이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
반도체 관련 수업과 팀 실습을 통해 반도체 제조 공정의 기본 흐름을 공부했습니다. 실습에서 웨이퍼 공정 데이터를 분석하는 작업을 해봤는데, 불량이 어느 공정 단계에서 발생하는지 추적하는 것이 데이터 파이프라인 구조와 유사하다는 걸 느꼈습니다. 공정 로그를 분석하는 과정에서 pandas를 처음 실무적으로 써봤습니다. 품질 관리에서는 SPC(통계적 공정 관리) 개념을 접했고, 이상 탐지 로직을 코드로 옮기는 작업에서 직접 활용했습니다. 제조 현장에서는 데이터 정확성 하나가 수율 전체에 영향을 준다는 감각을 익혔는데, 소프트웨어에서도 데이터 신뢰성이 모든 분석의 전제라는 걸 더 직관적으로 이해하게 됐습니다. 이 경험이 소프트웨어 직무에서도 도움이 되는 이유는 제조 데이터 특유의 수집·전처리·이상 탐지 흐름을 알고 있기 때문입니다.
반도체 수업과 실습을 통해 제조 공정 데이터 분석 경험이 있지만, 소프트웨어 직무에서 필요한 것과 직접 겹치지 않는 부분도 분명히 있습니다. 제조 현장 용어나 공정 최적화 로직은 일반 소프트웨어 개발과는 도메인이 다른 결이 있었습니다. 이 갭을 좁히기 위해 제조 데이터를 다루는 파이프라인 설계를 직접 경험한 것을 소프트웨어 엔지니어링 관점에서 재해석하는 방향을 택했습니다. 공정 이상 탐지 로직을 API로 감싸는 작업을 추가로 진행하면서, 제조 도메인 지식을 소프트웨어 구조로 옮기는 경험을 쌓았습니다.
도메인 지식은 경쟁력이 되지만, 소프트웨어 직무에서는 그 지식을 코드로 표현하는 능력이 더 중요한 결이 있다는 것을 이 경험에서 배웠습니다.
반도체 수업에서 배운 SPC(통계적 공정 관리) 개념을 소프트웨어로 구현하는 시도를 했습니다. 관리도(Control Chart)에서 이상값을 감지하는 Western Electric 규칙을 Python 함수로 직접 작성했습니다. 단순 구현은 어렵지 않았는데, 실제 공정 데이터에 적용했을 때 오탐이 많다는 것을 발견했습니다. 이상값 기준을 도메인 전문가와 함께 조정하는 과정이 필요했고, 알고리즘보다 도메인 맥락이 먼저라는 것을 경험했습니다. 이 경험에서 제조 도메인 배경이 있으면 왜 이 로직이 필요한지를 더 직관적으로 이해하면서 구현할 수 있는 결이 있다는 것을 배웠습니다. 소프트웨어 엔지니어가 도메인 지식을 갖출 때 커뮤니케이션 비용이 줄어드는 결이 있었습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 삼성전자 SW·IT 일반 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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