직무소개 리스트 페이지의 Key Viusal 이미지입니다. 세 명의 임직원이 대화를 하고 있는 모습입니다.

직무소개

평가 및 분석

“Advanced Package 제품의 구조와 공정, 전기적 Test 공정 Process를 이해하여 Data 기반 수율 관리, 공정 이상감지 모니터링, 불량 분석 및 Defect 검출 공정 최적화 제품의 수율/품질을 극대화
PKG 신제품 개발의 품질 검증 체계 정립 및 양산을 승인하며, 품질 모니터링, 출하 보증 체계를 정립 및 출하 제어, 품질 표준에 근거한 공정/고객 품질 이슈를 예측/예방, 고객 Claim 및 정기 Audit 대응”

Role

  • 신제품 Risk Management / 개발 품질 검증 및 공정 평가
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  • 제품 구조 및 Design 해석 기반 Defect 유형 분류, Risk 예측 및 검증
  • 공정별 Readiness 점검: 수율, 계측 Data, 공정 Data 해석 기반 양산 안정성 검증
  • Defect Detect 및 계측 설비 AVI(Auto Visual Inspection) 설비 정합성 검증
  • Electrical Test Failure Mode 해석 및 Physical 분석 기반 Risk 예측
  • 원소재, 단위 공정 조건의 Range 구간별 Window 평가 결과 기반 양산 안정성 검증
  • Check List 기반 검증 실행력 점검
  • 신제품/신공정의 Qual 승인, 신뢰성 평가 및 분석, 기준 정립 및 정합성 향상
  • 양산 이슈의 제품 Design Rule 개선 및 FMEA
  • 개발 변경점 관리 및 양산 항상성 관리 기준 정립
  • 양산 수율/품질 모니터링 및 개선
  • 단위 공정 수율, Test 수율 모니터링 및 Data Commonality 기반 조기 이상 감지
  • 공정/소재/설비 변경점 평가의 통계적 유의차 검증(2Sample T, Fisher’s exam, ANOVA 등)
  • 단위 공정별 Particle 모니터링 및 흐름 제어
  • 품질 Data 분류, Grouping 및 A/I 기법 활용을 통한 유효 인자 감지
  • 공정 모니터링을 위한 통계적 샘플 계측 방법 제시
  • 공정 부적합에 대한 원인 확인, 재발 방지 대책 수립 및 개선 활동 점검
  • 출하 품질 보증 및 고객 Claim 대응
  • Big Data 분석 및 통계 모델링을 통한 불량률, 수명 예측 및 예방
  • 출하 품질 보증을 위한 고객 실장, 신뢰성 환경 구축 및 정기 모니터링
  • PKG 연관 고객 Claim 대응 및 고객 대응 점수(CSRP) 관리
  • 고객 QQR, QBR내 VOC 접수 및 Action Item 수립/관리 (Audit 전달 사후 검증)
  • Inspection 기능 개발, 운영
  • AVI, AOI(Auto Optical Inspector) 검사 및 계측 조건 Optimize를 통한 정합성 확보
  • 검출된 Image를 바탕으로 물량 Mode 분류
    ※ ADC(Auto Defect Classification) 구조 설계 및 시스템 개발, 모니터링 및 수율 관리 운영
  • 신규 Inspection 항목 기능 개발 및 DOE 평가를 통한 정합성 검증
  • 인식 방법 효율화를 통한 생산성 향상
  • 불량 분석 및 개선
  • 제품 양산성 관리 및 수율 개선
  • 제품/공정/소재 불량 분석 및 Solution 도출
  • 반도체 Package의 비파괴/파괴 분석
  • [DATA 분석] 저수율 발생 제품의 소재, 공정 Data Commonality 분석을 통한 원인자 발굴
  • Electrical Failure Analysis Test Data 기반 불량 Mode 예측
  • Physical Failure Analysis 구조 분석을 통한 불량 Mode 확인 및 불량 원인자 발굴
  • 통계 솔루션 제공 및 데이터 서버 셋업
  • 통계 추론, 통계 모델링, AI 모델링을 위한 적절한 샘플 수/DB 구축
  • 공정 조건 변경 전/후의 수율 또는 불량률에 대한 유의차 분석
  • 공정 조건과 불량률 간의 상관성 분석
  • 데이터 서버 설치, 데이터 분석에 필요한 S/W Set-up
  • 공정 Data 이상감지 모니터링 시스템 개발
  • 차세대 제품의 필요 기술 및 동향 Sensing
  • 공정 내, 출하 시, 고객 사용 중 불량률 예측

Recommended Subject

  • 전기전자 : 반도체소자, 전자회로, 전자기학, 반도체집적공정, 기초전자회로, 영상처리, 회로이론, 전기전자회로, 디지털시스템설계 및 실험, 컴퓨터프로그래밍, 데이터 구조 및 알고리즘, 신호 및 시스템, 디지털 신호처리, 컴퓨터 비전, 컴퓨터 구조, 머신 러닝, Microwave/RF Engineering, 데이터구조 등
  • 재료/금속 : 반도체공정, 재료역학, 금속재료학, 최신반도체 재료 및 소자, 비파괴 이미징 등
  • 화학/화공 : 유기/무기화학, 물리화학, 분석화학, 나노소재화학, 유변학, 고분자물리 등
  • 기계 : 열역학, 유체역학, 열전달, 컴퓨터시뮬레이션과 설계, 고체역학, 동역학, 기계공학실험, 기구학, 기계요소설계, 센서 개론, 설계 제작 실습, 광학 이미징, 광기구 설계, 자동 제어 등
  • 산업공학 : 데이터마이닝, 데이터분석, 통계응용 등
  • 수학/통계 : 확률의 개념 및 응용, 수리통계, 수치해석, 선형대수학, 데이터과학 등
  • 물리: 물리학, 물리 광학, 기하 광학, 레이저광학, 방사선, 전자기학, 물성 물리, 고체 물리학, 반도체 물리학 등

Requirements

  • 반도체 Post FAB, PKG FAB, Test 등 반도체 공정에 대한 기초 지식자
  • 광학 이미징, 물리 광학, 레이저 광학 등 광기구 개발/설계 관련 전공자
  • 다양한 분석장비(SEM, FTIR, RAMAN, IC, XPS 등)의 사용 경험 및 활용이 가능한 자
  • 설비 기류 분석 및 유체 해석 전공자
  • 전기/전자/논리 회로 이해 능력 및 Simulation 기초
  • 프로그래밍 언어(C/C++/Verilog, Java, R, Python 등) 및 알고리즘 문제 해결 역량 보유자
  • 기구/모터/실린더 등 요소 기술에 대하여 이해하고 적용 가능한 자
  • CAD를 이해하고 이에 맞는 Simulation 구현이 가능한 자

Pluses

  • 품질직무에 대한 기본적인 지식 보유자 (품질 공학, 환경안전, PL(Product Liability), SPC, 생산관리, Test Engineering, Big Data 해석)
  • 통계적 품질관리/직무에 대한 기본적인 지식 및 tool 활용 가능자
  • 전기/전자 회로 및 DFT 구조를 활용한 TEST 유경험자
  • 소프트웨어 및 하드웨어 플랫폼을 활용한 프로젝트 수행 경험 보유자
  • 시스템 Tool(Python, Spotfire, Data Extractor) 활용 역량 보유자 : Data 수집, 전처리, Reporting
  • 국내외 품질 공인 자격증 (ASQ CQE/CRE 외, 품질기사/기술사)