면접관이 이 한 문장으로 확인하려는 것들. 각 갈래를 알면 답의 뼈대가 잡혀요.
반도체 공정 실습 수업에서 식각 공정의 시간과 균일도 데이터를 3주간 수집해 분석한 적이 있습니다. 데이터를 그래프로 정리해보니 식각 시간이 일정 구간을 넘어서면 균일도가 오히려 떨어지는 경향을 발견했고, 이를 근거로 실습 조 발표에서 최적 식각 시간 구간을 제안했습니다. 실제로 그 구간으로 재실험했을 때 균일도 편차가 기존 대비 15퍼센트 개선됐습니다. 이 경험으로 트렌드는 발견에서 끝나는 게 아니라 실제 조건 조정으로 검증해야 의미가 있다는 걸 배웠습니다.
반도체 관련 현장실습 중 특정 로트에서 반복적으로 수율이 낮게 나오는 패턴을 데이터에서 발견한 적이 있습니다. 처음엔 설비 문제로 의심했지만, 시간대별 데이터를 정리해보니 특정 온도 구간에서 진행된 공정에서만 수율 저하가 반복된다는 걸 확인했습니다. 이를 담당 엔지니어님께 보고했고, 해당 온도 구간을 재조정한 결과 이후 로트에서는 수율 저하가 재발하지 않았습니다. 이 경험으로 데이터에서 패턴을 찾을 때는 성급히 원인을 단정하지 않고 여러 각도로 나눠 보는 게 중요하다는 걸 배웠습니다.
학교 산학협력 프로젝트에서 공정 시뮬레이션 데이터를 활용해 특정 변수 조합이 결함률에 미치는 영향을 분석한 적이 있습니다. 총 200개 이상의 시뮬레이션 결과를 정리하며 두 변수의 조합이 임계값을 넘으면 결함률이 급격히 상승한다는 걸 발견했고, 이를 근거로 해당 조합을 피하는 공정 조건을 제안하는 보고서를 작성했습니다. 이 경험으로 방대한 데이터에서 의사결정에 실제로 쓸 수 있는 신호를 찾아내려면 먼저 가설을 세우고 데이터로 검증하는 순서가 필요하다는 걸 배웠습니다.
같은 실수가 반복돼요. 이것만 피해도 절반은 갑니다.
진짜 면접은 두 번째 질문부터예요. 이 답 뒤에 따라올 법한 것들.