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실제 양산라인에서 발생하는 불량 데이터를 분석하고, 테스트 장비를 통해 원인을 추적하는 과정을 담당했습니다.
이처럼 저는 이론학습, 실험 경험, 현장실습, 데이터 분석을 체계적으로 이어오며 양산기술(Package&TEST) 분야의 전문성을 쌓아왔습니다.
저는 데이터 분석 능력과 문제 해결력이라고 생각합니다.
세계 최고 수준의 반도체 기술력을 보유한 SK하이닉스에서, 제가 학습해온 데이터 분석 및 공정 최적화 역량을 발휘하고 싶었습니다.
저는 데이터 분석대회에서 포기하지 않고 문제를 해결했던 경험이 있습니다.
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이 과정에서 통계적 분석기법을 활용하여 데이터의 신뢰도를 높였으며, 교수님으로부터 "실험 데이터의 해석이 뛰어나다"는 평가를 받을 수 있었습니다.
특히 불량 패턴의 상관관계를 찾기 위해 Python을 활용한 데이터 전처리와 시각화 작업을 수행했고, 이 결과 공정조건과 불량 발생 간 의 관계를 규명하는 데 기여했습니다.
이를 통해 단순한 데이터 분석을 넘어, 실제 현장에서 활용 가능한 인사이트를 도출하는 능력을 키웠습니다.
이후 역할을 분담하여 이론 검증팀과 실험 수행팀을 나누되, 매주 중간 발표를 통해 서로의 진행 상황을 공유하도록 했습니다.
또한 공유문서를 활용해 데이터와 분석 결과를 한눈에 확인할 수 있게 하여 협업 효율성을 높였습니다.
당시 주어진 과제는 대규모 생산데이터에서 불량 원인을 규명하고 예측 모델을 만드는 것이었습니다.
SK하이닉스 양산기술 직무에서도 돌발적인 불량 발생이나 공정 이슈가 있을 수 있지만, 저는 포기하지 않고 원인을 규명하며 해결책을 찾아내는 엔지니어가 되겠습니다.
특히 '데이터에 강한 엔지니어'라는 정체성은 제가 반도체 테스트 및 패키징 분야에서 경쟁력을 갖추는 핵심 요소라고 생각합니다.
패키징과 테스트 분야에서 가장 중요한 역량은 무엇이라고 생각합니까?
저는 데이터 분석 능력과 문제 해결력이라고 생각합니다.
세계 최고 수준의 반도체 기술력을 보유한 SK하이닉스에서, 제가 학습해온 데이터 분석 및 공정 최적화 역량을 발휘하고 싶었습니다.
저는 '첨단 패키징 기술'이라고 생각합니다. |
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2025.09.25
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