지원자님 안녕하세요~! 정말 좋은 질문이에요~ TSP총괄의 SW개발 직무는 이름만 보면 단순한 프로그램 개발처럼 느껴질 수 있지만, 실제로는 반도체 패키징과 테스트 공정의 자동화·데이터 기반 제어·AI 분석을 결합한 핵심 엔지니어링 직무랍니다!
먼저 TSP총괄은 삼성전자 DS부문에서 패키징(조립)과 테스트를 담당하는 조직이에요. 이곳의 SW개발 직무는 장비 제어, 공정 자동화, 품질 분석, 생산성 향상 등을 위한 소프트웨어를 개발하고 유지·고도화하는 역할을 합니다. 현장에서 직접 반도체를 만드는 대신, 설비가 효율적으로 작동하고 불량을 조기에 감지하도록 뒷단 시스템을 만드는 개발자라고 보면 됩니다.
조금 더 구체적으로 보면,
설비 제어 Platform 개발은 패키징 장비의 제어 로직을 SW로 구현하는 일이에요. PLC, Python, C#, LabVIEW 등의 언어를 활용해 장비 간 신호를 제어하고, 생산 라인의 데이터 흐름을 자동화합니다. 즉, 공정 엔지니어가 사용하는 장비가 안정적으로 동작하도록 하는 “두뇌”를 만드는 역할이에요.
프로그램 SW 개발은 MES(Manufacturing Execution System), FDC(Fault Detection & Classification), SPC(Statistical Process Control) 같은 생산관리 시스템을 개발·개선하는 업무입니다. 공정 데이터(온도, 압력, 진공, 시간 등)를 수집·저장하고, 이를 분석해 불량을 예측하거나 설비 이상을 조기에 탐지할 수 있게 하는 구조를 설계하죠.
그리고 최근에는 말씀하신 것처럼 딥러닝 기반 불량 판별 및 이미지 분석 업무도 확대되고 있습니다. 예를 들어, X-ray, AOI, SEM 이미지에서 불량 패턴을 자동으로 인식하거나, Wafer/Package 표면의 미세 결함을 분류하는 AI 모델을 개발하는 식이에요. 이때 Python 기반의 데이터 분석, TensorFlow·PyTorch 같은 프레임워크를 활용한 모델 개발이 핵심이 됩니다~
즉, TSP SW개발 직무는 소프트웨어 개발자이면서 동시에 반도체 제조 시스템의 엔지니어입니다. 단순히 코딩만 하는 게 아니라, “생산성과 품질을 어떻게 소프트웨어로 향상시킬 것인가”를 고민하는 역할이죠.
지원자님께서 말씀하신 데이터 기반 프로젝트 경험은 이 직무와 정말 잘 맞아요! TSP SW개발에서는 모든 판단이 ‘데이터’에서 시작하거든요. 예를 들어, 생산라인의 센서 데이터를 분석해서 이상 징후를 조기 감지하거나, 불량 발생 패턴을 머신러닝으로 분류하는 식입니다. 따라서 데이터 분석, 시각화, 이상탐지, 예측 모델링 경험은 그대로 직무 역량으로 연결됩니다. 면접에서는 단순히 “데이터를 분석했다”보다, “분석을 통해 어떤 문제를 해결했는가” “데이터에서 어떤 인사이트를 도출했는가”를 중심으로 말씀하시면 훨씬 강하게 어필될 거예요~
도움이 되셨다면 채택 부탁드려요~ 응원합니다~!
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