직무 · 삼성전자 / 생산관리
제가 학부 때는 신소재공학을 전공하여 반도체 물성 및 공정 위주로 배웠지만 이후 석사를 산업공학을 전공하였습니다. JD에는 평분과 생관 모두 데이터 분석이 중요하다고 되어있는데 AI나 머신러닝 기반 분석을 진행해본 경험이 있지만 공급망 등 반도체 외 데이터를 분석을 주로해 어디가 더 적합할지 고민이됩니다.
2026.03.15
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산업공학과로서 삼성에 지원하려고 합니다. 저는 생산관리 직무 취준생입니다. 제가 지원할만한 공고가 - 삼성전자 DS -> Foundry사업부의 생산관리 직무 삼성전자 DS -> TSP 총괄의 생산관리 직무 - 삼성중공업 -> 공정관리 이렇게 3가지 입니다. JD를 봤을 때, 위에 적은 순서대로 산업공학과에게 적합합니다. 삼성중공업은 우대 학과에 산업공학과가 실제로 없기도 하고요. (도면 및 시방서를 정확히 해석하는 등 기계, 조선공학과에게 요구하는 역량들이 필요하더라고요) 질문을 드리겠습니다. 1. 저 3가지 중, TO가 가장 많은 곳은 삼전DS의 파운드리 사업부인가요? 2. 삼성중공업의 공정관리 같은 경우에는 산업공학과가 실제로 거의 없다고 보면 될까요?
안녕하세요 금번 삼전 채용에 메모리 생산관리가 없어 파운드리나 tsp 총괄 생산관리에 지원하려고 합니다. 둘중 어디에 지원을 하는게 나을지 고민이 돼서 질문남깁니다. 산업공학 전공해서 반도체 후공정 장비기업에서 데이터 다루는 직무를 하고있습니다. 더 핏한건 tsp가 맞지만 채용 규모가 극악이라는 소문을 익히들어서 여쭤봅니다. 생관 직무가 반도체 지식이 비교적 필요하지 않다보니 채용규모가 큰 파운드리로 가는게 나을까요?
안녕하십니까. 이번에 상반기 삼성전자 취업을 희망하는 산업공학과 학생입니다. 이번 상반기 공채 공고를 보는데 TSP총괄 생산관리와 Foundry사업부 생산관리의 차이점에 대해서 궁금해서 질문 남겨드립니다. 각 부서별로 강조해야하는(중요하게 생각하는) 역량이 어떤 것인지도 궁금합니다. 추가로 토익스피킹 IH 성적이 크게 흠이되는 성적인지도 궁금합니다.!!
산업공학과로서 삼성에 지원하려고 합니다. 저는 생산관리 직무 취준생입니다. 제가 지원할만한 공고가 - 삼성전자 DS -> Foundry사업부의 생산관리 직무 삼성전자 DS -> TSP 총괄의 생산관리 직무 - 삼성중공업 -> 공정관리 이렇게 3가지 입니다. JD를 봤을 때, 위에 적은 순서대로 산업공학과에게 적합합니다. 삼성중공업은 우대 학과에 산업공학과가 실제로 없기도 하고요. (도면 및 시방서를 정확히 해석하는 등 기계, 조선공학과에게 요구하는 역량들이 필요하더라고요) 질문을 드리겠습니다. 1. 저 3가지 중, TO가 가장 많은 곳은 삼전DS의 파운드리 사업부인가요? 2. 삼성중공업의 공정관리 같은 경우에는 산업공학과가 실제로 거의 없다고 보면 될까요?
안녕하세요 금번 삼전 채용에 메모리 생산관리가 없어 파운드리나 tsp 총괄 생산관리에 지원하려고 합니다. 둘중 어디에 지원을 하는게 나을지 고민이 돼서 질문남깁니다. 산업공학 전공해서 반도체 후공정 장비기업에서 데이터 다루는 직무를 하고있습니다. 더 핏한건 tsp가 맞지만 채용 규모가 극악이라는 소문을 익히들어서 여쭤봅니다. 생관 직무가 반도체 지식이 비교적 필요하지 않다보니 채용규모가 큰 파운드리로 가는게 나을까요?
