[원익피앤이] AI솔루션 직무 2025면접자료, 면접질문기출

1. [원익피앤이] AI솔루션 직무 2025면접.hwp
2. [원익피앤이] AI솔루션 직무 2025면접.pdf
면 접 질문2: 반도체/디스플레이 장비에서 AI가 꼭 필요한 이유
면접 질문3: 공정·장비 데이터를 활용한 AI 모델 개발 경험
면 접 질문4: 센서 데이터 분석 경험(시간·주파수·이상 신호)
반도체 장비에 왜 AI가 필요하다고 생각합니까?"
공정·장비 데이터를 활용한 AI 모델 개발 경험 소개해주세요."
반도체 장비 AI는
저는 공정·장비 데이터를 기반으로
반도체 장비로 그 데이터 분석, 진동기반 예지보전 모델,
면접 질문3: 공정·장비 데이터를 활용한 AI 모델 개발 경험
면 접 질문4: 센서 데이터 분석 경험(시간·주파수·이상 신호)
면 접 질문 14 :향후 반도체 장비에 필요한 AI 기술
제가 이 직무를 선택한 건 'AI로 실제 장비 문제를 해결하는 경험'을 하고 싶어서였습니다.
이전 프로젝트에서 반도체 장비의 센서 데이터를 분석하면서 단순한 패턴 찾기가 아니라, '이신호 변화가 실제 어떤 장비 문제로 이어지는지'를 엔지니어들과 함께 맞춰보는 경험을 했습니다.
원익 피앤이는 실제 장비를 직접 만들고, 기존 장비를 AI로 고도화하는 회사라서
반도체 장비에 왜 AI가 필요하다고 생각합니까?"
장비 성능 자체를 AI가 끌어올린다'는 구조가 돼서
STFT 기반 주파수 분석
정상 데이터와 이상 데이터의 주파수 스펙트럼을 비교하면
가장 중요한 건 'RUL(남은 수명)'을 예측하는 것이었어요.
주파수대역 변화
그래서 모델이 어떤 신호 때문에 예측을 내렸는지
모델 성능 검증은 어떻게 하셨나요?"
재 학습 기준
고객사 PoC를 진행한다면 어떻게 접근할 건가요?"
고객 Painpoint정의
고객 엔지니어·품질팀에게 보고
AI는 현장 경험을 절대 이길 수 없고, 대신 결합되면 훨씬 강해진다'는 걸요.
세 가지가 핵심이라고 생각합니다.
AI 기반 Recipe 자동 최적화
처음에는 장비 구조와 공정 흐름을 완전히 이해하는 데 집중하고 싶습니다.
네.저는 AI만 잘한다고 이 직무가 된다고 생각하지 않습니다.
데이터를 보면 장비가 보이고, 장비를 보면 데이터가 보이기 때문에
데이터로 증명하겠습니다.
제가 생각하는 가장 강력한 설득 방식은 '데이터'입니다.
데이터 복원 경험이 충분합니다.
그래서 저는 처음 3개월은 무조건 장비와 공정을 배우겠다는 생각입니다.
AI가 의미 있는 예측을 할 수 있다고 믿습니다.
저는 공정·장비 데이터를 기반으로
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