팀 내에서 저는 공정 데이터 수집과 원인 분석을 담당했습니다.
이 과정을 통해 공정품질, 생산성, 장비 효율 간의 균형을 잡 는 양산관리의 역할이 단순한 모니터링을 넘어 '데이터 기반의사결정'이라는 사실을 이해했습니다.
이러한 경험을 통해 저는 양산관리 직무가 단순히 생산 효율을 관리하는 역할이 아니라, 공정데이터를 기반으로 불량을 최소화하고 생산성을 극대화하는 핵심 역할이라는 점을 배웠습니다.
SK하이닉스의 양산관리 직무에서는 공정이상을 조기감지하고, 품질 데이터를 실시간으로 분석하여 문제를 사전에 예방하는 능력이 필수적입니다.
이러한 꾸준한 학습과 실습을 통해 얻은 결론은, 양산관리 직무의 본질은 '데이터를 통해 문제를 정의하고 해결하는 과정'이라는 점입니다.
저는 공정실험과 데이터 분석을 병행한 경험을 통해 문제를 수치로 규명하는 역량을 길렀습니다.
Q2.공정 데이터 분석과정에서 가장 어려웠던 문제와 해결 방법은 무엇이었나요?
CMP 공정실험 중 장비 데이터와 측정 결과가 일치하지 않아 원인 규명이 어려웠던 적이 있습니다.

이후 반도체 제조공정 전반을 더 깊이 이해하기 위해 'Fab 생산시스템 관리' 관련 온라인 교육을 수강했습니다.
이 과정을 통해 공정품질, 생산성, 장비 효율 간의 균형을 잡 는 양산관리의 역할이 단순한 모니터링을 넘어 '데이터 기반의사결정'이라는 사실을 이해했습니다.
이러한 경험을 통해 저는 양산관리 직무가 단순히 생산 효율을 관리하는 역할이 아니라, 공정데이터를 기반으로 불량을 최소화하고 생산성을 극대화하는 핵심 역할이라는 점을 배웠습니다.
단순히 이론을 학습하는데 그치지 않고, 실제 공정과 품질 데이터로 검증하며 기술적 통찰을 얻는 과정을 꾸준히 이어왔습니다.
전문지식을 실제 환경에 적용하기 위해 방학기간에는 반도체 장비 교육센터에서 실습형 과정을 수료했습니다.
전문성을 꾸준히 높이기 위해 데이터를 활용한 공정분석 공부도 병행했습니다.
이를 통해 데이터 기반 문제 해결 접근법이 실제 양산관리 직무에서 어떻게 적용될 수 있는지 감을 잡았 습니다.
이 문제를 해결하기 위해 팀 전체의 데이터 관리 방식을 표준화할 필요성을 제안했습니다.
또한 각자 맡은 공정의 실험 결과를 하루 단위로 기록하고, 매주 금요일에는 팀 전체가 함께 결과를 검토하는 회의를 열었습니다.
처음에는 팀원들이 번거로워했지만, 반복회의를 통해 데이터 오류가 줄어들고 실험 속도가 향상되는 변화를 체감하면서 적극적으로 참여하기 시작했습니다.
5명으로 구성된 팀에서 저는 전체 일정관리와 결과 검증을 담당했습니다.
다음 단계는 제어 알고리즘을 설계하는 일이었습니다.
실험 데이터를 학습시켜 최적의 제어값을 스스로 계산하도록 설계했는데, 초기 결과는 예상보다 불안정했습니다.
모델 학습 과정이 길고 오류가 많아 몇 번이고 포기하고 싶었지만, '현장에서 쓰일 수 있는 기술을 만들겠다'는 목표를 떠올리며 끝까지 매달렸습니다.
저는 문제의 근본 원인을 끝까지 찾아내는 집요한 관찰자이자, 과정의 완성도를 가장 중요하게 생각하는 사람입니다.
하지만 단순히 꼼꼼하다는 것은 세세한 부분을 본다는 의미에 그치지 않습니다.
저는 이런 경험을 통해 "작은 진전이라도 꾸준히 쌓이면 결국 결과를 만든다"는 확신을 갖게 되었습니다.
문제가 생기면 단순히 복구에 그치지 않고, 같은 일이 반복되지 않도록 원인을 찾아 개선점을 설계합니다.
단순한 복구가 아니라, 구조적인 개선으로 문제를 해결한 경험이었습니다.
완벽을 추구하면 작은 실수에 지나치게 집착하지만, 완성을 추구하면 개선을 반복하며 점점 더 나아질 수 있습니다.
저는 그 현장에서 매일 데이터를 다루며, 공정의 작은 변화를 감지하고, 새로운 개선안을 제시하는 엔지니어로 성장하고 싶습니다.
저의 집 요함과 꾸준함, 그리고 개선 중심의 태도가 SK하 이닉스의 생산현장에 의미 있는 변화를 만들어낼 수 있다고 확신합니다.
Q2.공정 데이터 분석과정에서 가장 어려웠던 문제와 해결 방법은 무엇이었나요?
CMP 공정실험 중 장비 데이터와 측정 결과가 일치하지 않아 원인 규명이 어려웠던 적이 있습니다.
Q5.공정이상이 발생했을 때 어떤 순서로 문제를 해결하겠습니까?
Q6. 협업 시 리더로서 가장 중요하게 생각하는 점은 무엇인가요?
Q7.양산 관리직무에서 데이터보다 사람이 더 중요하다고 생각하는 이유가 있다면?
데이터는 문제의 '결과'를 보여주지만, 문제의 '맥락'을 이해하는 것은 결국 사람이라고 생각합니다.
데이터를 통해 문제를 파악하고, 사람과의 협력을 통해 근본 원인을 해결하는 것이 양산관리의 핵심이라고 생각합니다.
Q9.공정관리에서 가장 중요하다고 생각하는 역량은 무엇인가요?

[hwp/pdf]2025 SK하이닉스 양산관리 자기소개서와 면접자료