삼성메디슨 SW개발(3급 신입) 2025면접족보, 1분 스피치, 면접질문기출

1. 삼성메디슨 SW개발(3급 신입) 2025면접.hwp
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의료 영상 처리 혹은 임베디드 개발 관련 경험이 있는가
리스크 기반 테스트입니다.
저의 가장 큰 강점은 "문제 해결 과정의 구조화"입니다.
의료기기는 분명 난도가 높지만, 저는 이 분야를 얕게 이해한 신입이 아니라 이미 영상 처리·임베디드·성능 최적화 등을 경험하며 기반을 준비한 상태입니다.
또한 의료기기 SW는 규정·안정성 중심 개발이 핵심이기 때문에 "학습능력과 절차 준수"가 더 중요하다고 생각합니다.
저는 영상 처리, 임베디드 최적화, 병렬처리, 리스크 기반 개발 개념 등 의료기기의 핵심 요소들을 경험했고, 신입으로 필요한 기반 학습은 이미 충분히 준비했습니다.
저는 "의료기기 SW 개발은 기술이상의 책임을 가진 일"이라는 확신으로 이 분야를 선택했습니다.
초음파 영상 처리 프로젝트를 진행하며 의료 SW의 복잡성과 깊이를 경험했고, GPU 최적화·딥러닝 기반 노이즈 제거·임베디드 성능 개선 등 실제 의료기기와 가까운 개발 경험을 쌓았습니다.
의료기기 SW 개발이 일반 IT 개발과 다른 점은 무엇이라고 생각하는가
향후 의료기기 SW 개발 트렌드를 어떻게 보고 있는가
제가 소프트웨어 개발자로서 가장 중요하게 생각한 질문은 "내코드가 사회에 어떤 의미를 만들고 있는가"였습니다.
대학 시절 의료영상 처리를 다룬 캡스톤 프로젝트를 진행하며 의료 SW의 깊이를 처음 경험했는데, 기술적 정확성과 임상적 신뢰가동 시에 요구되는 분야라는 점이 제진로를 결정하는 결정적 계기가 되었습니다.
저는 의료기술 SW의 책임성을 존중하며 실제 환자의 삶을 바꾸는 기술에 참여하고 싶어 이 직무를 선택했습니다.
또한 테스트 자동화, 코드리뷰, 형상 관리 등 기본 원칙이 무너지면 의료기기 특성상 리스크가 기하급수적으로 커질 수 있기 때문에 저는 팀 전체가 절차 기반의 개발 프로세스를 유지해야 한다고 생각합니다.
한 팀원은 정확도가 높은 복합 알고리즘을 고수했고, 또 다른 팀원은 실시간 영상에서는 속도가 더 중요하다고 주장했습니다.
실시간 초음파 영상 처리 실험에서 FPS가 18~20 정도로 낮은 문제가 있었고, 이는 딥러닝 전 처리 과정의 병목 때문이었습니다.
의료기기는 기능명세 구현의 정확성이 곧 안전이기 때문에 요구사항이 테스트 케이스의 핵심입니다.
Python기반으로 모델을 구성하고 OpenCV 및 CUDA 연산을 적용해 실시간 테스트까지 구현했습니다.
반면 실제 제품은 C++ 기반의 최적화, 메모리 관리, 하드웨어 통신이 핵심이기 때문에 두 언어의 특성을 함께 활용하는 방식을 선호합니다.
마지막에는 실제 프로젝트나 POC 단계로 연결해 "학습을 실제 기술로 정착"시키는 방식입니다.
저의 가장 큰 강점은 "문제 해결 과정의 구조화"입니다.
초음파 SW는 영상품질, 신호처리, UI렌더링까지 구조가 복잡한 데 이런 경험은 실제 업무에서 즉시 활용 가능한 기반이 됩니다.
Edge 기반의 AI 추론가속화입니다.
삼성메디슨이 AI 기반 초음파 기술을 이미 선도하고 있는 만큼 SW 개발자의 역할은 앞으로 더 커질 것이라 예상합니다.
의료기기는 분명 난도가 높지만, 저는 이 분야를 얕게 이해한 신입이 아니라 이미 영상 처리·임베디드·성능 최적화 등을 경험하며 기반을 준비한 상태입니다.
또한 의료기기 SW는 규정·안정성 중심 개발이 핵심이기 때문에 "학습능력과 절차 준수"가 더 중요하다고 생각합니다.
조직이 원하는 개발자로 성장할 수 있는 속도와 태도를 가지고 있으며, 영상·AI·성능 최적화 경험까지 실제 업무에 바로 연결할 기반을 갖추고 있습니다.
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