삼성전자 DS 제조기술 담당 직무와 본인의 연구 경험이 유사한지 고민하고 계시는군요.
1. 신호 및 시스템 설계에서의 SW 개발과 본인의 연구 비교
• 신호 및 시스템 설계 직무에서의 SW 개발은 일반적으로 센서 데이터 처리, 신호 분석, 임베디드 시스템 개발 등을 포함합니다.
• 본인이 진행한 연구 중 반도체 공정 센서 데이터를 활용한 수율 판단 모델 및 프로그램 개발 경험은 이와 일부 연관이 있습니다.
• 하지만 신호 및 시스템 직무는 머신러닝보다는 DSP(Digital Signal Processing), 필터링, 알고리즘 최적화, 센서 인터페이스 처리 등의 엔지니어링 요소가 포함될 가능성이 높습니다.
• 따라서, 본인이 머신러닝 기반 품질 검사 및 데이터 분석 중심이라면, 신호 및 시스템 직무보다는 데이터 분석/AI 응용 직무가 더 적합할 수도 있습니다.
2. ML 데이터셋 라벨링과 연구 경험의 유사성
• 자동 라벨링 과정에서 이상치 탐지 및 정제된 데이터셋 생성을 하셨다면, 이는 ML 데이터셋 구축 업무와 연관성이 있습니다.
• 다만, 산업 현장에서의 데이터 라벨링 업무는 단순 수작업을 포함하거나, 대량의 데이터셋을 관리하는 역할도 포함될 수 있어, 본인이 했던 연구 방식과는 차이가 있을 수 있습니다.
• 만약 연구에서 자동화된 데이터 정제 알고리즘 설계 및 성능 최적화까지 경험했다면, 데이터 라벨링을 포함한 데이터 엔지니어링 및 ML 응용 업무와 유사할 가능성이 높습니다.
3. 삼성전자 DS 제조기술 담당 직무와의 연관성
삼성전자 DS 부문의 제조기술 직무는 공정 최적화, 품질 관리, 자동화 시스템 개발 등의 역할을 포함합니다. 주요 업무는 다음과 같습니다.
• 반도체 공정에서 발생하는 수율 데이터 분석 및 불량 예측 모델 개발
• 센서 및 장비 데이터를 활용한 공정 자동화 및 최적화 알고리즘 개발
• 머신러닝을 활용한 이상 탐지, 불량 판별, 공정 개선 연구
본인의 연구 경험이 불량 검출 모델 개발, 센서 기반 공정 수율 판단, 자동 라벨링 데이터 정제 등이므로, 제조기술 직무와 연관성이 높은 편입니다. 다만, 제조기술 직무에서는 공정 및 반도체 제조 지식이 필수적일 가능성이 높기 때문에, 이 부분을 보완하면 강점이 될 수 있습니다.
4. 추천 방향
• 제조기술 직무를 지원하려면 반도체 공정 지식(특히, 웨이퍼 검사, 공정 변수)이 필요할 수 있음.
• 신호 및 시스템 직무는 머신러닝보다는 신호 처리 및 시스템 최적화 기술을 더 요구할 가능성이 있음.
• 본인의 강점이 머신러닝 기반 데이터 분석 및 품질 검사 모델 개발이라면, 제조기술 직무가 더 적합할 가능성이 높음.
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