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

직무소개

평가 및 분석 (Evaluation and Analysis)

“반도체 제품의 특성 평가/분석에 필요한 Test Program을 개발하고, 설계/공정 불량 검출 및 분석하는 직무 / 제품의 신뢰성 및 품질을 보증하고, 고객 지원을 위한 품질 관련 솔루션을 제공하는 직무”

"Developing test programs to evaluate and analyze the characteristics of semiconductor products, detect and analyze design/process defects, ensure product reliability and quality, and provide quality-related solutions for customer support."

Role

  • Product Engineering
  • 반도체 제품의 동작 및 전기적 특성 검증 (Process/Voltage/Temperature)
  • Defect 분석을 통한 원인 규명 및 개선 활동 (Electrical Failure Analysis, Physical Failure Analysis)
  • 제품에서 발생하는 불량의 구조적, 물질적 특성 분석
  • 평가/분석을 통해 수율 향상 추진
  • Test Engineering
  • 반도체 제품의 ATE(Automated Test Equipment) Test Program 개발
  • Test 생산성 개선 및 cost-effective 프로그램 개발을 통한 Test 효율화
  • OSAT(Outsourced Semiconductor Assembly and Test) 관리
  • Test Infra (Probe Card, Test 보드 선행 기술) Solution 개발
  • Probe Card 양산 품질 모니터링 및 개선
  • Product Engineering
  • Verify the operation and electrical characteristics of semiconductor products (Process/Voltage/Temperature).
  • Identify root causes and drive improvement activities through defect analysis (Electrical Failure Analysis, Physical Failure Analysis).
  • Analyze the structural and material characteristics of defects occurring in products.
  • Drive yield improvement through evaluation and analysis.
  • Test Engineering
  • Develop ATE (Automated Test Equipment) test programs for semiconductor products.
  • Improve test productivity and enhance test efficiency by developing cost-effective programs.
  • Manage OSAT (Outsourced Semiconductor Assembly and Test).
  • Develop Test Infrastructure solutions (e.g., Probe Card, Test Board leading-edge technology).
  • Monitor and improve probe card mass production quality.
  • 개발/양산/고객 품질 확보
  • 신뢰성 평가 Methodology 및 통계적 분석 방법 개발
  • 신공정/신제품 신뢰성 평가, 개발/고객 불량 분석 및 제품 개발 완료 승인
  • 균일한 양산 품질 확보를 위한 통계적 품질 관리
  • 파운드리, OSAT 품질 Audit 수행 및 고객 Audit 대응
    • Securing Development/Production/Customer Quality
    • Develop reliability evaluation methodologies and statistical analysis methods.
    • Evaluate reliability for new processes/products, analyze development/customer defects, and approve product development completion.
    • Ensure consistent mass production quality through statistical quality control.
    • Perform quality audits of foundries and OSATs and respond to customer audits.

    Recommended Subject

    • 전기전자 : 반도체소자, 반도체집적공정, 기초전자회로, 자료구조개론, 전력전자 등
    • 재료/금속 : 전기/전자 재료, 재료공학, 재료역학, 재료강도학, 재료물성 등
    • 화학/화공 : 열역학, 열 및 물질전달, 유체역학, 유기/무기 화학 등
    • 물리 : 고체물리, 반도체물리, 전자물리의 기초, 양자역학, 에너지물리화학 등
    • 산업공학 : 데이터관리와 분석, 프로그래밍언어, 실험계획법, 데이터마이닝, 산업통계공학 등
    • 수학/통계 : 선형대수학, 수치해석, 데이터분석, 확률의 개념 및 응용, 수리통계, 이산자료분석, 데이터과학 등
    • Electrical and Electronics: Semiconductor Devices, Semiconductor Integrated Processes, Basic Electronic Circuits, Introduction to Data Structures, Power Electronics, etc.
    • Materials/Metals: Electrical/Electronic Materials, Materials Engineering, Mechanics of Materials, Strength of Materials, Material Properties, etc.
    • Chemistry/Chemical Engineering: Thermodynamics, Heat and Mass Transfer, Fluid Mechanics, Organic/Inorganic Chemistry, etc.
    • Physics: Solid-State Physics, Semiconductor Physics, Fundamentals of Electron Physics, Quantum Mechanics, Energy Physical Chemistry, etc.
    • Industrial Engineering: Data Management and Analysis, Programming Languages, Experimental Design, Data Mining, Industrial Statistics, etc.
    • Mathematics/Statistics: Linear Algebra, Numerical Analysis, Data Analysis, Probability Concepts and Applications, Mathematical Statistics, Discrete Data Analysis, Data Science, etc.

    Requirements

    • 반도체 제품의 이해 및 반도체 소자에 대한 기본적인 지식 보유자
    • 논리 설계 및 전자기학을 전공하거나 프로그래밍에 대한 전공지식 보유자
    • 공학 계열 (전기전자, 재료/금속, 화공, 기계, 산업공학 등), 물리, 화학 계열 전공자 또는 이에 상응하는 전공지식 보유자
    • Basic understanding of semiconductor products and knowledge of semiconductor devices.
    • Familiarity with logic design, electromagnetics, or related knowledge in programming.
    • Engineering majors (Electrical and Electronics, Materials/Metals, Chemical Engineering, Mechanical Engineering, Industrial Engineering, etc.), Physics, Chemistry, or equivalent knowledge.

    Pluses

    • 직무와 연관된 경험 보유자 (프로젝트, 논문, 특허, 경진대회)
    • 반도체 개발 및 분석 관련 Tool (Spotfire, SPICE Simulation, Schematic Editor, Allegro, Layout Drawing, Trace32, Power Supply, Logic / Protocol Analyzer, Oscilloscope 등) 역량 보유자
    • 분석/검사/계측 설비 활용 경험 보유자
    • Data Science 관련 통계적인 접근이 가능한 자
    • Experience related to the role (e.g., projects, papers, patents, competitions).
    • Proficiency with semiconductor development and analysis tools (e.g., Spotfire, SPICE Simulation, Schematic Editor, Allegro, Layout Drawing, Trace32, Power Supply, Logic/Protocol Analyzer, Oscilloscope, etc.).
    • Experience using analysis/inspection/measurement equipment.
    • Ability to approach problems using statistical methods related to Data Science.
    • 하지선 님
      S.LSI_평가및분석