직무 · 삼성전자 / 공정기술
안녕하세요 이번에 TSP총괄 사업부 공정기술 지원하려는 취준생입니다. 직무 관련 지식이 현저히 적어 질문 올리게 되었습니다. 질문 1 : 정확한 하루 일과가 궁금합니다. 질문2 : 공정 상 혹은 품질 상에 주로 어떤 문제가 발생하는지 궁금합니다. 어떻게 해결하는지도 알려주시면 감사하겠습니다 질문3 : 데이터 분석 역량이 어떻게 활용되는지 궁금합니다.
2025.03.13
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메공기와 반공기은 직무적으로 어떤 차이가 있나요? 제가 반도체 관련 경험은 공정실습에서 포토와 에칭 공정 파라미터 몇개 나눠서 진행해본 경험밖에 없습니다. 이 외에도 공정 변수를 달리해서 변화를 보는 실험을 했었는데 이 경우에 메공기와 반공기 어느 곳을 쓰나 별 차이 없을까요?
최종 제출 전에 고민이 되어 질문드립니다. - 반도체 8대 공정 온라인 실습 과정 - 코멘토 캠프 ON Stack Recipe 설계, FDC Data 및 Particle Map 분석, T/V Press log와 Gas scheme 분석 등 - 나노기반교육 나노소자공정 외 3개 여기까지 반도체 관련 활동 - 센서 데이터 기반 공정 최적화 데이터 분석 프로젝트 (머신러닝) - 웨이퍼 맵 기반 결함 분석 (머신러닝, 딥러닝) - 파이썬 기반 streamlit, 생성형 AI 활용 / 태블로, spotfire 등 시각화 프로그램 사용 공정기술 직무 JD에도 - Big Data의 통계적 Tool 활용 가능자(R,Python 등) - 공정 최적화와 품질 개선 활동을 통해 공정 전문가로 성장할 수 있습니다. 이 있어 공정기술로 지원서를 작성했는데 단순 분석이 아니라 머신러닝 등이 fit 하지 않다고 느낄 것 같아 고민입니다. 공정기술 자소서에 위의 데이터 분석 경험을 적어도 문제 없을까요?
안녕하세요 신소재공학전공 석사입니다. 막연히 연구를 해보고싶어 석사로 진학하고, 취업도 연구개발쪽을 희망하였는데 막상 취준을 시작하니 제 연구분야와 핏한 직무는 공정기술이더라고요. 저는 주로 반도체소자를 제작하고 전기적특성을 측정, 공정조건을 바꿔 소자특성 향상 등의 연구를 하고있습니다. 공정기술은 3교대고, 학사비율이 높아 석사까지 했어야했나하는 생각도 드는데요... 또 취업 성공을 위해선 공정설계보단 기술이 현실적으로 맞는 거 같고... 캐드경험이 없는 분들도 공설 많이 가시나요 고민이 많이 되네요 현직자분들의 입장에서 취준생으로 돌아간다면 어떤 직무를 택하실지와 이유에 대해 현실적으로 조언듣고싶습니다. 또한 공기와 공설의 역량차이이나 업무난이도 차이도 자세히 알고싶습니다.
메공기와 반공기은 직무적으로 어떤 차이가 있나요? 제가 반도체 관련 경험은 공정실습에서 포토와 에칭 공정 파라미터 몇개 나눠서 진행해본 경험밖에 없습니다. 이 외에도 공정 변수를 달리해서 변화를 보는 실험을 했었는데 이 경우에 메공기와 반공기 어느 곳을 쓰나 별 차이 없을까요?
최종 제출 전에 고민이 되어 질문드립니다. - 반도체 8대 공정 온라인 실습 과정 - 코멘토 캠프 ON Stack Recipe 설계, FDC Data 및 Particle Map 분석, T/V Press log와 Gas scheme 분석 등 - 나노기반교육 나노소자공정 외 3개 여기까지 반도체 관련 활동 - 센서 데이터 기반 공정 최적화 데이터 분석 프로젝트 (머신러닝) - 웨이퍼 맵 기반 결함 분석 (머신러닝, 딥러닝) - 파이썬 기반 streamlit, 생성형 AI 활용 / 태블로, spotfire 등 시각화 프로그램 사용 공정기술 직무 JD에도 - Big Data의 통계적 Tool 활용 가능자(R,Python 등) - 공정 최적화와 품질 개선 활동을 통해 공정 전문가로 성장할 수 있습니다. 이 있어 공정기술로 지원서를 작성했는데 단순 분석이 아니라 머신러닝 등이 fit 하지 않다고 느낄 것 같아 고민입니다. 공정기술 자소서에 위의 데이터 분석 경험을 적어도 문제 없을까요?
안녕하세요 신소재공학전공 석사입니다. 막연히 연구를 해보고싶어 석사로 진학하고, 취업도 연구개발쪽을 희망하였는데 막상 취준을 시작하니 제 연구분야와 핏한 직무는 공정기술이더라고요. 저는 주로 반도체소자를 제작하고 전기적특성을 측정, 공정조건을 바꿔 소자특성 향상 등의 연구를 하고있습니다. 공정기술은 3교대고, 학사비율이 높아 석사까지 했어야했나하는 생각도 드는데요... 또 취업 성공을 위해선 공정설계보단 기술이 현실적으로 맞는 거 같고... 캐드경험이 없는 분들도 공설 많이 가시나요 고민이 많이 되네요 현직자분들의 입장에서 취준생으로 돌아간다면 어떤 직무를 택하실지와 이유에 대해 현실적으로 조언듣고싶습니다. 또한 공기와 공설의 역량차이이나 업무난이도 차이도 자세히 알고싶습니다.
