1. 자발적으로 최고 수준의 목표를 세우고 끈질기게 성취한 경험에 대해 서술해 주십시오. (본인이 설정한 목표/ 목표의 수립 과정/ 처음에 생각했던 목표 달성 가능성/ 수행 과정에서 부딪힌 장애물 및 그 때의 감정(생각)/ 목표 달성을 위해 구체적 노력/ 실제결과/ 경험의 진실성을 증명할 수 있는 근거가 잘 드러나도록 기술) [1000자]
[데이터분석 기술 습득을 위한 파이썬 프로그래밍 학습]
인턴 실습 프로젝트를 진행하며 센서 데이터를 활용한 고장예지모델 개발을 시도했던 경험이 있습니다. 구현한 모델은 목표했던 고장 예지가 불가 하였습니다. 이를 계기로 데이터분석 기술의 활용 가능성을 느낄 수 있었습니다. 이후 프로그래밍을 활용한 데이터분석 기술을 갖추기 위해 멀티캠퍼스에서 진행하는 300시간의 데이터분석과정을 이수하였습니다. 그리고 교육을 이수한 뒤 참가한 데이터분석 경진대회에서 파이썬 라이브러리를 활용해 약 80%의 정확도를 가지는 분류 모델을 만들어낼 수 있었습니다.
데이터분석을 활용했던 실습프로젝트를 계기로 학교에서 개설되는 ‘빅데이터 분석 기초’ 강의를 수강하였습니다. Excel을 이용한 활용도 높은 데이터 관리 방법을 습득할 수 있었습니다. 하지만 프로그래밍을 활용한 더 높은 수준의 데이터분석 기술을 갖추고 싶었기에, 졸업 후 멀티캠퍼스에서 진행하는 빅데이터 분석과정을 이수하였습니다. 300시간의 교육과정을 통해 Python 라이브러리를 활용한 데이터처리 및 시각화, 인공지능 모델 실습을 경험할 수 있었습니다.
교육 이후 DACON에서 주최하는 데이터분석 경진대회에 팀으로 참가하였고, Python을 활용해 데이터 분류 모델 알고리즘 개발을 시도하였습니다. Python 시각화 라이브러리인 Seaborn 및 Matplotlib을 활용하여 센서데이터가 가지는 시계열특성을 반영한 데이터가공을 진행하였습니다. 이후 학습했던 다양한 모델들을 활용해 분류모델들을 학습하였고, 최종적으로 CatBoost 알고리즘을 활용해 약 80% 정확도를 가지는 분류 모델을 만들어 낼 수 있었습니다.
데이터분석 기술을 갖춘 엔지니어가 되고 싶다는 꿈은 목표를 향해 꾸준히 나아갈 수 있는 동기가 되었습니다. 현재도 이러한 꿈을 가지고 재직자 대상 파이썬 활용 이미지 분류 모델 개발 교육, AI 온라인 실무교육 등 외부 교육 기회들을 활용해 데이터분석 기술을 익히고 있습니다.
2. 새로운 것을 접목하거나 남다른 아이디어를 통해 문제를 개선했던 경험에 대해 서술해 주십시오. (기존 방식과 본인이 시도한 방식의 차이/ 새로운 시도를 하게 된 계기/ 새로운 시도를 했을 때의 주변 반응/ 새로운 시도를 위해 감수해야 했던 점/ 구체적인 실행 과정 및 결과/ 경험의 진실성을 증명할 수 있는 근거가 잘 드러나도록 기술) [1000자]
[시행착오를 통한 조립 장치 개발]
전공 설계 프로젝트를 통해 조립 장치를 개발한 경험이 있습니다. 비용, 생산성, 크기 등 장치 제작을 위해 많은 고려사항들이 있었습니다. 점진적으로 설계를 수정하는 시행착오를 반복한 끝에 모든 조건들을 만족하는 장치를 만들어낼 수 있었습니다.
