최고 품질의 상품들을 지금보다 더 많은 소비자들이 여러 유통 채널에서 더욱 폭 넓고 쉽게...
1. 삼성전자를 지원한 이유와 입사 후 회사에서 이루고 싶은 꿈을 기술하십시오.
저의 끊임없는 도전 정신으로 패키징 공정의 최적화와 수율 향상에 기여하고 싶습니다.
반도체 분야에서 중요한 건 끊임없는 투자와 혁신이라고 생각합니다. 다른 반도체 기업과 경쟁력을 갖추기 위해선 수율과 성능을 향상하는 기술 혁신이 필요하고 이것이 삼성전자가 추구하는 바라고 판단했습니다. 제가 가진 남들이 도전하지 않는 분야에 과감하게 도전하는 도전 정신, 현재 상태에 안주하지 않고 언제나 최고의 자리를 위해 노력하는 끈기가 있는 자세 저의 이런 자세가 삼성전자가 추구하는 이상향과 잘 부합한다고 생각했고 성장 가능성이 가장 큰 AVP의 공정기술팀의 발전에 기여하고 싶다고 생각했습니다.
이런 이상을 뒷받침하기 위해 다음과 같은 경험을 했습니다.
1) 다양한 교육을 이수하여 전공정부터 패키지, 테스트까지의 이해도를 높인 경험
2) 빅데이터 분석과 머신러닝 분류모델 학습해 본 경험
3) 다양한 분야의 분석/설계 Tool을 사용해 본 경험
전공정의 미세화가 한계에 다다르면서 패키징에도 미세화가 필요합니다. 제가 가진 전공정에 대한 이해와 데이터분석능력을 바탕으로 새로 확장될 패키징 기술을 개선하는 공정기술 엔지니어가 되고 싶습니다. 입사 후에는 회사에서 경험한 실무능력과 선배님들의 노하우를 참고로 하여 10년 안에 최고의 수율을 확보해 내는 공정기술 엔지니어가 되겠다는 꿈을 이루는 걸 보여드리겠습니다.
2.본인의 성장과정을 간략히 기술하되 현재의 자신에게 가장 큰 영향을 끼친 사건, 인물 등을 포함하여 기술하시기 바랍니다. (※작품 속 가상인물도 가능)
<독서로 발견한 인생의 가치>
성인이 되고 독서에 관심을 가지게 되면서 제 가치관은 크게 변화했습니다. 예전의 저는 소심하고 조용한, 수동적인 성격이었지만, 책을 읽으며 몇 가지 구절들이 마음에 와닿았고 이 문구들은 제 삶에 상당한 변화를 가져왔습니다.
"지금 이 인생을 다시 한번 완전히 똑같이 살아도 좋다는 마음으로 살라." -니체의 말-
이 문구는 과거를 반복하지 않겠다는 다짐으로 이어졌습니다. 또한 인생은 한정된 시간이며 기회는 늘 현재에 있다고 생각했고 더 높은 목표를 향해 나아가며 어떤 어려움에도 쉽게 포기하지 않는 끈기를 갖겠다는 결심을 했습니다.
"노력하지 않을 때 당신의 재능은 발휘하지 않는 잠재력일 뿐이다" -그릿-
몇몇 사람들은 사람의 인생은 유전 즉 재능에 의해 결정된다고 말합니다. 물론 기량을 향상시키는데 재능의 영향이 있지만 노력이 뒷받침 하지 않으면 불가능하다 생각합니다. 노력은 재능을 기량으로 발전시켜주는 동시에 기량이 결실로 이어지게 해줍니다. 이런 마인드를 통해 주어진 상황이 미흡하더라도 노력을 포기하지 않는 태도를 갖게 되었습니다
"일체유심조 : 모든것은 마음먹기에 달려있다"
사람들이 생각하는 마음은 제각각이지만 저는 마음이 태도를 의미한다고 생각합니다. 같은 상황에 처해도 사람들은 각기 다르게 받아들일수 있습니다. 이런 점에서 저는 태도의 중요성을 느꼈고 앞서 다짐했던 태도들을 다시 한번 되새겼습니다.
<소통 속에서 발견한 성공의 비결>
기업간의 끊임없는 특허분쟁을 보며 이에 대비하기 위해 특허 지식을 습득해야 한다고 생각했고 특허경진대회에 참가하기로 결심했습니다. 낮선 특허대회에 참가하는 것에 주저했지만 이 기회를 포기하게 된다면 다신 특허에 도전할 수 없을 것이라고 생각했습니다.
특허를 분석하는 과정에서 가장 큰 어려움은 기술분류표 작성과 방대한 양의 특허데이터 선별이었습니다.
