Q. 삼성ds 공정설계/공정기술 데이터 분석 능력

답변 7

• P

  PRO액티브현대트랜시스

  코전무 ∙ 채택률 100%

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  먼저 채택한번 꼭 부탁드립니다!! 조언드리자면, 4학년 시점에서 ‘비반도체 데이터 분석 학회’에 새로 들어가는 것은 신중해야 합니다. JD에 데이터 분석이 반복되는 이유는 파이썬·통계 자체가 목적이라기보다, 공정·품질 데이터를 해석해 의사결정을 할 수 있느냐를 보기 때문입니다. 그래서 시간이 제한된 상황에서는 데이터 학회에서 새로운 도메인·공모전을 쌓는 것보다, 이미 하고 있는 전공 실험·연구·프로젝트에 데이터 해석 관점(STAT, 트렌드 비교, 조건별 결과 분석)을 덧붙이는 편이 효율적입니다. 주변 의견처럼 반도체 직무에서는 소자·공정 이해가 여전히 1순위이고, 데이터는 이를 설명하는 도구입니다. 결론적으로 데이터 경험이 ‘없으면 불리’한 건 아니며, 전공 기반 활동에 데이터 사고를 얹는 전략이 지금 단계에서는 가장 합리적인 선택입니다.

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• 코

  코스타리카삼성전자

  코과장 ∙ 채택률 60% ∙

  회사

  일치

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  안녕하세요. 개인적으로는 좋은 경험일 것이라고 생각하지만 공정 설계/공정 기술 특성 상 반도체 관련 활동에 집중하는 것이 좋다고 생각합니다. 지원자님의 수학적 백그라운드와 더불어서 데이터 활용 경험을 어필할 수 있다면 굉장한 장점이 될 것이라고는 생각하지만, 데이터 분석 학회를 들어간다는게 어떤 동아리나 소모임 같은 것이라면 그 모임이 얼마나 실효성이 있는지는 정확히 알 수 없고 4학년 시점에 리스크가 큰 활동이라고 생각합니다. 더군다나, 공정 설계나 공정 기술에서 필요한 데이터 분석의 수준이 높은 일부 부서가 있지만 대부분은 그렇지 않기 때문에 해당 직무에서 취업 자체가 목표라면 다른 활동을 하는 것이 더 효율적이라고 생각합니다. 감사합니다.

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• 

  Top_TierHD현대건설기계

  코사장 ∙ 채택률 96%

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  졸업을 빨리하는 것이 중요한 것이 아닙니다. 졸업유예나 초과학기 등을 하더라도 그 기간동안 스펙을 올릴 계획이거나 기회를 잡을 수 있다면 무조건적으로 그렇게 하셔야 합니다. 졸업을 할때 스펙이 갖춰져있는지가 중요합니다.

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• 흰

  흰수염치킨삼성전자

  코전무 ∙ 채택률 58% ∙

  회사

  일치

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  안녕하세요. 멘토 흰수염치킨입니다. 하면 좋지만 반도체랑 관련 없으면 굳이에요! 데이터분석은 보조 스펙으로 생각하세요! 도움이 되었으면 좋겠네요. ^_^

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• 메

  메에모리삼성전자

  코상무 ∙ 채택률 49% ∙

  회사

  일치

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  안녕하세요! 필수가 아니라는 것에 동의하며 시간이 없다면 굳이 안하셔도 될것 같아요

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• M

  Memory Department삼성전자

  코전무 ∙ 채택률 83% ∙

  회사

  일치

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  지원자님 고민 포인트가 정말 현실적이라서 공감이 많이 됩니다! 결론부터 말씀드리면, 지금 시점에서 굳이 반도체와 무관한 데이터 분석 학회에 새로 들어가는 건 우선순위가 높지는 않다고 보는 게 맞아요~ JD에 나오는 “데이터 분석 능력”은 우리가 흔히 떠올리는 통계 공모전이나 머신러닝 모델링 자체를 의미한다기보다는, 공정에서 발생하는 수많은 데이터로 현상을 해석하고 의사결정을 할 수 있느냐에 훨씬 가깝습니다. 공정설계나 공정기술에서의 데이터 분석은 엑셀·파이썬을 써서 예쁘게 분석하는 것보다, 공정 조건 변화에 따른 결과를 비교하고 이상 원인을 가설–검증 구조로 풀어내는 능력을 더 중요하게 봐요. 그래서 주변에서 말한 “반도체 소자나 공정 이해가 더 중요하다”는 의견은 꽤 정확한 편입니다. 특히 지원자님이 4학년이고 시간이 빠듯하다면, 새로운 학회에 들어가서 도메인 없는 데이터를 분석하는 경험을 쌓는 것보다는, 이미 가지고 있는 반도체 관련 수업·실습·연구 경험 안에서 ‘데이터적으로 사고했다’는 흔적을 만드는 게 훨씬 효율적이에요~ 예를 들면 공정 실습이나 연구에서 조건별 결과를 비교했다거나, 트렌드를 보고 원인을 추정했다거나, 수율·불량·특성 변화를 정리해서 결론을 냈던 경험도 충분히 데이터 분석으로 해석할 수 있습니다. 여기에 파이썬이나 엑셀을 “보조 도구”로 활용했다는 정도만 얹어도 JD 매칭에는 전혀 부족하지 않아요! 삼성 DS에서는 “데이터를 잘 다루는 공정 엔지니어”를 원하지, “데이터 분석을 잘하는 비반도체 전공자”를 원하진 않거든요~ 만약 데이터 역량을 조금 보완하고 싶다면, 학회까지 갈 필요는 없고 지금 하고 있는 반도체 활동을 데이터 관점으로 재정리해보는 걸 추천드려요. 변수 정의 → 결과 비교 → 인사이트 도출 이 흐름만 명확히 정리해도, 면접에서 충분히 설득력 있는 데이터 활용 경험이 됩니다! 정리하면, 지금은 이것도 저것도 조금씩 하기보다는 반도체 도메인 중심 + 데이터적 사고 강조가 가장 리스크 적고 효율적인 선택이라고 생각해요~ 지원자님 방향성 전혀 잘못되지 않았고, 오히려 판단을 잘하고 계신 느낌입니다! 끝까지 자신감 가지셔도 됩니다!! 도움이 되셨다면 채택 부탁드려요~ 응원합니다~!

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• 탁

  탁기사삼성전자

  코사장 ∙ 채택률 78% ∙

  회사

  직무

  일치

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  데이터경험은 반도체 공정 및 소자경험 (학부연구생, 인턴 등) 이 필수적으로 쌓여있을때 유관된 경험으로 어필이돼서 이게 완료되셨으면 추천합니다. 데이터경험이나 자격증 없이도 플라즈마 연구생 이런걸로 오시는분들이 더 많습니다.d

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