취업 · 삼성전자 / 모든 직무
Q. 박사 취업 준비 문제
안녕하세요, SKY에서 이공계 박사 학위 취득하고 취준 중인 학생입니다. 최근 ASML코리아 기술지원 직무에 합격했는데, 원래 목표는 국내 대기업 R&D(소재/공정 개발)였고 이번에 지원했다가 불합격했습니다. 합격한 곳에서 커리어를 쌓고 R&D로 이직하는 방향도 생각했는데, 직무 성격이 달라 오히려 불리할 수 있다는 우려됩니다. 아는 현직자분께서는 "처음을 작은 곳에서 시작하면 이직이 더 어려워진다"며 포닥을 이어가면서 R&D를 다시 시도하는 게 낫지 않냐고도 하셨습니다. 하지만, 현재 포닥 연구활동은 반도체와 연관이 없고, A사도 충분히 좋고 큰 기업이라고 생각하여, 선택하는 것이 너무 어렵습니다. 오퍼를 수락하고 이직을 준비하는 게 나을지, 포닥을 이어가며 R&D를 다시 시도하는 게 나을지 조언 부탁드립니다.
2026.05.14
답변 6
- 멘멘토 지니KT코상무 ∙ 채택률 62%
채택된 답변
● 채택 부탁드립니다 ● 박사이시라면 단순 “취업”보다 장기 커리어 방향을 더 중요하게 보셔야 합니다. 현재 고민의 핵심은 회사 크기가 아니라 “향후 내가 어떤 전문성으로 남을 것인가”입니다. ASML 기술지원은 매우 좋은 회사이고 반도체 업계에서도 강한 경력을 만들 수 있습니다. 다만 실제 업무 성격은 고객 대응·장비 안정화·현장 대응 비중이 커서, 박사 동안 쌓은 연구 역량과는 결이 조금 다를 수 있습니다. 반대로 대기업 R&D는 진입만 성공하면 박사 연구경력과 연결성이 훨씬 좋습니다. 특히 소재·공정 개발은 박사 전공과 스토리 연결이 중요하기 때문에 처음 방향이 이후 커리어에도 영향을 많이 줍니다. 개인적으로는 경제적 부담이 크지 않다면 포닥을 이어가며 R&D 재도전을 한 번 더 해보시는 방향도 충분히 가치 있다고 생각합니다. 특히 SKY 박사라면 아직 카드가 끝난 상황은 절대 아닙니다. 다만 연구주제를 반도체와 조금이라도 연결할 수 있는 방향으로 가져가는 전략은 꼭 고민해보시는 걸 추천드립니다.
합격 메이트삼성전자코부사장 ∙ 채택률 79% ∙일치회사학교채택된 답변
멘티님. 안녕하세요. ASML 코리아는 반도체 노광 장비 분야에서 독보적인 기술력을 가진 글로벌 기업이라 기술 지원 직무에서도 최첨단 설비 메커니즘을 깊이 있게 다룰 수 있습니다. 박사 학위자로서 장비의 기술적 한계를 분석하고 최적화 솔루션을 제공한 경험은 향후 국내 대기업 R&D로 이직할 때 현장 중심의 실전 역량으로 높게 평가받습니다. 현재 진행 중인 포닥 연구가 반도체와 무관하다면 무리하게 기간을 늘리기보다 ASML에서 실무 경력을 시작하며 반도체 생태계에 대한 이해도를 넓히는 것이 실질적인 커리어에 훨씬 유리합니다. 세계 최고의 장비를 다루며 쌓은 전문성은 소재나 공정 개발 분야에서도 차별화된 경쟁력이 되므로 오퍼를 수락하고 현장에서 본인만의 기술적 자산을 쌓아나가길 권합니다. 응원하겠습니다.
Top_TierHD현대건설기계코사장 ∙ 채택률 96%석박사의 경우에는 연구를 무엇을 했는지 그것의 성과나 결과물이 명확한지 그리고 그것이 입사 후 활용가능한지가 가장 중요한 포인트 입니다. 이를 가장 중요하게 고려를 하셔서 랩실을 고르시고 산업군과 직무를 택하시길 바랍니다.
- 메메에모리삼성전자코상무 ∙ 채택률 49% ∙일치회사
일단 오퍼를 수락하고 산업계 경력을 쌓으시는게 좋을 것 같아요.
- 도도다리쑥국삼성전자코이사 ∙ 채택률 58% ∙일치회사
현직자분이 하신 말씀이 정확하기는 합니다. 길게 본다면 R&D를 추천하기는 하지만..이직 생각이 없으시다면 A사 가시는거죠
- 탁탁기사삼성전자코사장 ∙ 채택률 78% ∙일치회사
기술지원이시면 생각한 알앤디업무랑 결이 매우다릅니다. 따라서 소재 나 pr 재료등 개발원하시면 포닥하시면서 계속 해당 잡으로 지원하시는게 바람직하다고봅니다..ㅎ
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Q. 삼성전자 학점 오기재
평균학점은 정확히 기재했는데 과목 학점 중 하나를 B+에서 B0로 오기재했는데 혹시 서류 불합 여부에 크게 관여가 될까요..??
Q. 안녕하세요. 26년 2월 졸업 학점 낮고 반도체 경험은 소자 제작 1회뿐입니다.
반도체 지식만 파기보다 데이터 역량을 쌓는 게 낫다고 판단해 포스코 뉴딜 교육(8월~11월) 을 고민 중입니다. part1 100h 수학 지식 없이 확률·통계·미분·선형대수가 AI 모델 안에서 어떻게 동작, 이해하는 토대 구축. part2 100h 코딩 경험 없이 시작, 수학 개념을 Python 코드로 직접 표현 제조 데이터를 다루는 구현 역량 확보. part3 80h 라이브러리 없이 손실함수·경사하강법·모델 평가까지 전 과정을 직접 구현하며 코드가 어떻게 동작하는지 체득 part4 80h 퍼셉트론부터 출발해 활성화함수·순전파·역전파·하이퍼파라미터 튜닝까지 MLP의 전 과정을 순수 Python으로 직접 구현. PARt5 80h 통합프로젝트 및 모델경쟁 또한 Kaggle 반도체 데이터로 개인 미니프로젝트 병행하고 AI 활용해 생산성 높이는 엔지니어가 필요하다 어필하려고합니다 공정/설비 직무에 실제로 도움될까요? 타 산업 지원 시엔 어떻게 활용하면 좋을까요? 수강을 추천하는지 궁급합니
Q. 포토 공정 공부하다가 궁금한 게 있어서요!
Positive PR + ArF DUV 기준으로, 어떤 경우엔 웨이퍼 전반적으로 CD 평균이 커지는 경우가 있고 어떤 경우엔 평균은 비슷한데 웨이퍼 위치별로 CD 산포가 확 커지는 경우가 있잖아요? 이론적으로는 도포(두께/점도), 베이크(온도/시간/균일도), 노광(Dose/Focus/균일도), 현상(시간/농도/온도), 메트롤(캘리브레이션) 같은 단위공정들에서 다 원인이 나올 수 있다고 배웠는데 어떻게 해결하시는지 궁금합니다. (예: CD 평균 커지면 먼저 도포·노광 쪽에서 뭐부터 보고, 산포 커지면 균일도/온도/장비 쪽을 어떻게 타고 들어가시는지 등) 짧게라도 방향성 알려주시면 공부하는 데 큰 도움 될 것 같아요!
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