현대자동차 자소서 / 자동차 생산 2025 상반기 합격

이 글은 실제 현대자동차 생산 직무 합격자의 자기소개서 예시입니다. 자동차 생산·제조 직무를 준비하는 취준생이라면 [링커리어 자만검]에서 더 많은 합격 자소서를 확인해 보세요. 1. 자신이 ‘모빌리티 기술인력’이라고 생각하는 이유와 남들과 차별화된 본인만의 강점을 기술해 주십시오. 회사를 선택할 때 회사 내에서 직무 내용을 직접 보면서 배우고 수행할 수 있는지, 그 과정에서 다른 것도 많이 배울 수 있는지에 대해서 많이 고려합니다. 르노자동차에서의 현장 업무 경험과 전기분야로 쌓은 역량, 현장에서 발생하는 데이터 분석 경험들이 모빌리티 기술인력에 적합하다고 생각하여 지원하게 되었습니다. [르노자동차 교대 근무 경험] 르노자동차에서의 현장 업무 경험이 남들과 차별화되는 중요한 요소입니다. 군 복무 이전엔 차량 점검, 포장, 운송까지 여러 부서에서 근무하였고, 전역 이후엔 차량 시트 제작, 에어 필터와 라디에이터 제작을 하며 차량 제조와 관련된 전반적인 과정을 직접 경험하였습니다. 이 과정에서 장비 동작 불량 이슈 및 부품 체결 불량에 대한 해결 능력을 길렀으며, 현장 상황에 맞는 유연한 대처 능력을 배양할 수 있었습니다. 이러한 업무와 현장 이슈를 단 이틀 만에 모두 숙지하여 다른 근로자들과 일했고, 현장의 상급자분들에게 호평을 받았습니다. [반도체 공정 설비 데이터 분석을 통한 수율 개선 교육 이수] 반도체 공정이 정상적으로 진행되는지 공정 설비 데이터 분석을 진행했습니다. Excursion이 발생했을 때 해당 웨이퍼의 진행 이력을 분석하였습니다. 측정된 파라미터 값의 변화가 1% 내외이면 정상 진행되었다고 판단 기준을 정하고, 데이터 전처리 후 조건을 만족하는 가스 농도, 압력, 온도를 포함한 Recipe를 선정하였습니다. 그 이후에는 Target Spec을 조정하여 Recipe를 를 수정해보는 과정까지 진행하였습니다. 2. 협업을 통해서 문제를 해결해본 경험과 그 과정에서 느꼈던 본인 성격의 단점, 이를 극복하기 위한 노력을 말씀해주세요. [반도체 소자설계, 공정 설계 경험] '반도체소자설계' 과목에서 프로젝트 리더를 맡았습니다. TCAD를 통해 처음부터 소자의 파라미터들을 직접 설정하면서 BJT, CMOS, DRAM, TFET, Flash memory, IGBT등을 설계하고 데이터를 공유하여 다른 조원들과의 협력을 통해 최적의 소자를 설계하였습니다. CMOS의 noise margin을 VDD/2에서 균등하게 하기 위해 PMOS, NMOS의 소자 폭을 mobility 값의 비율에 따라 설정하여 latency 없이 동작하도록 설계했습니다. 또 IGBT 동작 전압을 1V로 낮추기 위해 trench 구조의 깊이를 바꿔보며 I-V curve를 통해 최적의 깊이 0.5um를 가진 IGBT를 설계하였습니다. 다양한 소자 설계 경험은 설계 툴 사용방법과 몰랐던 소자 동작 특성을 알 수 있게 해주었습니다. '반도체공학' 과목의 NAND gate IC Reverse Engineering 프로젝트 리더를 맡아 반도체 소자설계 과목에서 CMOS 소자 시뮬레이션을 통해 얻은 데이터를 활용해 프로젝트를 진행하였습니다. mobility 값의 비율에 따른 PMOS, NMOS의 폭의 비율을 정하여 multifinger mask를 제작하였고 수많은 multifinger CMOS의 균일도 향상을 위해 LPCVD 산화막 형성 방식을 선정하였습니다. 다른 사람들과 공정을 설계해보면서 협업능력을 기를 수 있었습니다. 이러한 과정중에 일이 막혔을 때 답답함을 느끼고 오히려 혼자 할려고 하는 모습들을 보였습니다.앞으로는 팀원들을 끝까지 믿고 함께 해결해나가는 사람이 되겠습니다. 3. 스스로 목표를 설정해서 달성해나가는 과정에서 겪은 어려움과 극복해낸 방법을 말씀해 주십시오. [ChatGPT, Python을 활용한 MATLAB 프로그램 구현] 코딩이 필요한 과목을 들을 때 ChatGPT를 많이 사용하였습니다. 오류가 나거나 원하는 결과물이 나오지 않을 경우 출력된 오류 메시지나 결과창을 캡처해서 다시 올리는 과정을 많이 반복했는데 과정이 많아지다 보니 결과물의 정확성이 낮아졌습니다. 그래서 초기에 원하는 형태의 프롬프트를 입력하면 코드 실행 오류가 발생하지 않을 때까지 자동으로 수정하고 결과를 출력하는 프로그램을 개발하는 걸로 졸업 논문 주제로 정하였습니다. 오류가 발생했을 때 자동으로 다시 OPENAI로 반환하여 수정된 코드를 반환하도록 코드를 구성하였습니다. 하지만 이 과정에서 프롬프트의 변화가 없음에도 출력결과가 달라지는 문제점이 생겼습니다. 그래서 프롬프트 엔지니어링 공부를 추가적으로 진행했고 더 좋은 LLM을 사용할 수 있게 코드를 수정해 나갔습니다. 발표 당일날 3가지 예시 프롬프트를 입력하여 나오는 결과의 변화를 실시간으로 보여주었고 A+라는 성적을 받았습니다. LLM 분야는 생소했지만 프롬프트와 코드를 계속 수정해 나가면서 원하는 출력값으로 다가가는 과정이 즐거움을 줬고 LLM을 다양하게 활용하고 싶은 호기심이 생겼습니다. 그래서 LLM을 활용한 데이터 분석 플러그인을 추가적으로 개발하였고 계속해서 성능을 올리기 위한 작업을 진행하고 있습니다. 앞으로 인공지능 활용 능력은 더욱더 중요해질꺼라 생각하며 인공지능 분야에서 쌓은 능력도 활용하여 장비에 발생하는 문제의 원인을 해결하는데 기여하겠습니다.

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현대자동차 / 자동차 생산 / 2025 상반기