처음에는 각자 분야를 나눠 조사한 뒤 따로 기술분류표를 작성하기로 했는데 한 팀원이 작성한 표가 기대의 미치지 못해 불만이 있었습니다. 하지만 성급한 판단 대신 대화를 시도했고 이 과정에서 그 팀원은 편입생이고 사전지식이 부족한 상태임을 알게 되었습니다. 그래서 해결책으로 개별작업 대신 함께 작업하며 모르는 부분은 바로 질문하여 해결하는 방식으로 변경하였습니다. 이러한 접근 방식 덕분에 팀원도 스스로 해낼 수 있는 능력을 키우게 되었고, 나중에는 오히려 제가 팀원에게 도움을 받기도 했습니다.
결과적으로 기술분류표를 성공적으로 작성하였고 OS matrix를 통해 공백기술을 파악하여 적합한 특허 전략을 제시하였습니다. 더 나아가 새로운 특허를 제시하였고 그 결과로 우수상을 수상하였습니다. 이 도전을 통해 내 상황과 타인의 상황을 고려해야 한다고 생각하게 되었고 소통과 협동의 중요성을 알게었습니다.
이러한 경험들에서 저는 끝까지 포기하지않는 끈기와 미지의 분야에 대해 과감히 도전하는 실행력 그리고 팀원과 원활하게 소통하는 법을 배웠습니다. 이를 바탕으로 삼성전자처럼 최고를 목표를 하는 엔지니어가 되겠습니다.
3.최근 사회 이슈 중 중요하다고 생각되는 한 가지를 선택하고 이에 관한 자신의 견해를 기술해 주시기 바랍니다.
<GPU에서 AI 전용 칩으로의 전환: 필연적인 미래>
현재 빠르고 다양하게 변하는 AI 시장에 대비해야 합니다. Chat GPT가 발표되고 사람들의 AI에 대한 관심이 늘고 온디바이스 AI가 탑재된 기기가 발표되는 등 우리의 삶에 AI의 비중이 커지고 있습니다.
이러한 상황에서, 현재 GPU를 AI 가속기로 사용하고 있는 빅테크 기업들은 자신들의 AI 모델에 더 적합한 자체 AI 전용 칩을 개발할 것으로 보입니다. 초기에는 범용성과 편리함 때문에 GPU를 선호했지만, 점차 전성비가 우수한 NPU나 TPU 같은 AI 전용 칩으로 전환될 것입니다. GPU는 원래 게임 그래픽을 위해 개발되었기 때문에 AI 가속기로 비효율적인 면이 있고, 환경 보호의 중요성이 커짐에 따라 전성비가 우수한 AI 전용 칩으로의 전환은 불가피하다 생각합니다.
이에 따라 반도체 제작의 수요가 증가할 것이고 이러한 수요를 선점하기 위한 대비를 해야합니다.
1. 턴키생산체제를 활용한 유기적인 협업 환경 마련
삼성전자 같은 IDM 기업은 설계부터 생산까지 모든 과정을 내부에서 처리할 수 있어, 시간과 비용을 크게 절약할 수 있습니다. 이는 AI 가속기 공급 부족으로 공급 안정성을 우려하는 고객사로부터 긍정적인 요소로 작용하여 신규고객의 확대에 강점으로 부각될 것입니다.
2. 3D 적층 기술 개발
AI 가속기에 요구되는 조건 대역폭, 반응속도, 용량, 전력효율 등을 만족하는 3D적층 기술을 개발해야 합니다. 삼성전자의 X-cube나 SAINT 기술을 개선해 고성능·저전력 AI 전용 칩을 원하는 고객사의 3D 패키징 수요를 선점해야 합니다.
3. 전공정 장비 확보
적층 패키지는 전공정 기술이 사용되므로 미리 관련 설비를 마련해야 합니다.기존 OSAT 기업에서는 플라즈마 같은 전공정 장비는 사용되지 않는다는 점에서 IDM인 삼성전자가 유리하다고 생각합니다.
이러한 전략으로 미리 대비한다면 삼성전자가 AI 전용 칩의 시장 지배력을 빠르게 확보할 수 있을 것이라 생각합니다.
4. 프로그램 개발, 알고리즘 풀이 등 SW개발 관련 경험 중 가장 어려웠던 경험과 해결방안에 대해 구체적으로 서술하여 주시기 바랍니다. (과제 개요, 어려웠던 점, 해결방법, 결과 포함)
전공정과 소자에 대한 이해와 데이터분석능력을 바탕으로 수율을 확보하는 AVP공정기술 엔지니어가 되겠습니다.
