Q. 공정과 Ai를 활용한 프로젝트를 해보려 하는데 도움이 될 지 여쭙고 싶습니다.

답변 7

• P

  PRO액티브현대트랜시스

  코부사장 ∙ 채택률 100%

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  방향 자체는 좋습니다. 다만 공정기술 지원을 목표로 한다면 AI 모델을 만드는 것 자체를 목표로 잡기보다는 실제 공정 문제를 AI로 해결하는 프로젝트로 만드는 것이 훨씬 좋습니다. 삼성전자 DS의 현재 직무 소개에서도 공정기술은 공정 데이터 분석과 수율 개선, 공정 변수 파악, 불량 원인 규명 등을 중요하게 다루고 있고 AI와 ML을 활용한 이상 감지나 수율 예측도 실제 업무 영역에 포함되어 있습니다. 따라서 지금 하고 있는 스퍼터와 포토공정 연구에서 발생하는 데이터를 먼저 체계적으로 모으는 것을 추천합니다. 예를 들어 스퍼터의 RF Power, 압력, 가스 유량, 온도, 증착 시간 같은 공정조건과 막 두께, 균일도, 저항, 표면 특성 등의 결과값을 연결한 데이터셋을 만들고 공정조건으로 결과값을 예측하는 모델을 만들어볼 수 있습니다. 더 나아가 단순 예측에서 끝내지 않고 어떤 공정변수가 결과에 가장 큰 영향을 미치는지 분석하고 최적 공정조건을 제안하는 단계까지 가면 훨씬 좋습니다. 포토공정에서도 노광 조건이나 현상 조건과 CD, 패턴 불량 등의 관계를 분석하는 식으로 접근할 수 있습니다. 중요한 것은 AI라는 단어보다 문제 정의와 검증입니다. 데이터 전처리부터 변수 선정, 학습과 검증, 성능 비교, 결과 해석까지 직접 수행하고 기존 공정조건 대비 어떤 개선 가능성을 발견했는지를 보여주세요. 특히 데이터가 많지 않다면 무조건 딥러닝을 사용하는 것보다 회귀모델, Random Forest, XGBoost 같은 방법과 통계적 분석을 비교해보는 것도 좋습니다. 실제 제조 관련 직무에서도 AI와 ML뿐 아니라 통계 기반 유의차 분석, 공정 Window 분석, 이상감지와 수율 영향인자 분석 등을 함께 활용합니다. 결국 가장 좋은 그림은 학부연구에서 스퍼터와 포토공정을 직접 수행하면서 공정 데이터를 확보하고, 그 데이터를 활용해 공정조건과 결과 사이의 관계를 분석한 뒤 AI 모델을 통해 예측 또는 최적화까지 수행했다는 경험입니다. 이렇게 만들면 단순히 AI를 공부한 학생이 아니라 반도체 공정에 대한 도메인 지식을 가지고 데이터를 활용해 공정 문제를 해결해본 학생으로 포지셔닝할 수 있습니다. 다만 연구실 데이터 사용은 지도교수님이나 연구실의 허락을 먼저 받고, 실제 연구 결과와 충돌하지 않는 범위에서 진행하는 것이 좋습니다.

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• 흰

  흰수염치킨삼성전자

  코전무 ∙ 채택률 57% ∙

  회사

  일치

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  안녕하세요. 멘토 흰수염치킨입니다. AI 활용해보는건 좋은 생각인거 같아요 현업에서도 AI도입을 하려고 노력하고 있고 AI 역량 인재를 우대하고 있어요 공수를 줄이고 업무 효율화 방향에서 접근하면 돼요 도움이 되었으면 좋겠네요. ^_^

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• 메

  메에모리삼성전자

  코상무 ∙ 채택률 48% ∙

  회사

  일치

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  네 AI를 활용하면 아주 메리트 있는 경험을 하실 수 있으십니다.