답변 7
채택된 답변안녕하세요 멘티님. 1. 하루 일과 출근 후 설비 및 공정 모니터링 (전일 생산 데이터 점검) 공정 이상 감지 및 문제 대응 (수율 저하, 결함 분석) 신규 공정 개발 및 최적화 (설비 조건 변경, 테스트 진행) 데이터 분석 및 보고서 작성 (수율 개선, 공정 개선 방향 제안) 타 부서 협업 (품질·설비팀과 이슈 논의, 대책 수립) 2. 주요 문제 및 해결 방법 공정 불량 (오염, 층간 불량): 공정 조건 최적화, 설비 유지보수 강화 수율 저하 (웨이퍼 결함, 균일도 문제): 데이터 분석 후 공정 변수 조정 설비 이상 (센서 오작동, 파티클 발생): 실시간 모니터링 및 정기 점검 3. 데이터 분석 활용 수율 분석 및 결함 원인 도출 (빅데이터 활용) 공정 변수 최적화 (머신러닝 기반 공정 제어) 실시간 공정 이상 탐지 (SPC, AI 기반 이상 감지) 데이터 분석 역량은 공정 개선과 문제 해결에 필수적으로 활용되니 참고 부탁드립니다
채택된 답변하루 일과: TSP총괄의 공정기술 직무는 반도체 패키지의 PKG 조립 공정과 Test 공정을 개선하고, 불량률을 낮추고 생산성을 높이는 역할을 수행합니다. 하루 일과는 주로 공정 데이터 분석, 불량 원인 분석, 공정 최적화 및 설비 개선에 집중됩니다. 이를 통해 수율 향상과 품질 관리를 목표로 합니다. 공정 및 품질 문제: 공정 상에서 주로 발생하는 문제는 불량률 증가와 생산성 저하입니다. 이를 해결하기 위해 데이터 분석을 통해 불량 원인을 파악하고, 공정 조건을 최적화합니다. 예를 들어, Big Data 분석과 통계 모델링을 활용하여 불량 예측 및 예방을 수행합니다. 또한, 설비 개선과 소재 품질 관리를 통해 품질 위험 요소를 관리합니다. 데이터 분석 역량 활용: 데이터 분석 역량은 공정 데이터를 분석하여 불량 원인을 파악하고, 공정 파라미터를 최적화하는 데 활용됩니다. 이를 통해 수율 향상과 생산성 증가를 목표로 합니다. Spotfire, Minitab, Excel, Python과 같은 도구를 사용하여 CoA 데이터를 통계적으로 분석하고 관리합니다. 이를 통해 품질 관리와 공정 최적화를 수행합니다.
채택된 답변1. 공정기술 자체가 불량분석 그리고 공정 인터락 풀고, 설비이슈 같이 해결하고 이런겁니다. 예로들면 어떤 step에서 불량이 발생하면 왜 발생했고 공정이 왜 중단됐고, 후속에 동일한 이슈가 발생하지 않을지... 이런 것 입니다. 2. 맡은 공정마다 불량이 모두 발생하게 됩니다. 예로들면 접착제를 채우는 과정에서 덜 나오거나, 잘 안붙거나 이런것들에 의해 인터락이 발생하게 되면 이슈를 찾고 해결하는 것 입니다. 3. 지나간 웨이퍼들에 대한 모든 데이터를 뽑아서 파라미터별로 뭐가 잘 못됐고 트렌드를 보고 이러한 것입니다~
채택된 답변안녕하세요 지원자님! TSP총괄 공정기술 직무에 대해 궁금한 점이 많으시군요~ 최대한 쉽게 설명드릴게요! TSP총괄 공정기술 엔지니어의 하루 일과는 보통 공정 모니터링부터 데이터 분석, 문제 해결까지 다양하게 이루어집니다. 출근하면 먼저 전날 생산된 제품의 품질 데이터를 확인하고, 공정 중 이상 발생 여부를 체크해요. 이후 라인을 돌면서 설비 상태를 점검하고, 품질 이슈가 있는지 확인합니다. 만약 문제가 발견되면 관련 부서와 협업해 원인을 분석하고 개선 방안을 마련하는 과정을 거쳐요. 공정이나 품질 측면에서 자주 발생하는 문제로는 공정 불량, 설비 트러블, 원재료 문제 등이 있습니다. 예를 들어, 솔더 볼 어태치(Solder Ball Attach) 공정에서 볼 위치가 밀리는 문제가 발생할 수 있어요. 이 경우 AOI(자동 광학 검사) 데이터를 활용해 패턴을 분석하고, 공정 조건을 조정하거나 설비 정비를 진행하게 됩니다. 데이터 분석 역량은 공정 개선과 품질 관리에서 핵심적인 역할을 합니다! TSP 공정에서는 수율 분석, 불량 원인 분석, 공정 조건 최적화 같은 작업이 필수인데요, 이를 위해 엑셀, Python, Minitab 같은 툴을 활용해 데이터 패턴을 찾고 공정 변수를 조정하는 일이 많아요. 예를 들어, Saw 공정에서 칩 크랙률을 낮추기 위해 데이터 기반으로 커팅 속도와 압력을 최적화하는 작업을 할 수 있죠! 지원자님께서 데이터 분석을 잘 활용하면 공정 최적화와 불량률 개선에 큰 기여를 할 수 있을 거예요! 도움 되셨길 바라며, 궁금한 점 더 있으면 편하게 물어봐 주세요~ 도움이 되셨다면 채택 부탁드려요~ 응원합니다~!