프로젝트 주제는 현장 작업자들이 핀셋과 링을 조립하는 공정의 생산성을 높일 수 있는 장치를 개발하는 것이었습니다. 핀셋을 모으려 좁은 링 사이로 어떻게 통과시킬 것인지가 장치 개발의 핵심이었습니다. 초기에는 플레이트에 핀셋을 눕혀 고정시킨 뒤 링을 끼워 넣는 장치를 구상했습니다. 하지만 CAD 설계를 진행하는 과정에서 구동 메커니즘이 지나치게 복잡한 탓에 생산성이 떨어지는 문제를 발견하였습니다. 또한 해당 설계는 반복 작업을 하는 작업자의 입장을 고려하지 않은 설계라는 교수님의 지적을 받았습니다.
개념 설계 단계로 돌아가 구동을 단순화 시킬 수 있는 방법을 고민하였습니다. CAD 모델링 및 3D 프린팅을 통해 부품을 출력 및 조립해가며, 장치의 각도 및 배치를 반복 수정해 나갔습니다. 이를 통해 다음과 같이 문제를 개선해낼 수 있었습니다.
첫째, 누워있는 핀셋을 수직으로 세우는 재배치를 통해 작업자가 편리하게 작업을 진행할 수 있도록 하였습니다.
둘째, 핀셋을 오므린 다음 링 사이에 통과시키는 두 단계를 결합하여 핀셋이 깔때기 모양의 본체를 따라 매끄럽게 오므려지며 링을 한 번에 통과할 수 있도록 하였습니다.
셋째, 하나의 실린더를 스프링으로 대체함으로써 구동 시간을 최소화하였습니다.
개선된 아이디어를 바탕으로 구현된 장치는 필드 테스트에서 100%의 성공률을 보여주었고, 생산성 항목에서 높은 평가를 받을 수 있었습니다.
문제해결을 위한 아이디어는 하늘에서 뚝 떨어지는 것이 아니었습니다. 시행착오를 감수하는 태도와 이를 통해 쌓은 경험을 바탕으로 문제의 실마리를 찾아낼 수 있다는 것을 느꼈습니다.
3. 지원 분야와 관련하여 특정 영역의 전문성을 키우기 위해 꾸준히 노력한 경험에 대해 서술해 주십시오. (전문성의 구체적 영역(예. 통계 분석)/ 전문성을 높이기 위한 학습 과정/ 전문성 획득을 위해 투입한 시간 및 방법/ 습득한 지식 및 기술을 실전적으로 적용해 본 사례/ 전문성을 객관적으로 확인한 경험/ 전문성 향상을 위해 교류하고 있는 네트워크/ 경험의 진실성을 증명할 수 있는 근거가 잘 드러나도록 기술) [1000자]
[장비 엔지니어를 향한 꿈]
장비 라이프사이클을 책임지는 역할의 중요성과 미래 기술들의 접목 가능성을 느낄 수 있었던 인턴 경험을 계기로 장비 엔지니어를 목표하게 되었습니다. 구성원들의 기술 역량을 최우선으로 하고, 역량 및 성과에 맞는 합리적인 보상이 주어지는 SK하이닉스의 근무환경에서 제 역량을 최고로 발휘할 수 있을 것이라 생각합니다. 기계공학 전공지식 및 반도체 학습 경험을 바탕으로 데이터분석 기술을 갖춘 반도체 엔지니어가 되기 위해 다음과 같이 준비하였습니다.
1.데이터분석 프로그래밍 학습
데이터분석을 활용한 인턴 실습 프로젝트를 계기로 파이썬 프로그래밍을 활용한 데이터분석 기술을 학습해 왔습니다. 멀티캠퍼스에서 진행하는 300시간의 빅데이터분석과정을 이수하며 파이썬 라이브러리를 활용한 데이터분석을 경험했습니다. 이후 데이터분석 경진대회에 참가하여 머신러닝을 활용한 분류 모델을 직접 만들어보며 분석 경험을 쌓았습니다. .
회사 재직 동안에도 파이썬을 활용한 딥러닝 이미지 분류 모델 개발 교육, AI 온라인 실무교육 등 외부 교육 기회들을 활용하여 데이터분석 기술을 익히고 있습니다. 이를 바탕으로 양산 데이터 분석을 통해 공정 조건 최적화를 위한 장비 개선 방안을 도출해내겠습니다.
