Q. 제조 품질 데이터 분석가

답변 5

• R

  Reminisen5SK하이닉스

  코부장 ∙ 채택률 40% ∙

  회사

  일치

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  안녕하십니까? lg전자에서 기구설계 업무를 했으며, 현재 sk하이닉스 기반기술 직무로 재직중인 reminiscence입니다. 현직자한테 물어보는게 최고긴합니다. 회사마다도 데이터 엔지니어링 및.데이터사이언티스트의 업무 범위가 많이 다르므로, 그 부분은 공고 보고 유추하는 수밖에 없어요 선배 멘토링이나 아니면, 직접 인턴 하시는 걸 추천드려요 도움이 되셨다면 채택 부탁드립니다.

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• 

  Top_TierHD현대건설기계

  코사장 ∙ 채택률 96%

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  저는 인턴의 경험을 만드시는 것이 가장 필요하다 생각을 합니다. 인턴의 유무가 크리티컬한 영향을 미치며, 자소서의 소재거리도 발굴을 할 수 있기 때문에 상당한 이점이 되는 스펙이라 생각을 합니다. 자격증 취득 등도 중요한 부분이지만, 저는 이런 스펙들을 활용하여 최종적으로는 인턴을 해야한다고 생각합니다. 그리고 인턴을 하시다보면 멘티분의 적성이 맞는지 직무를 잘 선택했는지 바로 아실 수 있으실 것입니다.

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• P

  PRO액티브현대트랜시스

  코부사장 ∙ 채택률 100%

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  안녕하세요 멘티님~~ 제조업 데이터분석 직무를 이해하려면 먼저 제조 공정과 데이터 활용 사례를 조사하세요. 품질분석, 장비 데이터 모니터링, 예측 유지보수, 공정 최적화 등 직무 유형을 파악하고, 자신 스킬과 매칭해보는 것이 좋습니다. 이후 기업 채용 공고·직무기술서·산업보고서를 참고해 요구 역량과 도메인 지식을 정리하면 직무 분석 초반에 방향을 잡기 쉽습니다.

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• 다

  다할수있습니다큐비앤맘

  코상무 ∙ 채택률 54%

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  조금이라도 도움이 되셨다면 채택 부탁드립니다 ~~~~ 지금 방향은 매우 좋고, 핵심은 직무를 좁히는 기준을 잡는 것입니다. 제조 데이터 직무는 크게 품질 분석 수율 개선 공정 이상탐지 세 가지로 나뉘는데, 질문자님은 머신러닝 기반 이상탐지나 수율 예측 쪽이 가장 적합합니다. 처음에는 기업 공고를 10개 이상 모아서 어떤 데이터와 문제를 다루는지 공통점을 정리해보세요. 이후 반도체 기준으로는 공정 데이터 센서 데이터 불량 분류 같은 키워드를 중심으로 프로젝트를 설계하시는 것이 중요합니다. 지금 스펙에서는 부족한 것이 아니라 연결이 부족한 상태라, 데이터 역량을 제조 문제 해결 경험으로 바꾸는 것이 가장 큰 차이를 만들어줍니다.

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• 멘

  멘토 호날도KT

  코전무 ∙ 채택률 59%

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  ● 채택 부탁드립니다 ● 지금 방향은 매우 좋습니다. 제조 데이터 분석은 품질 데이터 분석 수율 분석 공정 이상 탐지 직무로 나뉘며 데이터 역량과 공정 이해를 함께 요구합니다. 초기에는 채용공고를 기준으로 필요 역량을 역으로 정리하는 것이 핵심입니다. Python SQL 통계 모델링과 함께 공정 변수 의미를 이해하는 것이 중요합니다. 가장 좋은 방법은 가상의 제조 데이터를 활용해 불량 원인 분석이나 이상탐지 프로젝트를 직접 만들어보는 것입니다. 데이터 기반 문제 해결 경험을 보여주는 것이 합격에 가장 큰 영향을 줍니다.

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