Q. SK 하이닉스 기반기술 소재와 DMI

답변 7

• P

  PRO액티브현대트랜시스

  코전무 ∙ 채택률 100%

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  채택된 답변

  기반기술 직무에서는 생각보다 소재·데이터 기반 접근을 많이 활용합니다. 특히 소재팀은 단순 합성보다 “공정 적용 가능한 반도체 소재 개발 및 특성 분석”에 가깝습니다. 예를 들면 PR·하드마스크·절연막·금속배선·CMP 슬러리·패키징 소재처럼 공정 수율과 직결되는 소재들을 다루고, 개발 Flow는 보통 소재 설계 → 합성/선정 → 물성 및 계면 특성 평가 → 공정 적용 → 신뢰성·수율 검증 순으로 진행됩니다. 최근에는 실험만으로 최적화하기 어려워 계산화학·시뮬레이션·ML 활용 비중도 점점 커지는 분위기입니다. 특히 조성 최적화, 공정 조건 예측, 물성 예측, 이상 데이터 탐지 등에 AI를 접목하려는 움직임이 많습니다. DMI도 단순 이미지 검사보다 Defect classification, anomaly detection, 공정 이상 예측 쪽으로 AI 활용이 확대되는 추세라 머신러닝 경험과 연결 가능합니다. 지금까지 하신 DFT·ML 포텐셜·재료 데이터 경험은 “소재 특성을 데이터 기반으로 해석하고 최적화하는 역량”으로 포지셔닝하는 게 가장 좋습니다. 특히 “실험을 줄이고 탐색 효율을 높인 경험”, “변수 간 관계를 모델링한 경험”, “새로운 소재 후보를 예측한 경험”은 기반기술과 매우 잘 연결됩니다. 단순 AI 사용 경험보다 “반도체 공정/소재 문제를 어떻게 데이터로 풀 수 있는가” 관점으로 이야기하시면 경쟁력이 충분히 있습니다.

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• R

  Reminisen5SK하이닉스

  코차장 ∙ 채택률 54% ∙

  회사

  일치

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  안녕하십니까? lg전자에서 기구설계 업무를 했으며, 현재 sk하이닉스 기반기술 직무로 재직중인 reminiscence입니다. 1. 기반기술에서 다루는 소재는 진짜 반도체에 들어가는 소재 거의 다 다룹니다. -> 소재 개발은 사실, 협력사와 협의하여 스펙 맞추고 단가 맞추고 그런 일들 합니다. 2. 쓰는 파트가 있고 아닌 파트가 있겠죠. -> 소재 합성 예측에는 많이 쓴다고 합니다. 3. DMI에서는 계측 및 검사때 CV등에서 정말 많이 사용합니다. 4. 개인의 연구 경험을 이야기하고, 그것을 New CoC AI Driven과 연결지어서 말할 것 같습니다. 도움이 되셨다면 채택 부탁드립니다.

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  Top_TierHD현대건설기계

  코사장 ∙ 채택률 96%

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  학사신입은 꼭 핏한 경험만 있어야 하는 건 아닙니다. 말씀하신 경험들기 멘티분의 잠재역량을 보여주는 것이라 어필요소가 충분히 될 수 있습니다. 따라서 경험하신 부분들을 팩트로 담백하게 담아내시는 것을 적극 추천합니다.

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  합격 메이트삼성전자

  코부사장 ∙ 채택률 80%

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  멘티님. 안녕하세요. ​과기원 화학과에서 쌓아온 촉매 관련 DFT 계산과 머신러닝 포텐셜 경험은 배터리 및 소재 기업의 기반기술 연구실에서 매우 선호하는 고부가가치 역량입니다. 기반기술 소재팀에서는 주로 양극재나 전해질 같은 핵심 소재의 열화 메커니즘을 규명하고 신규 후보 물질을 발굴하기 위해 분자 스크리닝 단계부터 인공지능 예측 모델을 적극적으로 도입하고 있습니다. ​DMI 부서 역시 이미지 분석이나 공정 데이터를 기반으로 미세 결함을 선제적으로 잡아내는 불량 분석 자동화 시스템 구축에 머신러닝 기술을 다방면으로 활용합니다. 본인이 가진 소재 생성형 모델 설계 능력을 단순한 연산 경험에 그치지 말고 개발 주기를 단축하고 불량을 예측하는 정량적 솔루션으로 치환하여 타겟팅한다면 훌륭한 차별화 포인트가 됩니다. ​응원하겠습니다.

