1. 지원하신 직무 분야의 전문성을 키우기 위해 꾸준히 노력한 경험에 대해 서술해주세요.
[정상 패턴 학습 기반 이상 징후 분석 경험]
저는 데이터 속 이상 신호를 빠르게 포착하고 공정 개선으로 연결하는 역량이 양산기술의 핵심 전문성이라고 생각했습니다. 이를 키
우기 위해 2년간 이미지 기반 이상 탐지 기법을 꾸준히 학습하고, 실제 웨이퍼 데이터에 반복 적용했습니다.
추가자료
양산 초기에는 불량 데이터가 부족하고 이상 유형도 비정형적이라는 점에 주목해, 정상 패턴만을 학습해 이상을 판별하는 CAE 모
델을 설계했습니다. 재구성 오차를 기준으로 defect와 미세 particle 후보를 판별했고, 이 과정에서는 단순 정확도보다 실제 양산
에서 더 치명적인 미탐을 줄이는 데 집중했습니다. Python으로 정상/이상 이미지를 반복 비교하며 Threshold를 조정했고, 오차가
크게 나타나는 결함 양상을 직접 확인하며 판별 기준을 다듬었습니다.
이 과정을 통해 98%의 검출 정확도를 달성했고, 성과물을 기반으로 한 공모전에서 최우수상을 수상했습니다. 이 경험으로 이상 징
후를 조기에 해석해 공정 개선으로 연결하는 역량을 길렀습니다. 입사 후에도 이러한 분석 역량으로 양산기술 현장에서 이상 징후를
조기에 포착하여 Yield와 불량 지표를 안정적으로 관리하겠습니다.
2. 팀워크를 발휘해 사람들을 연결하고 공동 목표 달성에 기여한 경험에 대해 서술해주세요.
[데이터로 현장의 우려를 공동 목표로 바꾼 경험]
직무혁신 성과 팀 공모전에서 현장 작업자들의 반대를 데이터로 설득해 흡착식 고무 취출장치 도입을 이끈 경험이 있습니다.
당시 작업자들은 새 장치가 불량률을 높이고 작업 편의성을 떨어뜨릴 수 있다며 테스트를 반대했고, 본사와 현장 사이의 입장 차이
로 협업이 중단될 위기였습니다. 저는 먼저 현장의 우려를 정확히 이해해야 한다고 판단해 3일간 성형 취출 과정을 함께 수행하며
고무 재현성, 취출 온도 변화, 90dB 이상의 소음을 직접 확인했습니다.
이후 이를 바탕으로 64개의 봉 구조를 모델링하고 반복 실험을 통해 최적 구조를 도출했으며, 설계 기준에도 현장 의견을 반영했습
니다. 또한 기술적 장점만 설명하기보다 작업 흐름 변화와 불량 억제 효과를 중심으로 소통해 협조를 이끌어냈습니다.
그 결과 장치를 실제 공정에 도입해 불량률 1% 미만 유지, Tact Time 51% 감소, 월 생산량 54% 증대라는 성과를 얻었습니다. 이
경험을 통해 팀워크란 서로 다른 입장을 데이터와 실행으로 연결해 공동 목표를 이루는 과정임을 배웠습니다. 양산기술 현장에서도
공정팀과 R&D팀 간 다른 입장을 데이터로 조율하겠습니다.
3. 도전적인 목표를 세우고 성취하기 위해 끈질기게 노력한 경험에 대해 서술해 주세요.
[최적의 조건을 찾기 위한 끊임없는 시도]
KTR 충전 프로토콜 프로젝트에서 21700 셀의 충전 시간을 줄이면서도 안정성을 유지할 수 있는 조건을 찾겠다는 목표에 도전한
경험이 있습니다.
과제는 단순 충방전 실험 데이터의 확보였지만, 저는 실제로 적용 가능한 충전 조건 설계를 목표로 설정했습니다. 처음 10회 실험에
서는 전류를 높이면 시간이 단축될 것이라 예상했지만, Voltage Drop과 온도 상승이 함께 나타나며 어려움을 겪었습니다. 저는 목
표를 낮추지 않고 충전 전류와 단계 전환 전압을 핵심 변수로 재설정했습니다. 이후 안정성 향상을 위해 부하를 분산할 수 있는 두 가
지 방법인 MSCC와 Pulse Charge 조건을 30회 반복 비교하며 전압 변화와 충전 시간을 반복 분석한 끝에 병목 구간을 완화할 수
있는 5-step 조합을 찾아 기존 대비 충전 시간을 23분 단축했습니다.
이 경험을 통해 도전적인 목표를 이루기 위해서는 가설에 머무르지 않고, 실패 원인을 데이터로 끝까지 추적하며 조건을 다시 설계
하는 끈질김이 필요하다는 점을 배웠습니다. 입사 후에도 양산 공정의 조건을 끝까지 개선하며 목표 수율 달성에 기여하겠습니다.
4. 지원자님은 어떤 사람인가요? 지원자님을 가장 잘 나타낼 수 있는 해시태그(#)를 포함하여, 남들과는 다른 특별한 가치관,
개성, 강점 등을 자유롭게 표현해주세요. (본 문항은 선택 문항입니다.)
#데이터로확인하는사람 #현장에서답을찾는사람
저는 문제를 감이나 추측으로 넘기기보다 데이터를 통해 먼저 확인하고, 필요하면 직접 현장에 들어가 답을 찾는 사람입니다. (주)이
너보틀과 협업한 프로젝트에서도 새로운 장치 도입을 반대하는 작업자들을 책상 위에서 설득하려 하지 않고, 3일간 현장에 들어가
공정을 함께 수행하며 소음, 작업성, 취출 온도 변화를 직접 확인했습니다. 이후 현장에서 얻은 정보를 바탕으로 설계 기준을 수정해
생산성 개선으로 연결했습니다. 앞으로도 데이터를 통해 원인을 먼저 확인하고, 필요하면 직접 현장에 들어가 해결책을 찾는 방식으
로 양산기술 현장의 문제를 해결하겠습니다.