Q. 소자 직무

답변 7

• 흰

  흰수염치킨삼성전자

  코전무 ∙ 채택률 57% ∙

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  일치

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  안녕하세요. 멘토 흰수염치킨입니다. 1)다룰일 잘 없어요 2)블로그 하는거 자체로 도움된다기보단 전공지식 필요한 질문이나 역량 어필은 돼죠 도움이 되었으면 좋겠네요. ^_^

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• P

  PRO액티브현대트랜시스

  코부사장 ∙ 채택률 100%

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  안녕하세요 멘티님~~ 소자 직무에서 머신러닝은 필수는 아니지만 데이터 분석·결함 예측·공정 최적화에 일부 활용되어 있으면 차별화 요소는 됩니다. 다만 핵심은 여전히 전자기학·반도체물리·TCAD 기반 이해이므로 전공 복습과 정리가 더 중요합니다. 머신러닝은 보조 강점으로 가져가는 전략이 현실적입니다.

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• 취

  취뽀요정!삼성전자

  코차장 ∙ 채택률 71% ∙

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  일치

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  안녕하세요, 저는 공정직무이며 소자 직무분들과 협업을 자주하고 있는 상황입니다. 1. 제가 알기로 소자 직무에서는 머신러닝/딥러닝 활용은 잘 안하고 있는것으로 알고 있습니다. 2. 전공 지식 정리하시는것은 도움이 많이 될것으로 보입니다.

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• 

  Top_TierHD현대건설기계

  코사장 ∙ 채택률 96%

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  학사신입은 꼭 핏한 경험만 있어야 하는 건 아닙니다. 말씀하신 경험들기 멘티분의 잠재역량을 보여주는 것이라 어필요소가 충분히 될 수 있습니다. 따라서 경험하신 부분들을 팩트로 담백하게 담아내시는 것을 적극 추천합니다.

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• 탁

  탁기사삼성전자

  코사장 ∙ 채택률 77% ∙

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  일치

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  1. 요즘 공정기술에도 딥러닝을 도입하는 부서도있고 (개개인역량입니다.) 소자직무도 여러 파라미터에대한 예측모델구현을 위해 ,ai도입합니다. 다만 입사시에 이것도 어필되겠지만은 기본적으로 기초소자개선경험, tcad등의 소자경험이 우선시돼야힙니다. 2. 네 당연히도움됩니다만, 지식쌓기가 끝이니 관련된 연구생, 프로젝트 등 자소서에 소스를 만드셔야합니다. 가장쉬운게 학부연구생이니 미리미리 교수님 컨택을 추천드리며 6개월정도해도 자소서소스 충분히만드실수있어오~~

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• 멘

  멘토 호날도KT

  코전무 ∙ 채택률 59%

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  ● 채택 부탁드립니다 ● 소자 직무에서는 머신러닝 자체를 주력으로 쓰기보다는 공정 데이터 분석이나 수율 개선 보조 도구로 일부 활용되는 수준입니다. 핵심은 전자기학 반도체물리 공정 이해와 TCAD 같은 시뮬레이션 역량입니다. 따라서 딥러닝을 메인 경쟁력으로 가져가기보다는 소자 물리 기반 이해에 데이터 해석 능력을 얹는 방향이 훨씬 효과적입니다. 전공 복습 후 블로그 정리는 매우 좋은 전략입니다. 단순 요약이 아니라 왜 이런 현상이 발생하는지 원리 중심으로 정리하면 면접에서 큰 강점이 됩니다. 학부연구생 3개월 이상 경험은 충분히 의미 있고, 짧아도 실험 설계나 해석 경험이 있으면 강하게 어필 가능합니다. 방향만 잘 잡으면 충분히 승산 있습니다.

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• 메

  메에모리삼성전자

  코상무 ∙ 채택률 48% ∙

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  학교

  일치

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  네 블로그 정리도 좋긴 하지만 정리에 너무 많은 시간을 쓰지 마시고 이해하시는 게 더 중요합니다.

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