제가 상세하게 설명하자면, 품질서비스 직무를 수행하기 위해 활용하는 도구는 다음과 같습니다.

1. 품질 분석 툴
- 시장 품질 데이터 분석, 불량 분석, 리스크 분석, 문제점 추적 등을 위해 활용합니다.

2. 업무 프로세스 관리 툴
- 고객 요구사항 분석, 품질 개선 계획 수립 및 수행, 품질 점검 등을 위해 활용합니다.

3. 데이터 분석 툴
- 데이터 수집, 분석, 변환, 시각화 등을 위해 활용합니다.

4. 통계 분석 툴
- 데이터 분석을 위해 통계 분석 툴을 활용합니다.

5. AI 모델링 툴
- AI 모델링 툴을 활용하여 데이터 분석, 예측 및 개선을 위해 활용합니다.

안녕하세요 :) 멘티님.

우선, 데이터 관련 직무능력을 어필하는 방향으로 설정하셨네요.
통계적인 분석으로 실제로 R을 이용해서 통계분석 하시는 분들도 계십니다. (파이썬도 활용하는 사례가 있지만 현업에서는 MAIN은 아닙니다.) 결국에는 통계적인 데이터 분석을 통해서 유의미한 의사결정을 했던 사례 위주로 이야기를 풀어가시면 좋을 것 같습니다.

자체적으로 커스터마이징 된 통계툴을 사용하기 때문에, 일반적으로 아시는 통계 TOOL을 사용하지는 않습니다.

안녕하세요 멘티님!
제품의 품질을 관리하고, 품질 개선 방안을 도출하며, 신뢰성 검증 계획을 수립하고 시장 품질 데이터를 분석하여 품질 개선 사례를 발굴하는 등의 실무적인 부분을 하게 됩니다..!!

구체적으로는, 제품의 품질 문제를 파악하고 이를 분석하여 원인을 도출하고, 이에 대한 개선 방안을 제시하게 됩니다. 또한, 제품의 신뢰성 검증을 위한 계획을 수립하고 이를 수행하여 제품의 안정성을 확보하며, 시장에서 발생하는 품질 문제에 대한 대응 방안을 마련하게 됩니다.

데이터 분석 관련 역할에서는, 시장 품질 데이터를 분석하여 품질 개선에 필요한 정보를 도출하고, 이를 활용하여 개선 방안을 마련하게 됩니다. 이를 위해 데이터 분석 툴과 통계 분석 기법 등을 활용할 수 있습니다.

그러니 Python, SQLD, ADsP 등의 자격증과 데이터 분석 경험은 해당 직무에서 유용하게 활용될 수 있습니다. 또한, Excel, Tableau 등의 데이터 분석 도구를 활용할 수 있는 능력도 필요할 수 있습니다..!!

부족하지만 도움이 되셨으면 좋겠습니다 :)

안녕하세요.
품질서비스는 어디나 똑같다고 생각합니다. 양산 전 품질 컨트롤 양산 중인것은 품질 관리 양산 이후 불량 있을 때는 데이터를 활용한 원인 분석 및 개선활동이라고 생각을 합니다. 당사에 로우 데이터가 있고 데이터 분석 툴이 있을 것입니다. 정확히 알 기반, 혹은 파이썬 언어인지 모르겠으나 데이터 분석 처리 측면에서 이해도가 높다고 어필하시면 될듯합니다. 단, 제가 볼때는 이전 면접때 떨어진 이유가 지식이 부족하냐 많냐 이 문제가 아니라 숲을 보시면서 신입사원으로서의 어떠한 자질과 면모가 부족하지 않았나 라는 태도 측면도 생각해보시면 좋을 것 같아요

삼성전자 MX사업부 품질서비스 직무는 제품의 품질을 검증하고 개선하기 위한 역할을 수행합니다. 주요 업무로는 제품의 신뢰성을 평가하기 위한 검증 계획 수립 및 수행, 품질 문제점 및 이슈 사항의 원인 분석 및 개선 방안 도출, 품질 risk 및 개선 방안 도출, 시장 품질 데이터 분석 등이 있습니다.

따라서, 해당 직무에서는 다양한 데이터를 수집하고 분석하여 제품의 품질을 평가하고 개선하기 위한 방안을 제시하는 업무를 수행합니다. 따라서 데이터 분석 및 AI 모델링 프로젝트 경험이 있다면 매우 유용한 역량입니다. 또한, SQLD와 ADsP 자격증 역시 데이터 분석에 필요한 기술과 지식을 보유하고 있음을 나타내므로 자신감 있게 언급하셔도 좋을 것입니다.

이 직무에서는 Excel, SAS, R, Python 등의 데이터 분석 툴을 활용합니다. 따라서, Python을 활용한 데이터 분석 경험이 있다면 매우 유용하며, Excel 또한 기본적으로 다뤄야 하는 툴입니다. 또한, 데이터 시각화 툴인 Tableau, Power BI 등을 활용하는 것도 도움이 될 수 있습니다.