Q. 삼성전자, 하이닉스 설비기술, 양산기술 희망하고 있고 현재 학부연구생을 할지 고민중입니다.

답변 7

• 메

  메에모리삼성전자

  코상무 ∙ 채택률 49% ∙

  회사

  일치

  ---

  전자 선택지가 더 좋은 선택일 것 같아요

  ---
• 

  Top_TierHD현대건설기계

  코사장 ∙ 채택률 96%

  ---

  학부연구생이 스펙이 되는 것도 맞지만 일반적으로 학부연구생을 하면서 어떤 성과물이나 결과물을 만들어내는 경우는 거의 없습니다. 따라서 학부연구생 경험이 있다 또는 누구를 서포트해줬다 인데 이는 시간투자대비 아웃풋이 좋지는 않은 경우라 생각합니다.

  ---
• 흰

  흰수염치킨삼성전자

  코전무 ∙ 채택률 58% ∙

  회사

  일치

  ---

  안녕하세요. 멘토 흰수염치킨입니다. 설비기술이라면 아직 AI에 대한 스펙은 필요 없는거 같아요 협업도 어느정도 직급이 돼야하는거라 신입이면 직무에 딱 맞는걸 보여주는게 더 낫다고 생각해요 도움이 되었으면 좋겠네요. ^_^

  ---
• M

  Memory Department삼성전자

  코전무 ∙ 채택률 83% ∙

  회사

  일치

  ---

  지원자님 상황을 보면 고민 자체가 굉장히 건강한 단계예요~ 아직 4학년 올라가는 시점에서 “설비기술 관점에서 뭐가 더 실전적인가”를 생각하고 계신 것 자체가 이미 현업 시선으로 움직이고 있다는 뜻이거든요!! 결론부터 말씀드리면, 학사 기준 설비기술/양산기술을 목표로 한다면 열·유체 기반 연구실이 현업 적합성은 더 직접적이고, AI 연구실은 범용성과 중장기 확장성에서 강점이 있습니다. 다만 “아무 직무나 상관없다”는 전제까지 고려하면 판단이 조금 달라져요~ 먼저 설비기술 현업 시선부터 말씀드릴게요. 삼성 메모리 설비기술이나 하이닉스 양산기술에서 학사에게 가장 먼저 기대하는 건, 솔직하게 말하면 설비를 이해할 수 있는 감각과 현장 친화력입니다. 장비 내부에서 열이 어떻게 이동하는지, 냉각이 안 되면 어떤 문제가 생기는지, 압력·유량·온도가 공정 안정성에 어떤 영향을 주는지 같은 것들이죠. 이런 부분은 열교환기, 냉각, 히트펌프 같은 열·유체 연구실 경험이 굉장히 잘 연결됩니다. “이론으로 배웠다”가 아니라 “직접 계산하고, 설계하고, 실험해봤다”는 이야기를 할 수 있다는 게 크고요~ 반도체 설비 쪽은 생각보다 굉장히 물리적입니다. 진공, 열, 유체, 냉각, 배관, 펌프, 칠러, 열변형… 이런 게 전부 설비기술의 일상이에요. 그래서 현업 설비기술 엔지니어가 학부생 이력서를 볼 때, 열·유체 연구실은 직관적으로 “아, 바로 써먹겠네”라는 느낌을 줍니다. 특히 학사 채용에서는 이게 생각보다 중요해요! 반면 AI 연구실 쪽은 어떠냐면요~ 지원자님이 느끼신 막연한 생각이 아주 틀린 건 아닙니다. 설비기술 현업에서 AI 모델을 직접 설계하고 알고리즘을 개발하는 일은 많지 않아요. 대부분은 데이터를 제공받거나, 이미 만들어진 시스템을 활용하는 쪽에 가깝습니다. 그래서 “AI 연구실 → 설비기술”로 바로 연결하면, 스토리를 잘 짜지 않으면 뜬 느낌이 날 수 있어요. 하지만 여기서 중요한 포인트가 하나 있습니다. 지원자님이 말한 설비 센서 데이터 기반 이상 탐지, 고장 진단, 예지보전 이 부분은 그냥 AI가 아니라, 설비기술과 만나는 AI라는 점이에요. 이건 스마트팩토리 전용 연구와는 결이 조금 달라요. 실제로 삼성전자나 SK하이닉스 내부에서도 설비 데이터 기반 예지보전은 설비기술, 양산기술, 제조기술 조직과 깊게 엮여 있습니다~ 즉, AI 연구실을 선택하더라도 “나는 AI 개발자다”로 가면 설비기술과 멀어지지만, “설비 데이터를 이해하는 엔지니어다”라는 포지션을 잡으면 오히려 차별화가 됩니다. 다만 이건 스토리 설계 난이도가 높다는 게 단점이에요. 학사 지원자 기준에서는 열·유체 쪽이 훨씬 설명하기 쉽고, 면접관도 이해하기 편합니다~ 범용성 측면까지 포함해서 정리해보면 이렇습니다. 설비기술/양산기술이 1순위고, 학사 취업이 목표라면 열·유체 연구실이 안정적인 선택이에요~ 현업 연결성, 설명 용이성, 직무 적합성 모두 좋습니다. 반대로 “설비기술도 좋고, 제조기술·스마트팩토리·데이터 기반 직무까지 열어두고 싶다”면 AI 연구실이 더 넓은 문을 열어줍니다. 대신 그만큼 본인이 직무 연결 스토리를 주도적으로 만들어야 합니다~ 개인적으로 지원자님 상황에서 한 가지 현실적인 조언을 드리면, 학사 설비기술을 1차 목표로 두고 있다면 열·유체 연구실 + 개인적으로 데이터/코딩 역량을 보완하는 조합이 가장 강력합니다!! 이러면 설비기술에서도 바로 먹히고, 나중에 방향을 틀 여지도 충분히 남아요~ 지금 고민은 “어느 쪽이 더 좋아 보일까”가 아니라, “내가 어느 쪽을 더 설비기술 언어로 풀 수 있을까”로 생각해보시면 답이 조금 더 선명해질 거예요~ 지원자님은 이미 방향을 잘 잡고 계십니다!! 도움이 되셨다면 채택 부탁드려요~ 응원합니다~!

