다중 질문반도체

반도체 공정기술, CS 직무로 궁금한 점입니다 !!

1. 제가 현재 풍산이라는 비철금속 회사에서 소재기술연구원에 고전도 소재팀으로 인턴을 하고 있습니다 이곳에서 비철금속의 전기전도도, 경도 등을 측정하고 TEM, SEM 등을 활용하여 미세구조를 보고 있는 일을 하고 있습니다 제가 원하는 반도체 쪽 직무랑 다른 것 같아 이 인턴 내용을 자소서에 작성 해야 할지 말아야 할지 잘 모르겠습니다 현직자 분들의 의견을 듣고 싶습니다 2. 데이터 분석 관련 능력이 갈수록 중요해지고 있다고 배웠습니다 현재 adsp를 취득하고 sqld 자격증을 따려고 생각 중인데 자소서에 어필 할 수 있는 데이터 분석 관련 자격증이나 프로그램 등이 있을 지 궁금합니다 3. 직무 연관성 또한 정말 중요하다고 느낍니다 저는 TCO소재를 sputter로 증착하여 박막 만든는 학부 연구생을 하였고 공정실습 1번 등을 하였습니다 혹시 더 추가할 만한 활동 등이 있는 지 궁금합니다

익명 · 2026. 07. 23. 10:03

멘토 9명에게 발송 · 답변 4건 · 대기 5명

답변 대기: 강*훈, 배*용, 송*준, 최*혁, 공*진

멘토 답변 4

김
김* 멘토
SK하이닉스 NAND ETCH 기술 · TL
안녕하세요. 반도체 에서도 TEM, SEM을 매번 들여다보고 있습니다. 학생분의 경험을 봤을 때 SK 하이닉스 기준으로 양산기술, 기반기술 중에 직무를 정하셔야 할 것 같습니다. 양산기술에서는 TEM, SEM을 직접 사용하는 것이 아닌 계측 의뢰를 맞기고 실제로 이를 사용하여 계측하는 부서는 기반기술입니다. 그렇기 때문에 지원을 준비하실 때 어디에 더 초점을 둘지, 어느 것이 더 적성에 맞는지, 자기소개서, 면접에서 더 깊고 자신있게 준비 가능한게 어떤 것인지 정해서 직무를 선택하시면 되겠습니다. 1. TEM, SEM의 경험을 중점으로 학부 연구생의 경험을 더해서 전공정에 대한 경험을 가지고 있는 기반기술 엔지니어 2. 학부연구생의 경험을 중점으로 TEM, SEM의 경험을 더해서 계측 DATA를 더 잘 분석 할 수 있는 전공정 엔지니어 ADsP, SQLD 외에 크게 취업에 도움이 되는 자격증은 없고, 인턴, 학부연구생, 공정실습을 하면서 DATA들을 직접 EXCEL, SQL, Python 등으로 정리하고 발표 했다는 경험을 위주로 적어주면 좋은 점수를 받을 수 있습니다. 추가할만한 경험은 하이닉스에서 진행중인 하이포, 하이파이브 사업 참여, 나노종합기술원에서 진행하는 공정 실습에 참여하시면 좋은 경험이 되겠습니다.
2026. 07. 29. 20:47
임
임*빈 멘토
삼성전자 반도체 연구소 차세대연구팀 · 연구개발
안녕하세요, 질문주신 내용 순차 답변드립니다. 1. TEM, SEM을 활용하여 어떤 미세구조를 보는지가 궁금합니다. 기본적으로 분석기술에 활용되는 도구들이고, 전기전도도나 경도등을 측정하는 과정에 대한 이해나 실험하는 방식에 대해서 충분히 작성해 볼 만하다고 생각합니다. 정현님께서 현재 해당 내용이 아닌경우 어떤 내용을 자소서에 적을 수 있는지에 대한 설명이 없어 명확한 답변을 드리기 어려우나, 공정기술직무와 충분히 연관성이 있어보입니다. 2. 데이터 관련 자격증은 충분히 어필해볼 수 있는 내용이라고 생각합니다. 프로그램의 경우 데이터관련 활용하여 실제 프로젝트등을 해볼 수 있는 삼성의 싸피와 같은 것들이 있습니다. 다만 자격증을 위해 너무 시간을 쓰기 보다는 기본적인 반도체 업무에 대한 지식, 경험에 대한 부분을 먼저 준비하고, 같이 곁들이는 식으로 하기를 추천드립니다. 팀마다 다르지만 Data를 쿼리하여 사용하는 경우가 현업에서 종종 있기에, 해당능력은 좋게 평가받을 수 있습니다. 자격증 보다는 어려울 수있지만 프로젝트나 공모전 같은 것들도 데이터를 활용한 사례이기에 좋게 보여질 수 있다고 생각합니다. 3. 학부연구생 내용과 현 인턴에서의 내용을 잘 정리하여 기술하는 것이 좋아보입니다. 스퍼터의 경우가 가장 직관적인 반도체 관련 경험이고, 두개의 경험이 왜 반도체산업과 해당 직무를 희망하게 만들었는지에 대한 탄탄한 내용을 기술해보시길 바랍니다. 지금 한 내용에 대한 후속 공부나, 데이터 관련 쓸 내용을 확보하면서 취업 준비 과정을 밟아나가셨으면 좋겠습니다. 공정실습은 1번정도면 충분하기에, 보다 관련있는 쪽의 반나절, 하루정도의 공정관련 강의를 들어보는 것도 추천드립니다. 새로 뭔가를 더 하기보다는 소재관련 경험과, 박막 관련 학부연구생 내용을 잘 버무리는 것이 중요해보입니다!
