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Q. SK하이닉스 기반기술 직무 질문드립니다.
안녕하세요, 이번에 SK하이닉스 기반기술 직무를 희망하고 있습니다. 몇가지 궁금한 점이 있어 질문을 남기게 되었습니다. 1. defect 계측 장비를 사용한다는데, 이때 계측은 전부 outline data를 의미하는 것일까요? 혹시 각 공정의 in-situ 계측에 대한 data도 사용하는지 궁금합니다. 2. 양산기술과 비교했을 때 분석 Tool역량을 (언어로는 python이라던지, JD기준 AI/DT 등..)을 얼마나 강조하는것이 좋을까요? 코딩 역량이 있을 때 양기로의 지원이 더 유리할거라는 조언을 들어 질문 남깁니다. 감사합니다
2026.03.18
답변 3
- RReminisen5SK하이닉스코차장 ∙ 채택률 58% ∙일치회사
안녕하십니까? LG전자에서 기구설계 업무를 했으며, 현재 SK하이닉스 기반기술 직무로 재직중인 Reminiscence입니다. 1. 둘다 사용하며, 계측 대상 및 목적에 따라 천차만별입니다. 2. 반도체 분야에서 코딩능력은 수많은 데이터를 정리하고 그래프 및 보기 좋게 표현하는 데이터 분석 능력이 핵심이라고 생각합니다. 요새는 AI도 중요하고요. 차피.양기나 기기나 코딩역량 중요한데, 그러면 결국 스펙이 더 fit한.직무에.지원하는게 맞다고 생각합니다. 도움이 되셨다면 채택 부탁드립니다.
- PPRO액티브현대트랜시스코전무 ∙ 채택률 100%
안녕하세요 멘티님~~ 안녕하세요. 질문 주신 내용 기준으로 정리하면, 기반기술 직무에서는 defect 계측 시 주로 outline data(Wafer/Chip 외곽 결함 데이터)를 많이 다루지만, 공정 이해와 개선을 위해 in-situ 계측 데이터(각 공정 단계에서 실시간 측정 데이터)도 활용될 수 있습니다. 또한, 양산기술보다 분석 Tool 역량(Python, AI/DT 등) 강조가 중요하며, 데이터 처리와 결함 분석 능력을 보여주면 지원 경쟁력에 큰 도움이 됩니다.
- 멘멘토 지니KT코상무 ∙ 채택률 64%
● 채택 부탁드립니다 ● 기반기술에서 defect 계측은 단순 outline 데이터만 의미하지 않고 wafer inspection, inline 계측, 전공정 중간 데이터까지 모두 활용하는 경우가 많습니다. 특히 공정 최적화나 원인 분석에서는 in situ 성격의 데이터와 결합해 보는 것이 핵심입니다. 두 번째로는 분석 Tool 역량은 확실히 중요합니다. 다만 코딩 자체보다 데이터를 어떻게 해석하고 공정 개선으로 연결했는지가 더 중요합니다. python이나 AI DT 경험은 가점 요소지만, 단순 사용이 아니라 실제 문제 해결 사례 중심으로 어필하는 것이 훨씬 효과적입니다.
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