직무소개
평가 및 분석
Package 불량 발생 시, 발생 원인을 분석하여 재발 방지 방안을 수립하고 반도체 공정 설비와 계측기, 소재 원류 측면 확보된 Data에서 발생하는 Big Data를 활용하여 이상점 감지를 통해 불량 발생을 사전에 예측하여 수율 향상 (품질 및 수율 관리)
Role
- Package 제품 품질 Risk 분석
- 설계/소재/공정 개발 단계 품질 Risk 사전 검증
- 제품 Design Rule 개선 및 공정 마진 평가
- 신제품 신뢰성 평가 및 분석
- 양산 품질 개선
- 공정 변경점 및 산포 관리를 통해 품질 위험요소 관리/개선
- 품질 Data 분류, Grouping 및 빅데이터 통계적 기법 활용을 통한 유효 인자 감지
- 공정 모니터링을 위한 통계적 샘플 계측 방법 제시 및 품질 시스템 구축 및 시스템 개선
- 수율 개선 및 불량 분석
- 제품 양산성 관리 및 수율 개선
- 반도체 Package의 비파괴/파괴(전기적/물리적) 분석을 진행하여 불량의 원인 분석
- 제품 설계, 공정, 고객의 관점에서 특성을 평가하여 불량 원인 규명
- 분석한 제품/공정/소재 불량의 원인에 대한 Solution 도출 및 개선사항 관리
- Big Data 분석 및 통계 모델링을 통한 불량 예측 및 예방 계측기술 개발
- 공정 결과 자동 측정을 위한 계측설비 설계 및 개발
- 자동화 공정 계측(Measurement)&검사(Inspection) 기술 개발 및 개선 연구
- PKG 조립 공정(Back-Lap, Saw, CoW Bonding, Mold, Marking, Solder Ball Attach)별 불량률 개선 및 생산성 향상 기술/설비 개발
- 계측 공정(Metrology, Inspection)에 대한 Recipe Set-up 및 정합성 확보, 미래 요소기술 개발, ADC(Auto Defect Classification)
- 수율/품질 향상을 위한 불량 해결 및 공정 조건 표준화
- 공정별로 측정된 데이터의 정기 모니터링을 통한 생산 관리 및 품질 관리
- Package 소재 입고 품질 관리
- 반도체 Package용 유기/무기/고분자 소재 개발 및 양산 소재의 품질 관리 (Film, EMC, Metal, Substrate, Capacitor 등)
- 소재사 CoA(Certificate of Analysis) data 분석 및 항목 최적화
- 수입검사 Data 분석 및 Big Data 활용 산포 관리를 통한 위험요소 관리/개선
- Spotfire/Minitab/Excel/Python을 활용한 CoA data 통계적 분석/관리
- Package 소재 품질 변경점 관리
- 소재사 Audit을 통한 소재 품질 관리/검증
- 소재사 변경점 및 CoA 산포 관리를 통한 위혐요소 관리/개선
- 주요 품질 항목에 대한 변경점 발생 시 Risk 사전 검증 (사전 공정 평가, 신뢰성 분석 등)
- SCM(Supply Chain Management)개선 및 소재 수급 안정화
- 신규 소재 개발을 통한 품질 개선 및 원가절감
- Package 소재 불량 분석 및 개선
- 불량 원인 및 소재사 R/M/F Parameter에 대한 동질성 분석 (R : Raw Material, M : Process Monitoring, F : Final Product)
- 불량 발생 원인에 대한 개선 대책 수립 및 적용 (Package제품 불량 분석, 소재 물성 분석, 불량 기인 인자 발굴 등)
Recommended Subject
- 전기전자 : 전자회로, 회로이론, 전기전자회로, 디지털시스템설계 및 실험, 논리회로, 컴퓨터프로그래밍, 컴퓨터구조, 데이터 구조 및 알고리즘, 신호 및 시스템, 디지털 신호처리, Microwave/RF Engineering, 데이터구조 등
- 재료/금속 : 금속재료, 반도체공정, 재료공학, 재료과학, 결정학, 고분자재료분석, 반도체소자, 신소재종합설계, 철강재료 등
- 화학/화공 : 고분자공학, 고분자화학, 공업분석화학, 공업유기화학, 열전달, 재료공정공학, 전기화학공학, 나노소재화학, 물리화학 등
- 기계 : 열역학, 유체역학, 고체역학, 열전달, 동역학, 기계공학실험, CAE, 재료공학, 기계진동학, 공학수치해석, 기구학, 기계요소설계, 센서 개론, 설계 제작 실습, 메카트로닉스 등
- 물리 : 고체물리, 반도체물리, 전자물리의 기초, 양자역학, 물리화학, 전산물리, 통계물리 등
- 산업공학 : 데이터마이닝, 데이터분석, 통계응용 등
- 수학/통계 : 확률개념 및 응용, 수리통계, 수치해석, 선형대수학, 데이터분석, 이산자료분석 등
Requirements
- 공학계열(전기전자, 재료/금속, 화공, 기계, 산업공학 등), 물리, 화학, 수학/통계 계열 전공자 또는 이에 상응하는 전공지식 보유자
- 반도체 FAB공정, PKG 조립공정, Test공정 등 반도체 공정기술 지식 보유자
- 다양한 분석장비(SEM, FTIR, RAMAN, IC, XPS 등)의 사용 경험 및 활용이 가능한 자
- 소재개발/품질관리 경험 및 지식 보유자
- 프로그래밍 언어(C/C++/Verilog, Java, R, Python 등) 및 알고리즘 문제 해결 역량 보유자
Pluses
- 품질 직무에 대한 기본적인 지식 보유자 (품질 공학, 환경안전, PL(Product Liability), SPC, 생산관리, Test Engineering, Big Data 해석)
- 반도체 Package 및 품질 직무와 연관된 대내외 활동 경험 보유자
- 반도체 Package공정 및 품질 관련 졸업논문 및 국내/외 저널 논문 보유자
- 기계적/열특성 분석, 성분 분석 등 다양한 분야의 분석 지식/경험 보유자
- 소프트웨어 및 하드웨어 플랫폼을 활용한 프로젝트 수행 경험 보유자
- 반도체 소재 개발 및 품질 관련 직무와 연관된 대내외 활동 경험 보유자
- 해외 소재사와 커뮤니케이션이 가능한 수준의 외국어(영어, 일본어) 회화 능력 보유자