<다양한 교육 이수로 인한 폭넓은 지식 습득>
공정과 다양한 소자에 대해 이해하기 위해 NCS 반도체 공정 집중 교육을 이수했으며, 실제 제품 제작 과정을 체험하기 위해 SK하이닉스에서 진행한 반도체 커리큘럼과 서울 반도체연구소 공정 실습에 참여했습니다.
이 교육들을 통해 반도체 시장 현황과 주요 메모리 제품에 대해 공부했으며, 전공정부터 패키징, 테스트까지 반도체 공정의 전반적인 내용을 익혔습니다. 또한, 공정 설계 프로젝트와 실습 참여를 통해 원하는 소자 제작에 필요한 공정 flow를 이해하였습니다.
패키징 공정의 높아진 요구 수준에 따라 공정과 다양한 소자에 대한 이해는 필수라고 생각합니다. 여러 교육 과정에서 배운 전공정, 패키징, 테스트 등에 대한 지식으로, 앞으로의 패키징 기술 발전에 기여하겠습니다.
<머신러닝을 통한 데이터 처리능력>
머신러닝 수업을 수강하고 프로젝트를 진행했습니다. 프로젝트 초반에는 정확도가 낮았지만 데이터에 포함된 노이즈와 변수별 중요도 차이를 확인하고 이를 해결하기 위해 데이터 전처리를 진행했습니다. 또한 데이터 증강을 통해 부족한 데이터 수를 보완하여 최종으로 97%의 정확도를 확보하였습니다.
이 과정을 통해 변수의 가공과 학습을 통해 정확도를 높이는 법 배웠고 이를 활용해 실제 공정에서 발생하는 변수들을 효과적으로 제어해 공정 조건을 최적화 하여 생산성을 향상하겠습니다.
<다양한 Tool사용 경험 및 적용 능력>
학교에서 여러 수업을 수강하며 TCAD, Onshape , LTspice, Powerworld등 다양한 분석 및 설계 Tool을 사용한 경험이 있습니다. 이는 공정을 개선 시 사용되는 Tool을 새로 익히는 데 도움이 될 것입니다.
전/후공정 관련 지식과 머신러닝 활용 능력, 다양한 Tool 사용 경험을 기반으로 패키징 공정의 최고 수율을 확보하겠습니다.
최고 품질의 상품들을 지금보다 더 많은 소비자들이 여러 유통 채널에서 더욱 폭 넓고 쉽게...
1. 삼성전자를 지원한 이유와 입사 후 회사에서 이루고 싶은 꿈을 기술하십시오.
저의 끊임없는 도전 정신으로 패키징 공정의 최적화와 수율 향상에 기여하고 싶습니다.
반도체 분야에서 중요한 건 끊임없는 투자와 혁신이라고 생각합니다. 다른 반도체 기업과 경쟁력을 갖추기 위해선 수율과 성능을 향상하는 기술 혁신이 필요하고 이것이 삼성전자가 추구하는 바라고 판단했습니다. 제가 가진 남들이 도전하지 않는 분야에 과감하게 도전하는 도전 정신, 현재 상태에 안주하지 않고 언제나 최고의 자리를 위해 노력하는 끈기가 있는 자세 저의 이런 자세가 삼성전자가 추구하는 이상향과 잘 부합한다고 생각했고 성장 가능성이 가장 큰 AVP의 공정기술팀의 발전에 기여하고 싶다고 생각했습니다.
이런 이상을 뒷받침하기 위해 다음과 같은 경험을 했습니다.
1) 다양한 교육을 이수하여 전공정부터 패키지, 테스트까지의 이해도를 높인 경험
2) 빅데이터 분석과 머신러닝 분류모델 학습해 본 경험
3) 다양한 분야의 분석/설계 Tool을 사용해 본 경험
전공정의 미세화가 한계에 다다르면서 패키징에도 미세화가 필요합니다. 제가 가진 전공정에 대한 이해와 데이터분석능력을 바탕으로 새로 확장될 패키징 기술을 개선하는 공정기술 엔지니어가 되고 싶습니다. 입사 후에는 회사에서 경험한 실무능력과 선배님들의 노하우를 참고로 하여 10년 안에 최고의 수율을 확보해 내는 공정기술 엔지니어가 되겠다는 꿈을 이루는 걸 보여드리겠습니다.
