인지 자기소개서 완성도가 부족했던 것인지 고민됩니다. 현재는 하계방학 동안 자소서, 인적성, 면접 준비에만 집중할 계획인데, 추가 스펙을 더 쌓는 것이 나을지에 대해 궁금합니다. 그리고 어떤 걸 추가로 공부해야되는지도 궁금합니다.
Q. 반도체 공정기술
(화공) 1. 공정기술 직무가 품질관리 직무보다 채용 인원이 많다고 알고 있는데, 실제로 대기업 기준으로 봤을 때 공정기술이 품질관리보다 취업 난이도가 더 낮은 편인가요? 아니면 TO는 많아도 경쟁률이나 요구 역량이 높아서 체감 난이도는 비슷하거나 더 높을 수도 있을까요? 2. 현재 ADsP, ISO, 6시그마, 위험물산업기사, 산업안전기사를 취득한 상태이고 파이썬을 추가로 준비하려고 하는데, 파이썬 관련 자격증을 따는 것이 도움이 될까요, 아니면 반도체 관련 공정 이론/온라인 강의를 수료하는 것이 더 도움이 될까요? 3. 품질관리와 공정기술 두 직무를 취업 준비생 입장에서 비교했을 때 각각의 장단점은 무엇이라고 보시나요?
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