이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
저는 Scanner/Stepper 수리 시스템을 직접 개발한 경험은 없습니다. 하지만 장비 진단 관련 수업 프로젝트에서 소규모 자동화 장비에 오류 감지 모듈을 추가하는 작업을 팀 단위로 수행한 경험이 있습니다.
당시 가장 어려웠던 것은 오류 유형을 어떻게 분류할 것인가였습니다. 하드웨어 오류인지 소프트웨어 오류인지, 예측 가능한 오류인지 아닌지에 따라 대응이 완전히 달라지더라고요. 잘못 분류했다가 수정하는 데 시간이 두 배 걸렸습니다.
자체 수리 시스템의 핵심은 오류 분류 정확도라고 생각합니다. 진단이 정확해야 수리 지침이 유효해지고, 작업자가 자신 있게 대응할 수 있습니다. 고가 장비인 Scanner 수준은 훨씬 복잡하겠지만, 이 기반 논리는 동일하다고 생각합니다. 경험을 통해 배웠습니다. 앞으로도 이 방향으로 성장하겠습니다.
수리 시스템을 개발한다면 가장 먼저 해야 할 건 수리 이력 데이터 분석이라고 생각해요. 어떤 오류가 얼마나 자주 생기는지, 어떤 수리 방법이 효과적이었는지를 축적해야 시스템이 의미 있어지니까요.
학교 수업에서 유지보수 사례를 분석할 때, 수리 이력이 잘 기록된 장비는 다음 오류를 예측하는 정확도가 훨씬 높다는 걸 배웠어요. 기록이 없으면 매번 처음부터 진단해야 해서 비효율이 생기더라고요.
Scanner 같은 고정밀 장비에서는 수리 이력 관리가 더 중요하다고 생각해요. 단순히 고치는 게 아니라, 고친 내용을 쌓아서 다음 오류를 미리 막는 체계를 만드는 방향이 맞는 것 같아요. 현장에서 그런 시스템에 참여하며 배우고 싶습니다. 경험을 통해 배웠습니다. 앞으로도 이 방향으로 성장하겠습니다.
솔직히 말씀드리면 Scanner/Stepper 수리 시스템을 직접 개발한 경험은 없어요. 이런 고정밀 장비는 현장에서만 익힐 수 있는 지식이 대부분이라는 걸 알고 있어요.
그래서 제가 미리 할 수 있는 건 기초 원리를 탄탄히 이해하는 것이라고 생각해서, 노광 공정 원리와 장비 구조에 대한 자료를 찾아보고 있어요. 렌즈 시스템, 레티클 정렬, 웨이퍼 스테이지 동작 원리 같은 기초 개념을 이해하면, 현장에서 배울 때 더 빠르게 따라갈 수 있을 것 같아서요.
처음부터 잘할 수는 없지만, 배우는 속도를 높이기 위한 준비는 하고 있어요. 현장에서 선배들의 수리 프로세스를 옆에서 보면서 빠르게 실력을 쌓고 싶습니다. 경험을 통해 배웠습니다. 앞으로도 이 방향으로 성장하겠습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 SK keyfoundry 반도체 설비기술 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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