Q. 삼성전자 평가및분석팀, 공정기술 mi팀

답변 8

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  회로설계 멘토 삼코치삼성전자

  코부사장 ∙ 채택률 81% ∙

  회사

  일치

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  안녕하세요, 회로설계 멘토 삼코치 입니다:) 이 질문은 직무를 정확히 이해하고 선택해야 하는 핵심 포인트라서 명확하게 정리해드리겠습니다. 결론부터 말씀드리면 “평가및분석은 ‘결과를 측정하고 원인을 찾는 역할’, MI는 ‘데이터로 공정을 개선하는 역할’”입니다. 둘은 비슷해 보이지만 실제 업무 방식은 꽤 다릅니다. 먼저 1번, 업무 차이입니다. 평가및분석은 “문제가 발생한 결과를 직접 보고 분석하는 직무”입니다. 예를 들어 수율이 떨어짐 → wafer를 가져와서 SEM, TEM, 전기적 테스트 등으로 직접 관찰 → 불량 위치, 구조, 특성 확인 → 원인 추정 즉 “눈으로 보고 확인하는 분석”이 핵심입니다. 반면 MI(Process Monitoring & Improvement)는 “데이터로 공정을 관리하고 개선하는 직무”입니다. 예를 들어 공정 데이터, 설비 로그, 수율 데이터 분석 → 특정 공정 조건에서 불량 증가 패턴 발견 → 원인 추정 → 공정 조건 개선 즉 “데이터 기반 분석”이 핵심입니다. 비유를 드리면 평가및분석은 “현미경으로 직접 문제를 보는 역할”이고 MI는 “데이터로 패턴을 찾아 문제를 추적하는 역할”입니다. 두 번째, TO 차이입니다. 정확한 숫자는 공개되지 않지만, 현실적으로는 MI가 평가보다 TO가 많은 편입니다. 이유는 간단합니다. MI는 양산라인 전반에서 필요하고 데이터 기반 관리 인력이 지속적으로 필요하기 때문입니다. 평가및분석은 상대적으로 “전문 분석 인력”이라 TO가 제한적인 경우가 많습니다. 세 번째, MI 랜덤 배치 가능성입니다. 완전히 랜덤이라고 보시면 안 되고 “지원 직무 + 전공 + 필요 인력” 기준으로 배치됩니다. 다만 공정기술로 지원했을 경우 세부로 MI, PI, 공정 등으로 나뉘는 건 맞습니다. 그래서 MI로 갈 확률은 적지도 많지도 않은 “상당히 현실적인 옵션”입니다. 특히 데이터 분석 역량이 있으면 MI로 갈 가능성이 올라갑니다. 네 번째, 평가및분석에서 보는 요소입니다. 학벌 영향이 아예 없다고 말할 수는 없지만, 실제 면접에서는 “경험과 분석 역량”이 훨씬 중요합니다. 특히 평가 직무는 장비 경험 (SEM, TEM 등) 분석 경험 문제 해결 경험 이 세 가지를 많이 봅니다. 코딩 역량은 필수는 아니지만 있으면 확실히 플러스입니다. 반대로 MI는 Python, 데이터 분석 경험 통계적 사고 이게 훨씬 중요합니다. 그래서 정리하면 이렇게 됩니다. 평가및분석 → 장비 기반, 물리적 분석 → 실험/분석 경험 중요 MI → 데이터 기반, 공정 개선 → 코딩/데이터 해석 중요 질문자분 전공이 신소재라면 SEM, TEM 같은 분석 경험이 있다면 평가도 충분히 가능하고, Python이나 데이터 분석 경험이 있다면 MI도 경쟁력 있습니다. 마지막으로 선택 기준을 드리면 이렇습니다. “직접 보고 분석하는 게 맞는지” vs “데이터로 패턴 찾는 게 맞는지” 이 기준으로 선택하시면 됩니다. 비유를 드리면 평가는 “현장에서 문제를 보는 엔지니어”이고 MI는 “데이터로 문제를 추적하는 분석가”입니다. 이 차이만 명확히 이해하시면 직무 선택과 면접 준비 방향이 깔끔하게 정리됩니다. 더 자세한 면접 컨텐츠를 원하신다면 아래 링크 확인해주세요 :) https://careerxp.work/ebooks/617ad708-ede0-423b-b6bd-93d4a41de6e4

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• 메

  메에모리삼성전자

  코상무 ∙ 채택률 49% ∙

  회사

  일치

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  평가 및 분석은 학벌을 그렇게 많이 보지 않습니다. 다양한 경험을 가진 사람들을 선호하는 것 같아요

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• P

  PRO액티브현대트랜시스

  코전무 ∙ 채택률 100%

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  평가및분석과 공정기술 MI는 둘 다 수율과 공정 개선에 연결되지만 역할 방향이 다릅니다. 평가및분석은 웨이퍼나 소자의 전기적 특성 측정 불량 분석 데이터 해석을 통해 문제 원인을 찾는 역할이 강하고 SEM TEM 계측 데이터 분석 비중이 큽니다. 반면 공정기술 MI는 Manufacturing Integration 성격으로 여러 공정을 연결해 수율 생산성 공정 안정화를 통합적으로 관리하는 역할에 가깝습니다. 쉽게 말하면 평가분석이 문제를 깊게 분석하는 쪽이라면 MI는 공정 전체 흐름과 양산 운영 최적화에 더 가까운 느낌입니다. TO는 시기마다 다르지만 일반적으로 공정기술 계열이 상대적으로 규모가 큰 경우가 많습니다. MI 랜덤배치는 아예 없는 수준은 아니지만 보통 전공 경험 직무 적합성 기반으로 어느 정도 나뉘는 편입니다. 평가분석은 학벌만으로 결정되는 분위기보다는 반도체 공정 이해 데이터 해석 분석 경험이 중요하고 최근에는 Python JMP 같은 데이터 활용 역량이 있으면 확실히 도움이 됩니다.

