면접관이 이 한 문장으로 확인하려는 것들. 각 갈래를 알면 답의 뼈대가 잡혀요.
반도체 관련 캡스톤 프로젝트에서 특정 공정 단계에서 수율이 목표치보다 5퍼센트포인트 낮게 나오는 문제를 데이터 분석으로 접근한 적이 있습니다. 관련 변수 8개의 데이터를 정리해 상관관계를 분석해보니 특정 압력 변수가 수율과 가장 밀접했고, 해당 변수의 관리 범위를 좁히는 조건을 제안했습니다. 시뮬레이션 결과 목표치 대비 수율 격차가 1퍼센트포인트로 줄어드는 걸 확인했습니다. 이 경험으로 문제 해결은 원인 후보를 감으로 좁히지 않고 데이터로 검증하는 게 정확하다는 걸 배웠습니다.
현장실습 중 특정 파라미터의 수율이 다른 라인 대비 낮다는 문제를 미니탭으로 분석한 경험이 있습니다. 관리도를 작성해보니 특정 시간대에 데이터가 관리 상한선을 자주 벗어난다는 걸 확인했고, 이를 설비 점검 주기와 연결해봤더니 점검 직후에는 안정적이다가 시간이 지날수록 벗어나는 빈도가 늘어난다는 패턴을 발견했습니다. 이를 근거로 점검 주기를 단축하자는 제안을 담당자분께 드렸고, 실제 적용 후 상한선 이탈 빈도가 절반으로 줄었다는 피드백을 받았습니다.
학교 연구 프로젝트에서 특정 설비에서만 반복되는 불량 문제를 데이터 분석 소프트웨어로 접근한 적이 있습니다. 처음엔 설비 노후화가 원인이라 추정됐지만, 여러 설비의 로그 데이터를 비교 분석해보니 노후화보다는 특정 소재 배치와의 조합에서만 문제가 발생한다는 걸 발견했습니다. 이를 근거로 해당 소재 배치에 대해서만 별도 공정 조건을 적용하자는 제안으로 이어졌고, 이후 해당 조합에서의 불량률이 기존 대비 40퍼센트 줄었습니다. 이 경험으로 첫 가설을 성급히 확정하지 않고 데이터로 재검토하는 게 중요하다는 걸 배웠습니다.
같은 실수가 반복돼요. 이것만 피해도 절반은 갑니다.
진짜 면접은 두 번째 질문부터예요. 이 답 뒤에 따라올 법한 것들.