  ---
• 탁

  탁기사삼성전자

  코사장 ∙ 채택률 78% ∙

  회사

  일치

  ---

  ai스마트팩토리 구축은 설비기술 안에서 빈번치는.않게 ai인프라나 혁신센터쪽과 협업하는 파트도있습니다. 일명 설비혁신쪽인데 설비기술로 입사하셔서 바로 이곳으로 가기는 제로에 가깝습니다. 따라서 설비기술 가시면 일반적인 8대공정 유지보수를 교대하면서 맡게됩니다. 현재 경험들은 설비쪽과도 연관있지만 혁신센터나 팹 인프라 구축하는 인프라쪽이 조금은 더 핏해보여서 직무변경도 고려해보시길 바라며 (코딩필수) 열교환기 냉각 이런거는 설비기술과 비벼볼수있겠습니다 ㅎ

  ---
• 좋

  좋다좋다삼성전자

  코사장 ∙ 채택률 91% ∙

  회사

  일치

  ---

  안녕하세요 사실 두 연구실 모두 관련성이 적습니다. 설비 혹은 양산기술이라면 현장 실습, 공정 실습 등등이 더 필요합니다 감사합니다

  ---
• P

  PRO액티브현대트랜시스

  코전무 ∙ 채택률 100%

  ---

  먼저 채택한번 꼭 부탁드립니다!! 현업 설비기술 학사 취업 기준으로 보면, AI 연구실이 실질적으로 더 유리합니다. 삼성 메모리 설비기술·하이닉스 양산기술의 학사 설비 엔지니어는 설비 구조 이해도도 보지만, 실제로는 장비 데이터 해석, 이상 트렌드 판단, 원인 가설 설정이 핵심입니다. 이때 센서 데이터 기반 이상탐지·고장진단 경험은 바로 직무와 연결됩니다. “설비 로그를 보고 언제 멈출지 예측했다, 알람 기준을 개선했다”는 스토리는 면접에서 강력합니다. 반면 열유체·히트펌프 연구는 설비 원리 이해에는 좋지만, 학사 설비기술에서 직접 다루는 영역은 제한적이고, 오히려 석사 R&D 성격이 강해집니다. AI 연구실이 걱정되는 지점도 맞지만, 이를 **‘AI 개발자’가 아니라 ‘설비 데이터로 설비를 살린 경험’**으로 포지셔닝하면 됩니다. 또한 범용성 측면에서도 AI·데이터 기반 설비 경험은 반도체·2차전지·스마트팩토리 전반으로 확장성이 큽니다.

  ---
• AD

  

  반도체

  설계팀

  ---

  대기업 반도체 산업으로 취업하기 위해선, 직관적 해석능력과 사고력이 필요합니다. 핵심 역량과 배운 지식을 취업에 활용하고 싶다면 국비지원 강의를 추천합니다.

  확인하러 가기