2.본인의 성장과정을 간략히 기술하되 현재의 자신에게 가장 큰 영향을 끼친 사건, 인물 등을 포함하여 기술하시기 바랍니다. (※작품 속 가상인물도 가능)
<독서로 발견한 인생의 가치>
성인이 되고 독서에 관심을 가지게 되면서 제 가치관은 크게 변화했습니다. 예전의 저는 소심하고 조용한, 수동적인 성격이었지만, 책을 읽으며 몇 가지 구절들이 마음에 와닿았고 이 문구들은 제 삶에 상당한 변화를 가져왔습니다.
"지금 이 인생을 다시 한번 완전히 똑같이 살아도 좋다는 마음으로 살라." -니체의 말-
이 문구는 과거를 반복하지 않겠다는 다짐으로 이어졌습니다. 또한 인생은 한정된 시간이며 기회는 늘 현재에 있다고 생각했고 더 높은 목표를 향해 나아가며 어떤 어려움에도 쉽게 포기하지 않는 끈기를 갖겠다는 결심을 했습니다.
"노력하지 않을 때 당신의 재능은 발휘하지 않는 잠재력일 뿐이다" -그릿-
몇몇 사람들은 사람의 인생은 유전 즉 재능에 의해 결정된다고 말합니다. 물론 기량을 향상시키는데 재능의 영향이 있지만 노력이 뒷받침 하지 않으면 불가능하다 생각합니다. 노력은 재능을 기량으로 발전시켜주는 동시에 기량이 결실로 이어지게 해줍니다. 이런 마인드를 통해 주어진 상황이 미흡하더라도 노력을 포기하지 않는 태도를 갖게 되었습니다
"일체유심조 : 모든것은 마음먹기에 달려있다"
사람들이 생각하는 마음은 제각각이지만 저는 마음이 태도를 의미한다고 생각합니다. 같은 상황에 처해도 사람들은 각기 다르게 받아들일수 있습니다. 이런 점에서 저는 태도의 중요성을 느꼈고 앞서 다짐했던 태도들을 다시 한번 되새겼습니다.
<소통 속에서 발견한 성공의 비결>
기업간의 끊임없는 특허분쟁을 보며 이에 대비하기 위해 특허 지식을 습득해야 한다고 생각했고 특허경진대회에 참가하기로 결심했습니다. 낮선 특허대회에 참가하는 것에 주저했지만 이 기회를 포기하게 된다면 다신 특허에 도전할 수 없을 것이라고 생각했습니다.
특허를 분석하는 과정에서 가장 큰 어려움은 기술분류표 작성과 방대한 양의 특허데이터 선별이었습니다.
처음에는 각자 분야를 나눠 조사한 뒤 따로 기술분류표를 작성하기로 했는데 한 팀원이 작성한 표가 기대의 미치지 못해 불만이 있었습니다. 하지만 성급한 판단 대신 대화를 시도했고 이 과정에서 그 팀원은 편입생이고 사전지식이 부족한 상태임을 알게 되었습니다. 그래서 해결책으로 개별작업 대신 함께 작업하며 모르는 부분은 바로 질문하여 해결하는 방식으로 변경하였습니다. 이러한 접근 방식 덕분에 팀원도 스스로 해낼 수 있는 능력을 키우게 되었고, 나중에는 오히려 제가 팀원에게 도움을 받기도 했습니다.
결과적으로 기술분류표를 성공적으로 작성하였고 OS matrix를 통해 공백기술을 파악하여 적합한 특허 전략을 제시하였습니다. 더 나아가 새로운 특허를 제시하였고 그 결과로 우수상을 수상하였습니다. 이 도전을 통해 내 상황과 타인의 상황을 고려해야 한다고 생각하게 되었고 소통과 협동의 중요성을 알게었습니다.
이러한 경험들에서 저는 끝까지 포기하지않는 끈기와 미지의 분야에 대해 과감히 도전하는 실행력 그리고 팀원과 원활하게 소통하는 법을 배웠습니다. 이를 바탕으로 삼성전자처럼 최고를 목표를 하는 엔지니어가 되겠습니다.
3.최근 사회 이슈 중 중요하다고 생각되는 한 가지를 선택하고 이에 관한 자신의 견해를 기술해 주시기 바랍니다.
<GPU에서 AI 전용 칩으로의 전환: 필연적인 미래>
현재 빠르고 다양하게 변하는 AI 시장에 대비해야 합니다. Chat GPT가 발표되고 사람들의 AI에 대한 관심이 늘고 온디바이스 AI가 탑재된 기기가 발표되는 등 우리의 삶에 AI의 비중이 커지고 있습니다.