2.설비 보전 실무 경험
현재 장비기술팀에서 설비 보전 직무로 근무하며 연구소 시험장비 보전 업무를 담당하고 있습니다. 그 중 배기가스분석기 및 통신장비 외주 수리를 담당하며 연구소 시험 일정에 대응할 수 있도록 협력업체와 지속적으로 외주 수리작업 일정을 조율하고 있습니다. 예상 수리 견적의 비교 검토를 통해 외주수리작업 시 발생하는 수리 비용의 타당성 또한 확보하고 있습니다. 그리고 고장수리 이력 데이터 분석을 통해 고장 원인에 따른 연도 별 고장 횟수를 파악하고, 이를 근거로 부품수급일정 조정, 장비 개조 및 개선 그리고 수리 비용 절감 방안을 기획하고 있습니다.
이러한 협업 및 이력 분석 경험을 바탕으로 양산 설비의 가동률을 최적으로 관리하겠습니다.
4. 혼자 하기 어려운 일에서 다양한 자원 활용, 타인의 협력을 최대한으로 이끌어 내며, Teamwork를 발휘하여 공동의 목표달성에 기여한 경험에 대해 서술해 주십시오. (관련된 사람들의 관계(예.친구, 직장 동료) 및 역할/ 혼자 하기 어렵다고 판단한 이유/ 목표 설정 과정/ 자원(예.사람, 자료 등) 활용 계획 및 행동/ 구성원들의 참여도 및 의견 차이/ 그에 대한 대응 및 협조를 이끌어내기 위한 구체적 행동/ 목표 달성 정도 및 본인의 기여도/ 경험의 진실성을 증명할 수 있는 근거가 잘 드러나도록 기술) [1000자]
[협력업체와의 안전관련 협의 경험]
협력업체와의 협의를 통해 변화된 회사 지침에 신속하게 대응할 수 있었던 경험이 있습니다. 중대재해처벌법 시행에 맞추어 강화된 외주수리작업 안전관리지침에 대응하는 과정에서, 고장수리 작업이 중단되고 협력업체들의 지속적인 문의가 들어왔습니다. 회사 내부 채널을 활용해 공유 받은 세부 지침들을 협력업체에 신속히 공유하여 업체가 변화된 지침에 신속하게 대응할 수 있도록 협조하였습니다. 이를 통해 변화된 외주 수리 작업이 신속하게 재개 될 수 있었고, 연구소 시험 일정 지연이 최소화 될 수 있었습니다.
중대재해처벌법 시행에 따라 안전을 최우선으로 하는 기조가 확산되었고, 외주수리작업 진행 시 강화된 안전 지침이 적용되었습니다. 협력업체에서는 강화된 지침에 대응하기 위한 준비가 필요한 입장이었고, 이를 위해 고장수리 작업은 잠정적으로 중단되었습니다. 수리 작업 중단으로 인해 연구소 시험 일정이 지연되는 상황을 최소화하기 위해서, 협력업체들의 문의사항에 최대한 신속하게 대응하였습니다.
하지만 팀 내부적으로 미처 협의가 이루어지지 않거나 안전 담당 부서로부터 전달받지 못했던 협력업체의 세부적인 문의가 계속되었습니다. 지침을 임의 해석하여 자의적으로 판단할 수는 없었기에, 정확한 정보전달을 위해 협력업체에게 전달받은 문의사항들을 취합하여 안전 담당 부서에 직접 문의하였습니다. 회신 받은 내용들은 협력업체에 신속하게 공유함으로써 업체가 변화된 지침에 신속하게 대응할 수 있도록 협조하였습니다. 2주간의 협의 끝에 외주수리작업은 강화된 지침을 만족하며 재개될 수 있었고, 연구소 시험 일정 지연을 최소화하며 변화된 외주 수리 프로세스가 빠르게 안정화 될 수 있었습니다.
이러한 경험을 바탕으로 공동의 목표 달성을 위해 다양한 채널을 활용해 의견을 주고 받고, 지속적으로 동료와 협력하여 최선의 결과를 이끌어내는 SK하이닉스의 소통하는 엔지니어가 되겠습니다.