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• 다

  다할수있습니다큐비앤맘

  코이사 ∙ 채택률 61%

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  조금이라도 도움이 되셨다면 채택 부탁드립니다 ~~~~ 질문자님 경험이면 기반기술 소재와 DMI 둘 다 충분히 경쟁력 있습니다. 특히 단순 AI 활용이 아니라 DFT 기반 계산과 소재 데이터 자동화 경험까지 있으신 점이 강점입니다. 기반기술 소재팀은 실제로 박막재료, 전구체, 절연막, 금속재료 등 공정용 소재를 다루며 소재 설계 → 합성 → 분석 → 공정 평가 → 수율 검증 흐름으로 진행되는 경우가 많습니다. 최근에는 실험 데이터를 기반으로 조건 최적화나 물성 예측에 ML 활용도 점점 늘어나는 추세입니다. DMI는 불량 검출 AI, 공정 이상탐지, 이미지 분석, 센서 데이터 기반 예측 모델 비중이 큽니다. 그래서 질문자님처럼 계산화학과 ML 둘 다 가능한 인재는 희소성이 있습니다. 개인적으로는 소재 도메인 이해가 이미 있으셔서 기반기술 소재 직무와 더 시너지가 좋아 보입니다.

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• 멘

  멘토 지니KT

  코상무 ∙ 채택률 63%

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  ● 채택 부탁드립니다 ● 지금까지 쌓으신 경험이면 기반기술 소재와 DMI 둘 다 상당히 잘 맞는 편입니다. 특히 DFT 기반 계산, 소재 데이터 머신러닝, 생성형 모델 경험은 일반 지원자 대비 차별화 요소가 확실합니다. 기반기술 소재팀은 절연막, 금속, 포토, 패키지 관련 소재 특성 평가와 공정 적용성을 많이 봅니다. 실제로 데이터 기반 최적화나 물성 예측 니즈가 계속 커지고 있어서 머신러닝 활용도 점점 높아지는 분위기입니다. DMI 역시 불량 예측, 이상 탐지, 이미지 분석 기반 AI 활용이 많아 AI 경험 연결이 충분히 가능합니다. 면접에서는 단순 AI 경험보다 “실험 비용과 시간을 줄이기 위해 데이터를 어떻게 활용했는가” 관점으로 연결하시면 훨씬 강하게 어필될 가능성이 높습니다.

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  채택스포스코

  코전무 ∙ 채택률 78%

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  안녕하세요. 멘티님. 반갑습니다. SK하이닉스 기반기술의 소재 쪽은 반도체 공정에 직접 들어가는 재료를 중심으로 보시면 됩니다. 포토나 식각이나 증착이나 세정처럼 공정마다 쓰이는 화학 재료를 다루고 그 재료가 실제 양산 조건에서 원하는 특성을 내는지 확인하고 개선하는 흐름으로 가게 됩니다. 보통은 현업 요구가 먼저 들어오고 후보 소재를 검토한 뒤에 특성 평가와 공정 적합성 확인을 거쳐서 양산 적용 가능성을 좁혀가는 식으로 움직입니다. 계산이나 머신러닝은 충분히 연결할 수 있는데 특히 후보군을 빠르게 좁히거나 물성 예측이나 조건 최적화에 쓰기 좋습니다. 다만 면접에서는 내가 모델을 잘 만든다는 점보다 그 모델이 공정 문제를 얼마나 빨리 줄여줄 수 있는지를 말해주시면 더 설득력이 있습니다. DMI 쪽은 데이터 기반으로 불량을 찾고 공정 이상을 잡는 성격이 강해서 머신러닝 활용도가 더 자연스럽습니다. 이미지나 센서나 공정 로그 같은 데이터를 보고 이상 패턴을 찾거나 불량 가능성을 분류하고 원인 후보를 좁히는 방향으로 생각하시면 됩니다. 멘티님처럼 계산 화학과 데이터 모델링 경험이 있으면 소재 개발 쪽에서는 후보 탐색과 물성 예측에 강점이 있고 DMI 쪽에서는 이상 탐지와 분류 문제에 강점이 있다고 정리하시면 좋습니다. 제 입장이라면 면접에서 촉매 경험을 그대로 말하기보다 복잡한 데이터에서 의미 있는 특성을 뽑아내고 예측 정확도를 높인 경험을 기반기술의 소재 탐색과 불량 판정 효율화로 연결해서 설명해보시구요. 그렇게 잡으면 두 직무 모두에 충분히 맞닿아 보일 것입니다. 모쪼록 도움이 되셨다면 채택부탁드립니다. 감사합니다.

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