이러한 상황에서, 현재 GPU를 AI 가속기로 사용하고 있는 빅테크 기업들은 자신들의 AI 모델에 더 적합한 자체 AI 전용 칩을 개발할 것으로 보입니다. 초기에는 범용성과 편리함 때문에 GPU를 선호했지만, 점차 전성비가 우수한 NPU나 TPU 같은 AI 전용 칩으로 전환될 것입니다. GPU는 원래 게임 그래픽을 위해 개발되었기 때문에 AI 가속기로 비효율적인 면이 있고, 환경 보호의 중요성이 커짐에 따라 전성비가 우수한 AI 전용 칩으로의 전환은 불가피하다 생각합니다.
이에 따라 반도체 제작의 수요가 증가할 것이고 이러한 수요를 선점하기 위한 대비를 해야합니다.
1. 턴키생산체제를 활용한 유기적인 협업 환경 마련
삼성전자 같은 IDM 기업은 설계부터 생산까지 모든 과정을 내부에서 처리할 수 있어, 시간과 비용을 크게 절약할 수 있습니다. 이는 AI 가속기 공급 부족으로 공급 안정성을 우려하는 고객사로부터 긍정적인 요소로 작용하여 신규고객의 확대에 강점으로 부각될 것입니다.
2. 3D 적층 기술 개발
AI 가속기에 요구되는 조건 대역폭, 반응속도, 용량, 전력효율 등을 만족하는 3D적층 기술을 개발해야 합니다. 삼성전자의 X-cube나 SAINT 기술을 개선해 고성능·저전력 AI 전용 칩을 원하는 고객사의 3D 패키징 수요를 선점해야 합니다.
3. 전공정 장비 확보
적층 패키지는 전공정 기술이 사용되므로 미리 관련 설비를 마련해야 합니다.기존 OSAT 기업에서는 플라즈마 같은 전공정 장비는 사용되지 않는다는 점에서 IDM인 삼성전자가 유리하다고 생각합니다.
이러한 전략으로 미리 대비한다면 삼성전자가 AI 전용 칩의 시장 지배력을 빠르게 확보할 수 있을 것이라 생각합니다.
4. 프로그램 개발, 알고리즘 풀이 등 SW개발 관련 경험 중 가장 어려웠던 경험과 해결방안에 대해 구체적으로 서술하여 주시기 바랍니다. (과제 개요, 어려웠던 점, 해결방법, 결과 포함)
전공정과 소자에 대한 이해와 데이터분석능력을 바탕으로 수율을 확보하는 AVP공정기술 엔지니어가 되겠습니다.
<다양한 교육 이수로 인한 폭넓은 지식 습득>
공정과 다양한 소자에 대해 이해하기 위해 NCS 반도체 공정 집중 교육을 이수했으며, 실제 제품 제작 과정을 체험하기 위해 SK하이닉스에서 진행한 반도체 커리큘럼과 서울 반도체연구소 공정 실습에 참여했습니다.
이 교육들을 통해 반도체 시장 현황과 주요 메모리 제품에 대해 공부했으며, 전공정부터 패키징, 테스트까지 반도체 공정의 전반적인 내용을 익혔습니다. 또한, 공정 설계 프로젝트와 실습 참여를 통해 원하는 소자 제작에 필요한 공정 flow를 이해하였습니다.
패키징 공정의 높아진 요구 수준에 따라 공정과 다양한 소자에 대한 이해는 필수라고 생각합니다. 여러 교육 과정에서 배운 전공정, 패키징, 테스트 등에 대한 지식으로, 앞으로의 패키징 기술 발전에 기여하겠습니다.
<머신러닝을 통한 데이터 처리능력>
머신러닝 수업을 수강하고 프로젝트를 진행했습니다. 프로젝트 초반에는 정확도가 낮았지만 데이터에 포함된 노이즈와 변수별 중요도 차이를 확인하고 이를 해결하기 위해 데이터 전처리를 진행했습니다. 또한 데이터 증강을 통해 부족한 데이터 수를 보완하여 최종으로 97%의 정확도를 확보하였습니다.
이 과정을 통해 변수의 가공과 학습을 통해 정확도를 높이는 법 배웠고 이를 활용해 실제 공정에서 발생하는 변수들을 효과적으로 제어해 공정 조건을 최적화 하여 생산성을 향상하겠습니다.
<다양한 Tool사용 경험 및 적용 능력>
학교에서 여러 수업을 수강하며 TCAD, Onshape , LTspice, Powerworld등 다양한 분석 및 설계 Tool을 사용한 경험이 있습니다. 이는 공정을 개선 시 사용되는 Tool을 새로 익히는 데 도움이 될 것입니다.
전/후공정 관련 지식과 머신러닝 활용 능력, 다양한 Tool 사용 경험을 기반으로 패키징 공정의 최고 수율을 확보하겠습니다.