산업공학과 PE 및 평가 및 분석 직무 지원 가능여부

안녕하세요 멘티님~

산업공학과에 AI/데이터 분석 경험을 갖고 있다면 PE(하이닉스)나 평가·분석(삼성전자)는 충분히 도전해볼 만한 직무입니다. 다만 "데이터를 잘 다룬다"만으로는 부족하고, 그 데이터를 공정 개선과 수율 향상에 연결하는 사고방식을 보여주는 것이 중요합니다.

현재가진 역량을 볼 때 PE 쪽에 일관된 준비가 되어 있는 것으로 보아, 지원했을 때, 어느 정도 가능성이 있어보입니다. 보편적으로는 산공과라면 생산 관리 쪽이 대표적이기는 하나, PE 쪽을 위주로 준비를 해오셨다면. 이 분야로 지원 도전을 해보시는 것을 추천드립니다.

직무는 본인이 정하는 것이 아니고 회사가 정해주는 겁니다. 회사 지원 공고를 보면 어떤 직무에서 어떤 전공을 우대하는지 써놓습니다. 그거 보고 지원하시는 겁니다

안녕하세요. 멘토 유산소입니다. 데이터 시각화하는 것은 거의 모든 직무에서 사용하기는 합니다.

안녕하세요.

첫째, 데이터 분석 역량으로 SK하이닉스 PE나 삼성전자 평가및분석 직무에 입사하는 산업공학과 출신이 실제로 많이 존재합니다. 수천 장의 웨이퍼에서 쏟아지는 테스트 데이터를 파이썬, R, Spotfire 등으로 통계 처리하여 불량 원인을 찾아내는 것이 PE와 평가및분석의 핵심 업무이기 때문입니다. 질문자님의 데이터 분석 학회 및 프로젝트 6회 경험은 완벽한 핏입니다.

둘째, 반도체 지식이 부족해도 산업공학과 출신이 PE 직무에 배치됩니다. 공정과 소자 자체의 깊은 지식은 전자/신소재 출신이 맡고, 산업공학 출신은 수율 통계 분석, 가설 검증, 데이터 마이닝 역량을 무기로 협업합니다.

셋째, Spotfire 기반의 반도체 공정 및 수율 개선 온라인 교육은 서류 전 가성비 최고의 스펙 보완책입니다. 무조건 수강하세요. 현업에서 가장 많이 쓰는 툴이 Spotfire이므로, 자소서에 'Spotfire를 활용한 웨이퍼 맵 불량 패턴 데이터 분석'으로 기술하면 서류 통과 확률이 급상승합니다.

넷째, 정출연 QA 인턴 6개월과 데이터 분석 프로젝트 6회의 강력한 스펙을 고려할 때, 단순 생산관리보다는 데이터 기반의 PE 및 평가및분석 직무를 밀어붙이는 것이 훨씬 합리적입니다. 수율 분석 데이터 전문가로 본인의 포지션을 확실히 정하시면 좋은 결과 있을 것 같습니다.

화이팅입니다.

데이터 분석 역량과 Spotfire 교육 계획은 PE 및 평가, 분석 직무에서 큰 강점입니다. 산업공학 Base도 데이터 기반 수율 개선 역량으로 충분히 진입 가능합니다. 공정 지식 보완과 함께 수율 최적화 등 직무 연관성을 연결해 준비해보시는 것을 추천드립니다.

1. 네 가능합니다. 다만 데이터 쪽으로만 어필하기에는 애매하고, 반도체 또는 공학 계열에서 데이터를 통해 공정 개선 및 수율과 연관짓는 학습 또는 실무경험을 추천드립니다. 
2. 네 산업공학과 출신도 PE직무에 많습니다. 공정설계 및 기술에 비해서 상대적으로 반도체 공정이나 소자 관련 지식을 엄청 깊게 보지는 않아서요. 그래도 기본적인 학습은 필요합니다.
3. 직무와 연관성이 있어서 좋아보입니다.
4. 생산이나 PE 보다는 데이터 관련 경험이라서 지금은 둘다 잘 맞아보입니다. 향후 어떤 경험을 구체적으로 쌓는지에 따라 달라질 것 같네요