2026. 08. 01. 22:01
박
박*서 멘토
삼성전자 TEST기술팀 · 품질관리
안녕하세요, 김정현님. 질문 하나씩 답변드릴게요. 1. 풍산 인턴 경험을 자소서에 작성해야 할까요? 저는 작성하는 것을 추천합니다. 다만 "비철금속 회사에서 인턴했다"가 아니라 반도체 직무와 연결해서 문제 해결 역량을 자소서에 녹여보세요. 예를 들어 현재 하시는 업무인 전기전도도 측정, 경도 평가, TEM/SEM을 활용한 미세구조 분석은 보통 YE나 TD쪽에서 매우 중요하게 활용되는 역량입니다. 공정기술이나 CS 직무 역시 원인 분석을 위해 SEM, TEM 등 분석 장비를 접하거나 데이터를 기반으로 문제를 해결하는 경우가 많습니다. 자소서에서는 어떤 문제를 분석했는지 어떤 데이터를 통해 원인을 찾았는지 결과적으로 무엇을 개선하거나 확인했는지 등을 STAR구조로 작성해보세요. 2. 데이터 분석 역량은 어떻게 준비하면 좋을까요? ADsP와 SQLD는 취업 준비 단계에서 충분히 도움이 되는 자격증입니다. 다만 현업에서는 자격증 자체보다 실제 데이터를 다뤄본 경험을 더 높게 평가하는 경우가 많습니다. 개인적으로 추천드리는 건 파이썬과 Spotfire, 혹은 파이썬내 GUI와 연동하여 공정 데이터를 실제로 다뤄서 개선해본 경험등을 작성하시는게 좋습니다.
2026. 08. 02. 10:39
강
강*규 멘토
SK하이닉스 PKG개발 · 연구개발
안녕하세요. 반도체 패키지 개발 직무에서 근무하고 있는 현직자입니다. 1. 풍산 인턴 경험은 자소서에 꼭 작성하는 것을 추천합니다. 오히려 반도체와 완전히 무관하다고 생각할 필요는 없습니다. 반도체 공정기술이나 CS 직무에서도 재료의 물성(전기전도도, 경도), 미세조직 분석, SEM/TEM 분석 능력은 매우 중요한 역량입니다. 중요한 것은 '풍산에서 근무했다'가 아니라, 어떤 문제를 해결했는지 어떤 분석 장비를 다뤘는지 데이터를 어떻게 해석했는지 를 중심으로 작성하는 것입니다. 특히 공정기술 직무에서는 불량 원인 분석(Failure Analysis)을 많이 하기 때문에 SEM, TEM 경험은 충분한 강점이 될 수 있습니다. --- 2. 데이터 분석 역량은 자격증보다 '활용 경험'이 더 중요합니다. ADsP와 SQLD는 취득하면 도움이 되지만, 이것만으로 큰 차별화가 되지는 않습니다. 오히려 아래와 같은 경험이 있으면 훨씬 좋은 평가를 받을 가능성이 큽니다. Python(Pandas, Matplotlib) Excel VBA JMP Minitab Power BI Tableau 예를 들어 실험 데이터를 Python으로 분석한 경험 DOE(실험계획법)를 이용한 공정 최적화 회귀분석이나 통계분석 경험 이런 내용을 자소서에 작성하면 직무 연관성이 훨씬 높아집니다. --- 3. 현재 활동도 충분히 좋지만, 한 가지 정도만 더 추가하면 경쟁력이 높아질 것 같습니다. 이미 TCO 박막 증착(Sputter) 학부 연구생 공정실습 소재 연구 인턴 까지 경험하셨다면 기본적인 직무 연관성은 충분합니다. 추가한다면 반도체 공정교육(K-Semiconductor Academy, 대학 공정교육) Python을 활용한 데이터 분석 프로젝트 공정 DOE 프로젝트 반도체 불량 분석 프로젝트 중 하나 정도만 더 경험해도 상당히 경쟁력이 높아질 것입니다. --- 마지막으로 드리고 싶은 말씀 공정기술과 CS 직무는 **"무엇을 전공했는가"보다 "문제를 어떻게 분석하고 해결했는가"**를 더 중요하게 보는 경우가 많습니다. 현재 가지고 계신 소재 연구 + SEM/TEM 분석 + 박막 증착 경험은 충분히 경쟁력이 있는 경험입니다. 여기에 데이터 분석 역량(Python, JMP 등)까지 갖춘다면 삼성전자, SK하이닉스, ASM, TEL, AMAT 같은 반도체 기업 지원에도 좋은 강점이 될 수 있습니다. 취업 준비 잘하시길 바랍니다!
2026. 08. 02. 14:09