A+ 삼성전자 상반기 신입 반도체엔지니어

소개글

A+ 삼성전자 상반기 신입 반도체엔지니어에 대한 보고서 자료입니다.

목차

Q1 삼성전자를 지원한 이유와 입사 후 회사에서 이루고 싶은 꿈을 기술하십시오

Q2 본인의 성장과정을 간략히 기술하되 현재의 자신에게 가장 큰 영향을 끼친 사건, 인물 등을 포함하여 기술하시기 바랍니다. (※작품속 가상인물도 가능)

Q3 최근 사회이슈 중 중요하다고 생각되는 한가지를 선택하고 이에 관한 자신의 견해를 기술해 주시기 바랍니다.

Q4 지원한 직무 관련 본인이 갖고 있는 전문지식/경험(심화전공, 프로젝트, 논문, 공모전 등)을 작성하고, 이를 바탕으로 본인이 지원 직무에 적합한 사유를 구체적으로 서술해 주시기 바랍니다

본문내용

키는 것이 필요하다고 생각합니다. ESG 중심의 사내 문화를 바탕으로 혁신적인 기술 개발을 이어간다면 삼성전자는 제조업이라는 태생적 불리함을 이겨내고 뉴 노멀 시대에도 꾸준히 좋은 성과를 낼 수 있을 것입니다.
Q4 지원한 직무 관련 본인이 갖고 있는 전문지식/경험(심화전공, 프로젝트, 논문, 공모전 등)을 작성하고, 이를 바탕으로 본인이 지원 직무에 적합한 사유를 구체적으로 서술해 주시기 바랍니다
\"데이터 의미 기반의 인사이트 발굴\"
적절한 평가를 수행하려면 공정과 데이터에 대한 이해를 바탕으로 이슈에 빠르게 대응하고 문제를 해결해야 합니다. 그래서 품질공학, 데이터마이닝 등 강의를 통해 수율 향상을 위한 품질 관리 기법과 통계 기반 데이터 분석 이론을 공부했습니다. 동시에 3년간 동아리에서 R과 파이썬으로 다양한 예측 모델 수립 프로젝트를 수행하며 데이터 분석 시 나타나는 문제를 이해하고 분석 기법을 학습했습니다. ‘마케팅 성공 여부 예측’ 프로젝트에서 accuracy 향상을 목표로 다양한 분석 기법을 적용했지만 타겟 accuracy를 일정 수준 이상으로 학습할 경우 오버피팅이 발생해 오히려 성능이 나빠졌던 적이 있습니다. 이를 해결하기 위해 문제 원인을 분석한 결과, 학습 데이터에 타겟 값과 상관관계가 낮은 파라미터가 포함된 것이 원인이었습니다. 그래서 상관관계가 낮은 파라미터를 소거한 후 data regularization을 진행했습니다. 그 결과, 평균 accuracy가 약 2% 상승한 모델을 구축했습니다. 이를 통해 데이터 분석 시 데이터가 가진 의미 파악이 우선이 되어야 함을 배웠습니다.
이후, 삼성전자에서 공정 데이터를 이용한 ‘머신러닝 기반 불량 예측 모델 제작’ 실습에 참여했습니다. 불량 데이터의 의미를 파악하려면 반도체 공정에 대한 이해가 필요합니다. 따라서 제일 먼저 낸드플래시 제조 공정과 데이터의 특징을 공부했습니다. 그로부터 불량 데이터의 비율이 매우 낮다는 특성을 파악해 문제를 ‘High Imbalanced Data 처리’, ‘오버피팅 해결 ’로 단순화할 수 있었습니다. 이상치 데이터의 영향을 줄이기 위해 현업에서 사용하는 Grading 등 기법을 공부해 소수의 문제가 되는 파라미터만 선별해 예측 모델을 수립할 수 있었습니다. 상기 경험을 바탕으로 삼성전자에 입사한 이후, 반도체 공정과 데이터 특성을 꾸준히 공부하고, 이를 바탕으로 불량 원인을 분석해 수율 향상에 기여하겠습니다.

키워드

자기소개서,   자소서,   합격,   상반기,   신입,   경력,   인턴,   취업,   이력서,   A+