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Q. LIG D&A SW 생산기술 질문
LIG D&A에서 초도/양산사업 설계 및 제작 검증 - Digital/Analog/RF 회로설계 - 양산 및 필드 이슈 대응 및 개발업무 지원 - 시제품 검증 및 디버깅 - 생산/기술자료 구축 기술업무 지원 및 성능개량개발 - 기술변경 및 성능개선개발 - 단종대체개발 및 설계 변경 수출사업 개발 및 생산지원 - 수출사업 국내 생산 및 현지 설치/시험 - 수출 관련 기술 지원 및 수출국 수요군 대응 미래기술 역량 확보 - 제품, 특화기술 역량 강화 - 미래 생산기술 선제 확보(AI, 3D, 로봇 등) 이런 일을 한다고 나와있는데 단순 디버깅과 성능개선만 하는 건가요..?? 정확히 어떤 디버깅과 어떤 생산 개념을 알아야하는지 궁금합니다..
2026.04.20
답변 4
- 멘멘토 지니KT코상무 ∙ 채택률 64%
채택된 답변
● 채택 부탁드립니다 ● 해당 직무는 단순 디버깅이 아니라 설계와 생산을 연결하는 역할입니다. 초기에는 회로 설계 검증과 시제품 테스트를 통해 문제를 찾고 이후 양산 단계에서는 불량 원인 분석과 공정 개선까지 수행합니다. 디버깅은 신호 이상 분석 오실로스코프 사용 회로 단위 원인 추적 수준을 의미하며 생산은 공정 이해와 품질 개선 관점이 중요합니다. 즉 설계 이론과 함께 테스트 장비 활용 능력 그리고 문제를 재현하고 개선하는 사고력이 핵심입니다.
- PPRO액티브현대트랜시스코상무 ∙ 채택률 100%
단순히 “버그 잡는 디버깅” 수준이 아니라, 설계부터 양산까지 전 과정을 이어주는 개발형 디버깅에 가깝습니다 여기서 말하는 디버깅은 회로가 정상 동작하지 않을 때 원인을 전압 레벨, 타이밍, 노이즈, RF 간섭 같은 물리적 문제로 좁혀가는 과정입니다 예를 들어 디지털 신호 타이밍 불일치, 아날로그 바이어스 드리프트, RF에서 S파라미터 불량 같은 걸 분석합니다 성능개선도 단순 튜닝이 아니라 요구 스펙 대비 부족한 부분을 회로 수정이나 부품 변경, 레이아웃 개선으로 해결하는 설계 수정에 가깝습니다 생산 개념은 양산 관점 이해가 핵심입니다 동일한 제품을 수백 수천 개 만들 때 편차가 생기기 때문에 수율 관리, 공정 편차, 테스트 자동화, 불량 분류 기준 같은 걸 이해해야 합니다
채택스포스코코전무 ∙ 채택률 78%안녕하세요. 멘티님. 반갑습니다. LIG D&A의 SW 생산기술은 단순히 화면에서 보이는 오류만 고치는 일이 아니라 개발된 설계가 실제로 양산품과 현장 장비에서 안정적으로 돌아가도록 끝까지 책임지는 역할에 가깝습니다. 제가 현장에서 느낀 바로는 회로와 소프트웨어가 맞물려서 생기는 동작 불일치나 초기 양산 때만 드러나는 조건 문제를 잡는 일이 많고 단순 버그 수정보다 원인 추적과 재발 방지 쪽 비중이 더 큽니다. 그래서 알아야 할 디버깅은 코드 레벨만이 아니라 인터페이스 동작 타이밍 신호 처리 상태천이 환경 조건에 따른 재현성까지 포함됩니다. 생산 개념도 단순 조립이 아니라 시제품 검증 양산성 확보 시험 절차서 기준관리 형상관리 불량 분석 현장 대응까지 함께 보셔야 합니다. 멘티님은 우선 디지털 아날로그 RF 기본 동작을 연결해서 이해하시고 시험 장비로 확인하는 방법을 익히시면 좋습니다. 어떤 조건에서만 문제가 나는지 재현하고 로그와 측정값으로 원인을 좁히는 습관이 중요합니다. 그리고 생산기술 쪽은 개발 이후의 품질 안정화 역할까지 보는 자리라서 변경 사항이 나왔을 때 문서와 검증 결과를 같이 묶어 설명할 수 있어야 합니다. 너무 디버깅만 생각하시기보다 양산 전환 과정에서 왜 이 부품 이 설정 이 공정이 필요한지까지 이해해보시구요. 그런 관점으로 준비하시면 직무 이해도가 꽤 높아 보일 것입니다. 모쪼록 도움이 되셨다면 채택부탁드립니다. 감사합니다.
합격 메이트삼성전자코부사장 ∙ 채택률 82%멘티님. 안녕하세요. LIG넥스원의 SW 생산기술 직무는 단순한 코드 수정을 넘어 무기 체계가 양산 단계에서 설계 의도대로 완벽히 동작하도록 SW와 HW의 접점을 최적화하는 고도의 엔지니어링 업무를 수행합니다. 디버깅 역시 단순 논리 오류를 찾는 것에 그치지 않고 실제 운용 환경이나 RF 회로와의 간섭에서 발생하는 하드웨어 의존적 이슈를 해결하는 시스템 통합 관점의 분석 능력이 요구돼요. 생산 개념 측면에서는 시제품을 양산형으로 전환할 때 필요한 검증 자동화 시스템 구축이나 제조 공정에서의 데이터 분석 역량이 무엇보다 중요하게 작용할 것입니다. 영남대학교 컴퓨터정보통신공학과에서 학습하신 임베디드 지식과 통신 프로토콜에 대한 이해를 바탕으로 실제 제품의 수율을 높이고 필드 이슈를 사전에 방지하는 전문가로 성장하시길 적극 응원드립니다. 응원하겠습니다.
댓글 1
검검성1작성자2026.04.21
소프트웨어 측면은 어떤 일을 하는건가요?.?
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안녕하세요!! 질문 드리기 앞서 제 현재 스펙을 말씀드리겠습니다. - 국숭세단라인 인서울 - 본전공 : 기계공학과 / 복수전공 : 인공지능학과 - 학점 : 3.96/4.5 - 자격증 : Kt aice, adsp, 6sigma (gb,bb), 운전면혀1종대형 - 어학 : opic IH - 인턴 : KIST 1년 3개월 랩 2곳 경험 (신뢰성 연구실, 반도체 연구실) - 수상 경력 및 경험 (특이사항) : 데이터 분석 및 AI 알고리즘 대회 수상 5회(NIA상, 교통안전단장상 등), AI OCR 대회 우수상(삼성전자 ds) , dacon ai 알고리즘 대회 플랫폼 챌린저 랭커(특이사항) 복수전공을 인공지능으로 하다보니 자연스레 데이터분석, AI 대회에 많이 참여하게되었습니다. 그러다 직무에 대한 정체성의 혼란이 생겼습니다. 제가 제 역량 바탕으로 어느 직무로 지원하는것이 전략적으로 좋을지 궁금합니다. 또한 LIG 넥스원 IPS 직무가 학사는 안뽑는다고 친구가 그래서.. 걱정이됩니다.
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