직무소개
평가 및 분석
“양질의 제품 개발을 위한 솔루션을 제공하고, 품질 보증 및 고객 지원을 위한 솔루션을 제공하는 직무”
Role
- Product Engineering
- 신규 공정에 대한 평가/분석 Program 개발
- 제품개발부터 출하까지의 다양한 기술적 이슈 해결을 위한 양산 솔루션 제공
- Data mining을 활용한 평가/분석을 통해 수율 향상 추진
- EDS(Electrical Die Sorting) 기술
- Fab-out 이후 HW/SW활용하여 Wafer test 진행
- Probe Card/ATE(Automated Test Equipment) design을 통한 Product solution 제공
- 개발/양산 품질보증
- 신뢰성 평가 Methodology 및 통계적 분석 방법 개발
- 신공정/신제품 신뢰성 평가, 균일한 양산품질 확보를 위한 통계적 품질관리
- 불량 분석 및 고객 Audit 지원 등 품질 전반에 대한 Support
Recommended Subject
- 전기전자 : 반도체 소자, 반도체 재료, 반도체 공정, 전자기학, 전기/정보공학 개론, 논리설계 및 실험, 기초전자기학 및 연습, 기초회로이론 및 실험, 전기전자회로, 컴퓨터 프로그래밍, 프로그래밍언어, 프로그래밍방법론 등
- 재료/금속 : 전자재료, 재료공학, 재료역학 등
- 화학/화공 : 열역학, 열 및 물질전달, 유체역학 등
- 기계 : 구조/기기분석, 제어공학 등
- 산업공학 : 데이터마이닝, 데이터분석, 통계응용 등
- 물리 : 고체물리, 반도체물리, 전자물리의 기초 등
- 수학/통계 : 확률변수 및 확률과정의 기초, 통계학, 통계분석 등
Requirements
- 반도체 소자에 대한 기본적인 지식 보유자
- 논리설계 및 전자기학을 전공하거나 프로그래밍에 대한 전공지식 보유자
- 공학계열(전기전자, 재료/금속, 전산/컴퓨터, 화공, 기계, 산업공학 등), 물리/화학, 통계/수학 계열 전공자 또는 이에 상응하는 전공지식 보유자
Pluses
- 직무와 연관된 경험 보유자 (프로젝트, 논문, 특허, 경진대회)
- 품질직무에 대한 기본적인 지식 보유자(품질공학, 신뢰성, 통계적 공정관리, 생산관리, Test Engineering, Big Data 해석 등)
- Data science 관련 통계적인 접근이 가능한자
- 해외 고객/법인과 커뮤니케이션이 가능한 수준의 외국어 회화 역량 보유자
