직무 · SK하이닉스 / 공정기술
Q. 하이닉스 양산기술 엔지니어분들
내부에서는 어떤 ai를 활용 가능한가요?? gpt, 클로드, 제미나이 다 사용 가능한가요?? ai를 이용해서 주로 하는 업무는 어떤 것들이 있는지 간절히 궁금합니다...!!
2026.08.21
답변 6
- RReminisen5SK하이닉스코차장 ∙ 채택률 43% ∙일치회사학교
안녕하세요. 현재, SK하이닉스에 재직중인 Remin입니다. 사내 AI를 활용하고요, 외부망이랑 연결된 AI도 있고, 분리망에 RAG로 있는 AI도 있습니다.
- 설설비쟁이LG에너지솔루션코대리 ∙ 채택률 76%
사내 보안으로 별도 결재를 받아 사용 가능한 것으로 알고있습니다.
안경공대남SK하이닉스코부사장 ∙ 채택률 65% ∙일치회사안녕하세요 안경공대남 입니다. 회사 내부에서 AI를 활용하는 경우는 있지만, GPT, Claude, Gemini 같은 외부 생성형 AI를 업무 자료에 그대로 사용하는 것은 보안 때문에 제한이 있을 수 있습니다. 특히 공정 조건, 수율, 설비 데이터, 제품 정보처럼 회사 기밀이 포함된 내용은 개인적으로 사용하는 외부 AI에 입력하면 안 된다고 생각하시면 됩니다. 실제 업무에서는 회사에서 보안 검토를 거쳐 허용한 사내 AI나 업무용 AI 환경을 사용하는 방향이라고 보시면 될 것 같습니다. 어떤 서비스까지 사용 가능한지는 회사 정책이나 시점에 따라 달라질 수 있어서 입사 후 내부 가이드를 확인하는 것이 가장 정확합니다. 양산기술에서 AI를 활용한다면 생각보다 활용할 수 있는 부분은 많습니다. 예를 들면 공정 및 수율 데이터 분석, 이상치나 불량 패턴 확인, 반복적인 데이터 정리 자동화, 보고서나 자료 초안 작성, 간단한 Python이나 SQL 코드 작성 보조, 설비 및 공정 Trouble Shooting 과정에서 데이터 분석 방향을 잡는 용도로 활용할 수 있습니다. 다만 양산기술 엔지니어가 AI에게 문제를 물어보고 나온 답을 그대로 적용하는 형태는 아닙니다. 결국 실제 공정 데이터를 보고 원인을 판단하고 조건 변경에 대한 리스크를 검토하는 것은 엔지니어의 역할입니다. AI는 업무를 대신한다기보다는 데이터 정리나 분석 속도를 높여주는 보조 도구에 가깝다고 생각합니다. 그래서 취업 준비 단계에서는 특정 AI 툴을 잘 사용하는 것보다 Excel, 데이터 분석, 기본적인 Python이나 SQL 역량을 갖춰두시면 입사 후에도 활용도가 높을 것 같습니다. 조금이나마 도움이 되셨다면 채택 부탁드립니다. 추가로 궁금하신 부분 있으시면 댓글 남겨주시면 아는 범위에서 답변드리겠습니다!
- PPRO액티브현대트랜시스코부사장 ∙ 채택률 100%
회사마다 다르지만 최근에는 GPT, Claude, Gemini를 모두 허용하거나 사내 전용 환경에서 여러 모델을 선택해서 쓰게 하는 기업이 늘고 있습니다. 다만 개인 계정으로 자유롭게 쓰는 것과 회사가 보안 승인을 거쳐 제공하는 것은 완전히 다릅니다. 특히 반도체처럼 보안이 중요한 제조업에서는 내부 데이터나 소스코드를 외부 서비스에 넣는 것이 제한될 수 있습니다. 예를 들어 삼성전자는 2026년 6월부터 DX부문에서 ChatGPT, Gemini Enterprise, Claude를 모두 업무에 활용할 수 있도록 공식 도입했고, ChatGPT Enterprise와 Codex도 국내 전 임직원 및 글로벌 DX 임직원에게 제공한다고 밝혔습니다. 다만 DS 반도체 부문은 외부 생성형 AI를 사내 결재를 받은 경우에 한해 제한적으로 사용할 수 있는 정책이 유지되고 있습니다. 실제 업무에서는 생각보다 거창한 것보다 반복적인 지식 업무에 많이 씁니다. 예를 들어 회의록이나 보고서 초안 작성, 긴 기술문서 요약, 자료에서 핵심 내용 추출, 이메일 작성, 엑셀이나 데이터 분석 코드 작성, VBA나 Python 코드 생성 및 디버깅, 아이디어 도출, 번역, 문서 분류 등이 대표적입니다. 실제 LG유플러스에서도 사내 데이터 분류에 Claude를 활용해 업무시간을 크게 줄이고, GPT와 Claude를 활용해 보고서 초안을 작성하는 방식으로 활용하고 있습니다. 반도체 기술직이라면 활용 방식이 조금 더 구체적입니다. 예를 들어 공정 엔지니어가 이상 데이터를 정리해서 원인 후보를 도출하거나, Python 코드를 만들어 데이터를 분석하거나, 기술자료와 논문을 빠르게 요약하거나, 실험 결과를 보고서 형태로 정리하는 데 사용할 수 있습니다. 개발 직군이라면 코드 작성과 디버깅 비중이 훨씬 커질 수 있고요. 삼성전자 역시 R&D, 제조, 마케팅, 경영지원 등 다양한 영역에서 생성형 AI를 활용할 계획이라고 밝혔습니다. 그리고 어떤 AI가 제일 좋은지는 업무마다 다릅니다. 그래서 최근 기업들도 하나의 모델만 강제로 쓰기보다는 업무 특성에 따라 적합한 모델을 선택하게 하는 방향으로 가고 있습니다. 삼성전자도 ChatGPT, Gemini, Claude를 모두 도입하면서 이런 방식을 명시적으로 택했습니다.
