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Q. 통계학, 장비사 경험 칩메이커 이직
안녕하세요, 통계학 석사를 졸업 후(연구실에선 데이터마이닝,ml/dl 연구 수행) 반도체 장비사에서 설비 ai솔루션 기능 개발, 고객사 이슈 데이터 분석 대응 업무를 수행중입니다. 이 경우 진로를 어느 방향으로 잡아야할까요. 특히 삼성전자, 하이닉스 같은 칩메이커로 이직하고 싶은데 어느 직무에 지원해야할지 모르겠습니다. 정확히 핏하다기 보단 다 애매하게 걸치는 느낌입니다 설비기술에서는 ai 직무를 크게 원하는지 모르겠고, 공정/양산 기술에서는 단위공정 경험이 부족할듯 합니다 그나마 평분/dmi같은 곳이 데이터 마이닝 인력이 필요하다고 하는데 , 설비사 특성 상 웨이퍼 레벨에서 불량분석 경험이 부족하기도 하고 파이썬,r통한 머신러닝보다는 c언어 기반 로직 프로그램을 더 많이 다루는 것처럼 보입니다 어느 직무를 타겟해서 준비해야할지 모르겠습니다. 고견 나눠주시면 감사하겠습니다
2026.03.17
답변 4
- RReminisen5SK하이닉스코차장 ∙ 채택률 51%
채택된 답변
안녕하십니까? SK하이닉스 기반기술 직무로 재직중인 Reminiscence입니다. 하이닉스의 경우 기반기술 - DMI, 및 IT쪽과 관련이 있어보입니다. 티오를 고려할 때 dmi를 추천합니다 삼성의 경우 글앤총 일부 직무가 fit한.것으로 알고 있습니다. 도움이 되셨다면 채택 부탁드립니다.
Top_TierHD현대건설기계코사장 ∙ 채택률 96%경력의 경우에는 직무연결성이라는 것이 가장 중요합니다. 경력을 뽑는 이유가 현장에, 현업에 즉투입 가능한 사람을 원하기 때문으로 이것이 일치하지 않는다면 불가능은 아니겠지만 이직에 많은 어려움이 있다고 보셔야 합니다.
- PPRO액티브현대트랜시스코전무 ∙ 채택률 100%
안녕하세요 멘티님~~ 현재 경력은 ‘제조+데이터’ 융합형으로 강점이 명확합니다. 칩메이커에선 평분/수율·DMI·공정기술 내 데이터 분석 포지션을 1순위로 추천드립니다. 설비 AI·이슈 분석 경험은 수율개선·불량분석과 직결되어 충분히 어필 가능합니다. 웨이퍼 경험 부족은 공정지식 보완과 사례 정리로 커버하고, Python 기반 분석 성과를 강조해 지원 방향을 명확히 하세요.
- 멘멘토 지니KT코상무 ∙ 채택률 62%
● 채택 부탁드립니다 ● 현재 이력은 애매한 것이 아니라 오히려 요즘 반도체에서 가장 선호하는 융합형입니다. 설비 데이터 분석 경험과 통계 기반 역량은 공정기술보다는 품질 분석 평분 수율 개선 쪽이 훨씬 잘 맞습니다. 특히 칩메이커에서는 설비 로그와 공정 데이터를 연결해 이상 탐지하고 개선하는 역할이 중요합니다. AI 직무로 바로 가기보다 데이터 기반 공정 개선 포지션을 타겟으로 잡고 Python 기반 분석과 공정 변수 이해를 조금만 보완하면 충분히 경쟁력 있습니다. 지금 강점 방향을 유지하면서 포지션만 명확히 잡는 것이 핵심입니다.
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생산기술과 공정기술 사이에 업무 상 가장 큰 차이가 무엇일까요? 언뜻보면 비슷한거 같아서 여쭤봐요
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