이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
인턴 때 신제품 도입(NPI) 초기 빌드를 지원하는 업무에 참여했습니다. NPI 특성상 설계 사양이 고정되지 않은 채 공정이 진행되는 구간이 있었고, 그 불확실성이 체크포인트 없이는 후반에 몰려 터지는 경험을 했습니다. 저는 각 공정 단계 직후 결과 확인 체크리스트를 만들어 핵심 파라미터를 바로 측정하는 루틴을 제안했습니다. 덕분에 두 번째 스테이션에서 식각 깊이가 목표 대비 12% 부족한 걸 초반에 잡을 수 있었고, 이후 스텝을 재작업 없이 진행했습니다. NPI에서는 일찍 발견하는 것이 전체 일정을 지키는 가장 확실한 방법이라는 걸 배웠습니다.
단계마다 멈추고 확인하는 것이 속도를 늦추는 게 아니라 오히려 후반 재작업을 줄인다는 걸 그때 알았습니다. 이후 저는 NPI 일정을 볼 때 중간 검증 포인트가 몇 개나 있는지를 먼저 확인합니다.
NPI 초기 빌드 경험에서 증상을 발견한 뒤 원인을 어떻게 좁혔는지가 중요했습니다. 식각 깊이가 목표 대비 12% 부족하다는 걸 확인한 뒤, 원인이 레시피 파라미터인지, 장비 상태인지, 마스크 문제인지를 먼저 구분했습니다. 이전 배치의 식각 결과 데이터와 비교하니 이번 배치만 결과가 다르고 레시피는 변경이 없었기 때문에 장비 상태 이슈로 범위가 좁혀졌습니다. 문제를 발견하는 것과 원인의 범위를 좁히는 것은 다른 단계라는 걸 이해했고, 범위를 좁히지 않으면 대책이 여러 방향으로 분산된다는 것도 배웠습니다. 데이터 비교가 원인 특정에서 가장 빠른 방법이라는 것을 그 경험에서 확인했습니다.
NPI 과정에서 혼자 해결하기 어려운 상황을 만났고, 도움을 요청하는 것이 옳았다는 걸 배웠습니다. 식각 깊이 문제의 원인을 장비 상태로 좁혔는데 장비 내부 점검은 자격이 있어야 해서 직접 확인할 수 없었습니다. 장비 담당 엔지니어에게 데이터와 함께 상황을 공유하니 식각 챔버 내부 압력 제어 밸브의 점검 이력을 확인해줬고, 예상대로 해당 밸브의 응답 특성이 기준을 벗어난 상태였습니다. 직접 손댈 수 없는 영역이 있다는 것과, 그 영역의 전문가에게 데이터를 갖고 요청하는 것이 문제 해결의 다음 단계임을 이해했습니다.
준비된 데이터로 요청하면 전문가의 응답도 빠르다는 것도 그때 배웠습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 삼성전자 반도체 설비기술 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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