대학생활 · 삼성전자 / 생산관리
기계공학도로 반도체 생산관리자가 되고자 하는데 준비할 것들 좀 추천해주실수 있나요? 현재 2학년이라서 일단 전공에 집중해서 하고 있습니다. 현재: 데이터 분석(Python, R 공부중), ros 공부중, 컴활 2급 실기 끌낼 예정, 교내 스마트팩토리(PLC 제어, SCM 분석, 기계 자동화), 인터넷에서 무료로 주는 반도체 8대 공정 해설 수강 등 이번 여름 방학 공부하고 있는 내용입니다. 혹시나 추가하거나 추천하시는 내용이 있으신가요?
2024.06.27
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안녕하세요 하반기 삼성전자ds 지원을 하려고 하는데 직무때문에 고민이 많습니다. 저의 전공은 기계이고 지금까지 인턴이나 자격증은 생산관리 관련으로 스펙을 쌓았습니다. 하지만 삼성전자의 경우 생산관리 전공에 기계가 없더군요.. 제가 듣기로는 유관전공에 없을 시 필터링을 당한다고 들었습니다. 하지만 카더라일 뿐이라 신뢰성이 높다고 할 수는 없어요. 이러한 상황에서 생산관리 직무로 넣는게 나을까요 아니면 타 직무로 넣는게 나을까요?
안녕하세요. 생산관리 직무에 관심이 있는 전자공학과 학생입니다. 삼성전자 홈페이지 및 직무기술서를 확인해보니, 메모리, 파운드리, 시스템 LSI, TSP 총괄 중 시스템 LSI 직무에만 전자공학과가 명시되어 있는 것을 확인했습니다. 이와 같은 구분이 있는 이유가 궁금합니다. 또한, 만약 이번 공채에서 시스템 LSI 생산관리 직무가 열리지 않는 경우, 전자공학과가 명시되지 않은 다른 부서의 생산관리 직무에 지원했을 때 학과에 따른 불이익은 없는지도 알고 싶습니다. 감사합니다!
지방대 산업공학과 3학년입니다. 반도체 기읍의 생산관리 직무를 가려고 하는데 하나같이 말하는 역량이 데이터 분석이더라구요. 학교에서 배운 데이터 분석은 주어진 엑셀 데이터에서 결측치, 이상치를 처리하고 다양한 기법을 써서 원하는 정보를 가져오는 것을 배웠습니다. 회사에서 실질적으로 하는 데이터 분석은 어떤 것을 말하는 걸까요? 지금 제가 가지고 있는 관련 자격증은 SQLD입니다.
안녕하세요 하반기 삼성전자ds 지원을 하려고 하는데 직무때문에 고민이 많습니다. 저의 전공은 기계이고 지금까지 인턴이나 자격증은 생산관리 관련으로 스펙을 쌓았습니다. 하지만 삼성전자의 경우 생산관리 전공에 기계가 없더군요.. 제가 듣기로는 유관전공에 없을 시 필터링을 당한다고 들었습니다. 하지만 카더라일 뿐이라 신뢰성이 높다고 할 수는 없어요. 이러한 상황에서 생산관리 직무로 넣는게 나을까요 아니면 타 직무로 넣는게 나을까요?
안녕하세요. 생산관리 직무에 관심이 있는 전자공학과 학생입니다. 삼성전자 홈페이지 및 직무기술서를 확인해보니, 메모리, 파운드리, 시스템 LSI, TSP 총괄 중 시스템 LSI 직무에만 전자공학과가 명시되어 있는 것을 확인했습니다. 이와 같은 구분이 있는 이유가 궁금합니다. 또한, 만약 이번 공채에서 시스템 LSI 생산관리 직무가 열리지 않는 경우, 전자공학과가 명시되지 않은 다른 부서의 생산관리 직무에 지원했을 때 학과에 따른 불이익은 없는지도 알고 싶습니다. 감사합니다!
지방대 산업공학과 3학년입니다. 반도체 기읍의 생산관리 직무를 가려고 하는데 하나같이 말하는 역량이 데이터 분석이더라구요. 학교에서 배운 데이터 분석은 주어진 엑셀 데이터에서 결측치, 이상치를 처리하고 다양한 기법을 써서 원하는 정보를 가져오는 것을 배웠습니다. 회사에서 실질적으로 하는 데이터 분석은 어떤 것을 말하는 걸까요? 지금 제가 가지고 있는 관련 자격증은 SQLD입니다.
답변 7
채택된 답변안녕하세요 멘티님. 현재 학년을 고려하여 계획은 충분합니다. 데이터 분석이 생산관리자로서 중요한 역량인데, 단순히 파이썬의 문법만 배우지 말고 어떤 데이터를 통해 무슨 결과를 이끌어 낼 수 있는지 능동적인 과제 수행이 필요하며 주변에서 배울 수 있는 교육은 모두 가공된 데이터만 처리하게 됩니다. 비유 하자면 학원에서 준비된 재료를 가지고 요리를 하는 법만 배우게 되지요. 하지만 현장에서는 재료도 얻어와야 하고 재료가 어떤지도 알아야 하며 다른 요리도 할 줄 알아야 합니다. 그 중에서 가장 중요한 것은 재료를 얻어오는 일입니다. 학원에서는 배우기 어려운 내용이지만 시간이 된다면 가공된 데이터가 어디서부터 어떻게 왔는지 그래서 어떻게 준비를 해 놓을 것인지 고민해야 합니다.