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  Top_TierHD현대건설기계

  코사장 ∙ 채택률 96%

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  티오는 대외비로 관리가 되고 있는 부분 입니다. 따라서 정확한 수치는 아시기 힘드실 것이나 일반적으로는 각 직무당 한두자리 정도입니다. 새로이 공장이 들어서거나 신생팀이 아닌 이상 한 직무에서 대규모 채용은 잘 없습니다.

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• 흰

  흰수염치킨삼성전자

  코전무 ∙ 채택률 58% ∙

  회사

  일치

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  안녕하세요. 멘토 흰수염치킨입니다. 1)업무자체가 달라요 담당공정이 MI인거죠 2)티오는 아무도 몰라요 3)네 타공정대비 적어요 4)학벌을 크게 보는거 같진 않네요 직무스킬을 보죠 삼성은 도움이 되었으면 좋겠네요. ^_^

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• 탁

  탁기사삼성전자

  코사장 ∙ 채택률 78% ∙

  회사

  일치

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  1. 공정기술은 설비에대한 파라미터를 봅니다. 즉 계측이나 검사설비 이슈발생하면 그 설비기준으로 보지만 평분은 전체적인 품질 관련 제품을 봅니다. 즉 제품 전반적인 공정과 테스팅을 위한 여러 테스팅 툴등을 사용해서 eds나 패키징테스트를 하고 hot cold이런 테스트들을 합니다. 2. 티오는 여기아무도모릅니다 ㅜ다만 mi는 공정기술에서도 적게뽑는편이고 평분도 많이뽑을때는 100대였지만 지금은 그렇게 많지않은편이라 경쟁률은 서류뚫으면 동일하니 면접까지보고 소신지원 하셔야합니다. 3. 1 2 3지망쓰긴하는데 인기팀이라 가기어려워요 .ㅎ..ㅠ 4. 학벌은 삼성은 엄청 크게는 안보나 소수직무에 고학벌이 많이몰려 뽑고나면 고학벌이 많은 느낌이고 입사시에는 평분 코딩은 크게 있으면 좋긴한데 없어도되지만 업무에서는 무조건 필요해요 ㅎㅎ 도움되셨다면 채택한번 부탁해요~

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  방산러LIG넥스원

  코차장 ∙ 채택률 96%

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  안녕하세요. 평가및분석은 불량 원인 분석과 장비 활용(TEM, SEM, FIB 등) 비중이 큰 직무입니다. 반면 공정기술 MI는 수율·계측 데이터 관리와 공정 이상 모니터링, SPC 기반 개선 업무가 중심입니다. 쉽게 말하면 평가분석은 “왜 문제 생겼는가”, MI는 “라인을 어떻게 안정적으로 운영할까”에 더 가깝습니다. 티오는 보통 공정기술 계열이 평가분석보다 더 큰 편입니다. MI팀은 데이터 해석이나 Python/JMP 같은 역량 있으면 가는 경우가 많습니다. 평가분석은 재료·화학·반도체 기반 분석 경험과 장비 이해도를 더 중요하게 보는 편입니다. 코딩은 상대적으로 MI에서 더 활용도가 높고, 평가분석은 분석/해석 역량 비중이 큽니다. 본인이 장비 기반 원인분석 좋아하면 평가분석, 데이터 기반 공정관리 좋아하면 MI가 잘 맞을 가능성이 높습니다. 응원합니다.

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  합격 메이트삼성전자

  코부사장 ∙ 채택률 81% ∙

  회사

  일치

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  멘티님. 안녕하세요. ​삼성전자 DS 부문의 평가및분석팀과 공정기술 MI(Metrology & Inspection)팀은 모두 반도체의 품질을 책임지지만, 업무의 시점과 목적에서 뚜렷한 차이가 있습니다. 평가및분석팀은 제품 개발 단계나 양산 중 발생한 불량의 근본 원인을 물리적·화학적 분석을 통해 밝혀내는 '사후 진단' 성격이 강한 반면, MI팀은 공정 중간마다 계측 장비를 활용해 웨이퍼의 두께나 정렬 상태를 실시간으로 모니터링하여 불량을 '사전 방지'하는 업무에 집중합니다. ​보통 MI팀은 공정기술 직무 내에 포함되어 있어 랜덤 배치 확률이 존재하며, 평가및분석팀은 별도의 직무로 채용하는 경우가 많아 상대적으로 TO가 적고 학벌이나 석사 이상의 학위를 중시하는 경향이 있습니다. 특히 최근에는 수많은 계측 데이터를 효율적으로 처리하기 위해 두 팀 모두 코딩이나 머신러닝 같은 소프트웨어 역량을 매우 높게 평가하고 있으니, 본인의 분석 역량에 데이터 처리 기술을 더하신다면 훨씬 경쟁력 있는 지원자가 되실 것입니다. ​응원하겠습니다.

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  반도체

  설계팀

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