면접 준비에 있어 데이터 분석 경험을 어필하는 것은 긍정적인 접근입니다. 반도체 산업에서도 데이터 분석 및 처리 능력은 중요한 요소로 평가받습니다. 특히, 실험 데이터를 분석한 경험은 문제 해결 능력과 관련된 중요한 사례로 활용될 수 있습니다.

또한, 반도체 경험이 없더라도 다른 프로젝트에서의 공학적 문제 해결 경험을 언급하는 것은 좋은 전략입니다. 다양한 경험을 통해 얻은 기술적 지식과 문제 해결 능력은 반도체 분야에서도 유용하게 적용될 수 있습니다. 면접에서는 이러한 경험을 구체적으로 설명하고, 해당 경험이 어떻게 직무에 기여할 수 있는지를 명확히 하는 것이 중요합니다.

마지막으로, 패키징 관련 지식도 충분히 준비하여 면접에서 관련 질문에 자신 있게 답변할 수 있도록 하시기 바랍니다.

반도체에 대한 경험이 전부하다면 멘티분이 이력서에 기재를 한 AI모델 등에 대해서 어필을 하시는 것과 함께 데이터분석과 관련된 경험을 어필을 하는 것이 맞습니다. 멘티분이 자신있게 이야기를 할 수 없는 부분이라면 피하는 것이 좋습니다.

데이터 분석 경험 어필하는거 괜찮습니다. 다만 기본적인 패키징에 대한 이해도와 반도체 test에 대해 공부를 계속 하고 있다는것도 잘 어필하시기 바랍니다. 이왕이면 반도체 관련 내용 위주로 먼저 대답하고, 혹시 추가로 더 어필할 기회가 있을 때 다릌 프로젝트를 언급하시는걸 추천합니다.

안녕하세요 하이닉스 현직입니다

패키지로 가실 가능성이 높습니다. 테스트보다는요. 테스트의 경우 코딩실력이 좋아야 하고 전자 컴터 전공을 선호합니다. 빅데이터 수업이나 AI모델 개발로는 테스트 어필이 부족할겁니다

안녕하세요. 질문자님.

주신 질문 꼼꼼히 확인해보았습니다.

결국 양산 기술이라는 것은 이미 연구개발이 완료된 제품을 양산화하는 것입니다.

이 과정에서 가장 중요한 것은 "생산 수율, 양품율" 입니다.

이를 위해서는 데이터 분석과 해당 설비에 대한 이해가 수반되어야되며, 더 나아가서는 공정의 전반적인 이해가 중요합니다.

데이터 분석 경험에 대해서도 작성하시면 도움은 되시겠지만, 결국 데이터를 분석하기 위해서는 데이터 수집의 단계와 데이터 전처리, 데이터 선별 과정이 필요합니다.

이것들은 어떠한 형태로든지 회사의 시스템으로 이미 구축이 되어있을 것 입니다.

따라서, 작성자님이 경험하신 데이터 분석의 경험이 회사의 경험과 어떻게 동기화가 될 것인가에 대한 고민이 우선적으로 필요하다고 생각합니다.

그리고, 공학적 문제 해결 경험에 대해서도 왜 다른 지원자가 아니고, 본인이어야 하는지 기업의 관점에서 활용하시면 좋을 것 같습니다.

신입 사원을 뽑는 것이기 때문에, 요구되는 수준은 신입사원 수준 입니다.

신입사원에게 필요한 덕목은 배우려는 자세, 어려움이 있더라도 끈기있게 해결하고 개선하여 오랫동안 근속하려는 자세, 어떤 일이 맡아지더라도 이것에 대해 책임감을 가지고 임하는 자세 등등 상당히 기본적인 것들입니다.

이렇게 일을 하려면 관련된 지식을 많이 보유하고 있어야하며, 문제 해결능력도 있어야되고, 대인관계도 양호해야하면서도 열의가 있음을 보여줘야하는 것 입니다.

이러한 관점에서 생각해본다면, 분명히 적으실만한 내용이 있다고 생각합니다.

중요한 것은 본인이 어떤 사람인지와 기업이 어떤 사람을 원하는지에 대해 고민하는 것 입니다.

꼭 좋은 결과 얻으시길 바라겠습니다!