2025 하반기 SK AX 반도체직무 합격 자기소개서와 면접자료

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대학 3학년 때 반도체 공정 데이터를 분석하는 연구 프로젝트에 참여했습니다.
AI를 단순한 도구가 아니라 협업 파트너처럼 활용했던 경험이었습니다.
또한 이미지데이터를 처리하는 과정에서도 AI가 큰 역할을 했습니다.
공정 데이터를 실시간으로 분석하고, 결함을 조기에 감지하는데 AI가 필수적입니다.
SKAX에서도 AI를 활용해 공정 효율을 높이고, 데이터 기반 판단의 정확성을 향상시키는 역할을 하고 싶습니다.
Q5.AI도구를 활용한 프로젝트에서 가장 큰 변화는 무엇이었나요?
결과적으로 데이터 품질이 눈에 띄게 향상되었습니다.
입사 후에는 반도체 공정 데이터 기반의 AI 분석시스템 구축에 기여하고 싶습니다.
공정조건이 복잡해 실험재현성이 낮다는 점이 가장 큰 문제였습니다.
이후 프로젝트 평가에서 교수님께서 "기술적 완성도와 자율성이 돋보인다"고 언급하셨고, 해당 연구는 다음 학기 실험 매뉴얼의 표준 으로 채택되었습니다.
초기 설계 단계에서 저는 빠른 프로토타입 제작을 위해 센서 신호를 단순 임계값으로 구분하는 방식을 제안했습니다.
덕분에 개발 속도와 정확도가 모두 개선되었고, 결과적으로 산학협력 기업으로부터 최종 우수과제 평가를 받았습니다.
처음에는 AI도구를 단순히 코드 자동 완성용으로만 사용했습니다.
AI를 단순한 도구가 아니라 협업 파트너처럼 활용했던 경험이었습니다.
또한 이미지데이터를 처리하는 과정에서도 AI가 큰 역할을 했습니다.
공정 중 결함이 발생한 웨이퍼 이미지를 분류하기 위해 YOLO 기반 모델을 학습시켰습니다.
AI 기반 튜닝툴을 활용해 하이퍼파라미터를 조정했고, 학습률과 배치 크기 조합을 최적화하면서 정확도가 15% 이상 향상되었습니다.
이후 개인적으로 AI 도구를 활용해 코드 리뷰 자동화 시스템을 개발했습니다.
이 경험은 AI를 단순히 '편의 기능'이 아니라, 협업 효율을 높이는 기술로 이해하게 된 계기였습니다.
Q1. 낯선 환경에서도 성과를 낸 경험에서 가장 어려웠던 점은 무엇이었나요?
이전에는 주어진 과제를 효율적으로 수행하는 데 집중했지만, 그 프로젝트를 통해 처음으로 문제의 본질을 스스로 찾는 과정을 경험했습니다.
실패는 결과보다 성장 속도를 높여 준경험이 되었습니다.
Q5.AI도구를 활용한 프로젝트에서 가장 큰 변화는 무엇이었나요?
단순히 시간 절약이 아니라 문제를 더 깊이 이해할 수 있는 여유가 생겼습니다.
특히 AI가 제안한 코드를 직접 수정하며 로직을 검증하는 과정에서 실무감각이 크게 향상되었습니다.
기술을 단순히 사용하는 것이 아니라, '이해하고 응용하는 역량'이 생겼다는 점이 가장 큰 변화였습니다.
Q7.반도체 직무에서 AI가 어떤 역할을 할 수 있다고 생각하시나요?
저는 공정이상 감지 알고리즘을 만들며 AI가 단순 자동화보다 더 정교한 의사결정을 돕는다는 점을 확인했습니다.
연구실에서 새로운 공정장비를 처음 다룰 때도 매뉴얼을 분석하고, 로그 데이터를 통해 직접 구조를 그렸습니다.
SKAX에서도 복잡한 공정환경 속에서 문제를 신속히 분석하고 개선방안을 제시할 수 있는 엔지니어로 일하고 싶습니다.
입사 후에는 반도체 공정 데이터 기반의 AI 분석시스템 구축에 기여하고 싶습니다.
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