직무소개
평가 및 분석
Package 불량 발생 시 발생 원인을 분석하여 재발 방지 방안을 수립하고, 불량분석/계측/Big data를 활용한 이상점 감지를 통해 불량 발생을 사전에 예측하여 제품의 신뢰성 및 수율을 향상시키며, Package 양산 소재의 품질관리, capa 향상을 통한 수급/생산성 안정화 및 소재 이원화 개발을 수행하는 직무
Role
- Package 제품 품질 Risk 분석
- 설계/소재/공정 개발 단계 품질 Risk 사전 검증
- 제품 Design Rule 개선 및 공정 마진 평가
- 신제품 신뢰성 평가 및 분석
- 양산 품질 개선
- 공정 변경점 및 산포 관리를 통해 품질 위험요소 관리/개선
- 품질 Data 분류, Grouping 및 빅데이터 통계적 기법 활용을 통한 유효 인자 감지
- 공정 모니터링을 위한 통계적 샘플 계측 방법 제시 및 품질 시스템 구축 및 시스템 개선
- 수율 개선 및 불량 분석
- 제품 양산성 관리 및 수율 개선
- 반도체 Package의 비파괴/파괴(전기적/물리적) 분석을 진행하여 불량의 원인 분석
- 제품 설계, 공정, 고객의 관점에서 특성을 평가하여 불량 원인 규명
- 분석한 제품/공정/소재 불량의 원인에 대한 Solution 도출 및 개선사항 관리
- Big Data 분석 및 통계 모델링을 통한 불량 예측 및 예방 계측기술 개발
- 공정 결과 자동 측정을 위한 계측설비 설계 및 개발
- 자동화 공정 계측(Measurement)&검사(Inspection) 기술 개발 및 개선 연구
- PKG 조립 공정(Back-Lap, Saw, CoW Bonding, Mold, Marking, Solder Ball Attach)별 불량률 개선 및 생산성 향상 기술/설비 개발
- 계측 공정(Metrology, Inspection)에 대한 Recipe Set-up 및 정합성 확보, 미래 요소기술 개발, ADC(Auto Defect Classification)
- 수율/품질 향상을 위한 불량 해결 및 공정 조건 표준화
- 공정별로 측정된 데이터의 정기 모니터링을 통한 생산 관리 및 품질 관리
- Package 소재 입고 품질 관리
- 반도체 Package용 유기/무기/고분자 소재 개발 및 양산 소재의 품질 관리 (Film, EMC, Metal, Substrate, Capacitor 등)
- 소재사 CoA(Certificate of Analysis) data 분석 및 항목 최적화
- 수입검사 Data 분석 및 Big Data 활용 산포 관리를 통한 위험요소 관리/개선
- Spotfire/Minitab/Excel/Python을 활용한 CoA data 통계적 분석/관리
- Package 소재 품질 변경점 관리
- 소재사 Audit을 통한 소재 품질 관리/검증
- 소재사 변경점 및 CoA 산포 관리를 통한 위혐요소 관리/개선
- 주요 품질 항목에 대한 변경점 발생 시 Risk 사전 검증 (사전 공정 평가, 신뢰성 분석 등)
- SCM(Supply Chain Management)개선 및 소재 수급 안정화
- 신규 소재 개발을 통한 품질 개선 및 원가절감
- Package 소재 불량 분석 및 개선
- 불량 원인 및 소재사 R/M/F Parameter에 대한 동질성 분석 (R : Raw Material, M : Process Monitoring, F : Final Product)
- 불량 발생 원인에 대한 개선 대책 수립 및 적용 (Package제품 불량 분석, 소재 물성 분석, 불량 기인 인자 발굴 등)
Recommended Subject
- 전기전자 : 전자회로, 회로이론, 전기전자회로, 디지털시스템설계 및 실험, 논리회로, 컴퓨터프로그래밍, 컴퓨터구조, 데이터 구조 및 알고리즘, 신호 및 시스템, 디지털 신호처리, Microwave/RF Engineering, 데이터구조 등
- 재료/금속 : 금속재료, 반도체공정, 재료공학, 재료과학, 결정학, 고분자재료분석, 반도체소자, 신소재종합설계, 철강재료 등
- 화학/화공 : 고분자공학, 고분자화학, 공업분석화학, 공업유기화학, 열전달, 재료공정공학, 전기화학공학, 나노소재화학, 물리화학 등
- 기계 : 열역학, 유체역학, 고체역학, 열전달, 동역학, 기계공학실험, CAE, 재료공학, 기계진동학, 공학수치해석, 기구학, 기계요소설계, 센서 개론, 설계 제작 실습, 메카트로닉스 등
- 물리 : 고체물리, 반도체물리, 전자물리의 기초, 양자역학, 물리화학, 전산물리, 통계물리 등
- 산업공학 : 데이터마이닝, 데이터분석, 통계응용 등
- 수학/통계 : 확률개념 및 응용, 수리통계, 수치해석, 선형대수학, 데이터분석, 이산자료분석 등
Requirements
- 공학계열(전기전자, 재료/금속, 화공, 기계, 산업공학 등), 물리, 화학, 수학/통계 계열 전공자 또는 이에 상응하는 전공지식 보유자
- 반도체 FAB공정, PKG 조립공정, Test공정 등 반도체 공정기술 지식 보유자
- 다양한 분석장비(SEM, FTIR, RAMAN, IC, XPS 등)의 사용 경험 및 활용이 가능한 자
- 소재개발/품질관리 경험 및 지식 보유자
- 프로그래밍 언어(C/C++/Verilog, Java, R, Python 등) 및 알고리즘 문제 해결 역량 보유자
Pluses
- 품질 직무에 대한 기본적인 지식 보유자 (품질 공학, 환경안전, PL(Product Liability), SPC, 생산관리, Test Engineering, Big Data 해석)
- 반도체 Package 및 품질 직무와 연관된 대내외 활동 경험 보유자
- 반도체 Package공정 및 품질 관련 졸업논문 및 국내/외 저널 논문 보유자
- 기계적/열특성 분석, 성분 분석 등 다양한 분야의 분석 지식/경험 보유자
- 소프트웨어 및 하드웨어 플랫폼을 활용한 프로젝트 수행 경험 보유자
- 반도체 소재 개발 및 품질 관련 직무와 연관된 대내외 활동 경험 보유자
- 해외 소재사와 커뮤니케이션이 가능한 수준의 외국어(영어, 일본어) 회화 능력 보유자