취뽀도우미입니다대구교통공사코부장 ∙ 채택률 93%챗gpt나 클로드, 제미나이 같은 외부 상용 서비스는 보안상의 이유로 사내 망에서 직접 자유롭게 접속하여 사용하기 어렵습니다. 반면에 회사 자체적으로 보안성을 검증하고 사내 데이터가 외부로 유출되지 않도록 구축한 내부 전용 인공지능 솔루션을 점진적으로 도입하고 확대하는 추세입니다. 양산기술 현업에서는 주로 방대한 반도체 공정 데이터와 설비 로그를 분석하거나 양산 과정에서 발생하는 수많은 기술적 이슈와 과거 트러블슈팅 이력을 빠르게 검색하고 요약하는 용도로 인공지능을 활용합니다. 예를 들어 특정 수율 저하 원인을 찾거나 설비 알람 이력을 분석할 때 관련 매뉴얼과 리포트를 일일이 찾지 않고 인공지능 기반 검색 툴을 통해 필요한 정보를 신속하게 도출하여 업무 효율을 높입니다. 또한 방대한 엔지니어링 텍스트 데이터를 기반으로 보고서 초안을 작성하거나 복잡한 코드를 검토하고 다듬는 보조 수단으로도 활용되고 있습니다. 앞으로 스마트 팩토리와 빅데이터 분석의 중요성이 커질수록 엔지니어들의 인공지능 활용 범위는 더욱 넓어질 것으로 예상됩니다.
- 펭펭귄이조아삼성SDI코부장 ∙ 채택률 76%
하이닉스는 아니지만 대부분의 대기업들이 비슷할 것으로 생각됩니다. SW 개발자가 아닌 이상 보통 사내 자체 개발한 a.i를 쓰거나, 삼성SDI의 경우 내부 결재 후 승인된 사람들만 클로드, 코파일럿 이렇게 사용가능합니다. (사진 또한 지정된 PC에서 승인된 인력들만 클로드로만! 업데이트가 가능합니다.) 보통 제조 현업에서도 이슈발생 시 메커니즘 원인 규명, Test 일정 및 set-up 일정 초안 작성, 공정Para 업데이트 같이 단순 반복성 업무 간소화 Tool 개발 등 다양한 업무에 적용해서 이미 사용중입니다. (※ 회의록 초안, 메일 초안 작성의 경우 이미 모든 사람들이 다 쓰고있을 것 같아 제외하여 작성했습니다.)
함께 읽은 질문
Q. 전기정보공학과 방학때 할일
안녕하세요 서울과기대 전기정보공학과 재학중이고 학점은 3.8정도입니다. 학사로 반도체 공정기술쪽 취업 희망하는데 이번 여름방학때 어떤 활동을 하면 좋을까요?
Q. 하이닉스 양산기술
보통 두 달에 1주일 정도 야근한다고 하는데 교대근무 버틸만 한가요? 생산쪽 고졸, 전문대졸 분들과 충돌, 갈등이 있나요? 제조업 생산쪽으로 학사취업하면 이런 상황 많다고 들었는데.. 그리고 양산기술 직무는 R&D로 전환은 거의 안 될 것 같고 하이닉스에서 타기업으로 이직할 일도 없을 것 같은데 하이닉스 양기로 들어가면 정년까지 생산/제조에서 일할 생각하는게 맞는거지요?
Q. 하이닉스 직무 고민
하이닉스 직무 선택 중에 고민입니다. 학교 : 서성한 라인, 학점은 3.89/4.5입니다ㅜ 연구실에서 학부연구생으로 참여하며 소자에 대한 지식을 갖추고, 차세대 소자 특성 분석을 연구했습니다. 차세대 소자의 defect 분석 연구를 수행하며 전기적 특성이랑 여러 분석을 진행해서 SCI 공동 제1저자로 최근 논문을 투고했습니다. 다만 공정을 하진 않았습니다ㅜ 해당 경험(논문화, 데이터 분석 및 defect 거동 분석)이 기반기술, 소자에 적합하다고 생각이 들었으나 SEM, TEM과 같은 계측 장비에 대한 경험이 없고 AI, DT기반 경험이 요구되어 고민입니다. 또한 소자 및 기반기술은 티오가 적은 편이라 석사 이상의 학위자를 요한다고도 들었습니다. 그럼에도 연구 동안 데이터 분석 및 AI 활용한 경험 정도로 녹여내면 기반기술이나 소자에 경쟁력이 있을까요? 아니면 그래도 데이터분석 및 관련연구 경험, 그리고 다소 별로 깊진 않은 공정 경험을 녹여 양산기술을 지원하는 게 나을까요?
궁금증이 남았나요?
빠르게 질문하세요.