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• 

  취뽀도우미입니다대구교통공사

  코이사 ∙ 채택률 95%

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  반도체 공정기술 직무를 준비하는 과정에서 학부연구생 경험과 AI를 접목해 보려는 시도 자체는 실무 역량을 어필하는 데 긍정적인 요소가 될 수 있습니다. 특히 스퍼터나 포토 공정 같은 핵심 장비를 직접 다루며 데이터를 수집할 수 있는 환경은 현업에서 가장 선호하는 도메인 지식을 쌓기 좋은 조건입니다. 제안하신 것처럼 실험 데이터를 바탕으로 시뮬레이션 모델을 만들고 학습시키는 프로젝트는 실제 반도체 업계에서 수율 향상이나 공정 최적화를 위해 활발히 도입하고 있는 AI/ML 활용 방식과 연관이 있습니다. 다만, 학부생 신분으로 혼자서 처음부터 완벽한 AI 시뮬레이션 모델을 구축하는 것은 기술적 난이도가 높고 시간 소모가 클 수 있습니다. 따라서 모델의 고도화보다는, 공정 데이터를 어떤 목적을 가지고 전처리했으며, 모델의 결과물(예: 공정 조건에 따른 박막 두께나 프로파일 예측 등)을 실제 공정 개선이나 트렌드 분석에 어떻게 해석하고 적용할 것인지에 초점을 맞추는 것이 좋습니다. 현업에서는 AI 알고리즘 자체를 개발하는 연구원보다는, AI 툴을 이해하고 이를 반도체 공정 문제 해결에 도구로써 활용할 수 있는 엔지니어를 더 필요로 하기 때문입니다. 프로젝트를 진행하실 때는 거창한 모델을 완성하는 것보다, 내가 다룬 장비의 메커니즘을 AI가 어떻게 학습하고 설명할 수 있는지를 보여주는 데 집중하시기 바랍니다. 예를 들어 스퍼터 공정의 파라미터 변화가 결과물에 미치는 영향을 예측하는 작은 모델이라도, 그 과정에서 겪은 데이터의 한계나 오차 원인을 분석하고 개선해 본 경험이 있다면 면접에서 훌륭한 스토리텔링 소재가 될 것입니다. 이러한 실무 문제 해결 과정을 포트폴리오에 충실히 담아낸다면 훌륭한 지원 경쟁력이 될 것입니다.

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• 

  합격 메이트삼성전자

  코부사장 ∙ 채택률 77% ∙

  회사

  일치

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  멘티님. 안녕하세요. ​스퍼터 및 포토공정 장비 데이터를 활용해 AI 시뮬레이션 모델을 만드는 프로젝트는 삼성전자 공정기술 직무 지원 시 매력적인 차별화 포인트가 됩니다. 최근 반도체 공정 현업에서는 수율 향상과 결함 예측을 위해 데이터 기반 알고리즘 활용이 확대되고 있어 공정 경험과 AI 역량을 결합한 프로젝트는 실무 적합성을 강하게 입증해 줍니다. ​다만 단순히 AI 모델 구축에만 그치지 않고 공정 변수 제어를 통한 결함률 감소나 박막 균일도 예측 등 실제 공정 문제 해결 목표를 명확히 설정해야 합니다. 스퍼터의 파워, 압력 조건이나 포토공정의 노광 인자 데이터를 수집하여 공정 결과와의 상관관계를 분석하고 최적 파라미터를 도출하는 방향으로 진행하는 것을 추천합니다. 현장에서 발생할 수 있는 이상 징후 감지나 공정 최적화 관점으로 접근한다면 지원 시 강력한 직무 역량으로 어필할 수 있습니다. ​응원하겠습니다.

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• 멘

  멘토 호날도KT

  코전무 ∙ 채택률 59%

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  ● 채택 부탁드립니다 ● 공정기술 직무를 준비하신다면 충분히 도움이 되는 프로젝트입니다. 다만 AI 모델을 만들었다는 사실보다 공정 문제를 정의하고 데이터를 활용해 원인을 분석하거나 공정 조건을 개선했다는 점이 중요합니다. 현재 스퍼터와 포토공정 장비를 직접 사용할 수 있다는 것은 큰 장점입니다. 예를 들어 스퍼터 공정의 압력, 파워, 시간 등 조건에 따른 박막 두께나 저항, 균일도를 예측하는 모델을 만들어볼 수 있습니다. 포토공정이라면 노광 및 현상 조건과 패턴 특성의 관계를 분석하는 방향도 좋습니다. 먼저 공정 원리를 바탕으로 가설을 세우고 실험계획을 수립한 뒤 데이터를 수집해보세요. 이후 회귀분석이나 머신러닝 모델을 적용하고 실제

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• 개

  개미는오늘도뚠뚠삼성전자

  코부사장 ∙ 채택률 73% ∙

  회사

  일치

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  안녕하세요 멘티님, 충분히 데이터 가공 분석 역량으로 어필할수있어보입니다 ai 자체에 대한 강조 보단, 일종의 수단으로써 사용했다는 논리가 좋아보이구요

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