안녕하십니까. 이번에 상반기 삼성전자 취업을 희망하는 산업공학과 학생입니다. 이번 상반기 공채 공고를 보는데 TSP총괄 생산관리와 Foundry사업부 생산관리의 차이점에 대해서 궁금해서 질문 남겨드립니다. 각 부서별로 강조해야하는(중요하게 생각하는) 역량이 어떤 것인지도 궁금합니다. 추가로 토익스피킹 IH 성적이 크게 흠이되는 성적인지도 궁금합니다.!!
답변 7
채택된 답변산업공학 석사하시면서 기본적인 반도체 공정 및 물성내용도 알고계시니 생관에 핏할 것 같습니다. 평분은 회로+공정+마지막 패키징 및 불량검출 품질퀄등 전반적으로 전체적인 반도체를 브로드하게 다 알아야하며 공정불량에대한 데이터를뽑고 이에반해 생관은 팹 내 웨이퍼가 흐르는 물량 조절하고 어떤 정체구간에 걸리지않게 관리하고 이러한 데이터를 주로봅니다. 따라서 현재경험은 평분보다는 생관이 조금 더 유리해보입니다~ 전공도그렇구요 ㅎ
안녕하세요 멘티님~~ 학부가 신소재공학이고 반도체 공정·물성을 배웠다면 평분(평가·분석) 직무가 전공 연결성은 더 높습니다. 여기에 석사 산업공학에서의 데이터 분석·AI/머신러닝 경험을 공정 데이터 분석, 수율 분석과 연결하면 강점이 됩니다. 반면 생산관리(생관는 공급망·운영 최적화 경험과 더 직접적으로 맞습니다. 반도체 전공을 살리려면 평분, 데이터·운영 최적화를 강조하려면 생관이 더 적합합니다.
석사의 경우에는 어떤 연구를 했는지가 산업군과 직무를 정할시에 가장 크리티컬한 부분이 됩니다. 멘티분이 하신 연구활동의 결과물의 수준이 낮거나 희망하는 산업군, 직무와 핏하지 않다면 불가능은 아니겠지만 취업에 상당한 어려움이 있을 것입니다.
안녕하세요. ai ml 모두 평분에서 품질 테스트에 적용하고자 하는 부분입니다. 코딩 하는것에 친밀도가 있고, 품질쪽 관심 있으면 품질 써보시길 바랍니다 ㅎㅎ (평분에서 산공 좋아하기두 하고요) 채택부탁드립니다.
안녕하세요. 멘토 흰수염치킨입니다. 석사 전공이 더 중요해서 석사 연구분야 따라가는게 좋을거 같네요 산공쪽이면 생관이 더 많은걸로 알고 있어요 도움이 되었으면 좋겠네요. ^_^
● 채택 부탁드립니다 ● 멘티님 이력이라면 평분보다 생관 쪽이 조금 더 자연스럽게 연결될 가능성이 높습니다. 평분은 공정 데이터 기반 분석이 핵심이라 반도체 공정 변수나 수율 분석 경험이 있는 경우 유리한 편입니다. 반면 생산관리 직무는 수요 예측, 생산 계획, 공급망 관리, 재고 최적화 등 산업공학 기반 데이터 분석 역량을 많이 활용합니다. 멘티님처럼 산업공학 석사에서 공급망이나 운영 데이터 분석 경험, AI나 머신러닝 기반 분석을 진행했다면 이러한 경험이 생산관리 직무와 훨씬 직접적으로 연결됩니다. 자소서에서는 데이터 기반 의사결정 경험을 중심으로 생산 효율 개선이나 공급망 최적화 관점에서 반도체 생산 운영에 기여할 수 있다는 흐름으로 설명하는 것이 가장 설득력 있는 방향입니다.
안녕하세요 둘다 적합하고, 지원가능하나 반도체 외의 데이터이고 공급망 관련이라면 생관이 더 나을 수 있습니다.
