반도체 Thin film 증착 공정 엔지니어는 어떤 일을 하는 사람일까요?
Thin film 증착 공정엔지니어는 어떤 일을 하는 사람일까요??제 나름대로의 정의해보자면,공정엔지니어는 "공학적 지식을 기반으로 실용적인 공정 문제를 해결하는 사람"입니다. 그렇다면, 실용적 공정 문제 해결이란 게 무엇이냐? 크게 두 가지로 나누어볼 수 있습니다. 첫번째로, 공정조건 : 레시피를 개선하는 업무입니다.요구되는 특정 스펙을 갖는, 어떤 박막을 증착하기 위해 압력, 온도, 가스, 유량과 같은 파라미터(parameter)를 수정하면서 해당 레시피를 개선하는 일을 합니다. 두번째로 설비 문제 개선 관련 업무입니다.공정 설비가 생각보다 고장이 매우 자주 일어납니다. 그렇기에 설비에 Error가 발생하면, 어떤 원인으로 Error가 났는지 확인하고 복구시키는 작업이 필요합니다.설비를 직접적으로는 설비 엔지니어가 담당하지만, 공정엔지니어 역시 설비엔지니어와 함께 issue를 follow up해야하며,설비 issue가 모두 clear된 이후 공정을 진행해보고, 설비가 정상인지: 이전 공정 결과와 동일한지 비교하는 업무를 수행합니다. 학교에서 배웠던 전공지식도 중요하겠지만, 실제 회사에서 업무를 수행해보면 학교에서 배우는 것과는 조금 거리가 있습니다.제가 실제 일을 해보면서 중요하다고 느꼈던 것은,공정 결과 데이터를 해석하고 간결하게 설명할 수 있는 능력이 중요하다는 것입니다.공정엔지니어는 주로 공정을 진행해서 데이터를 얻고, 그 데이터를 해석 및 간결화하여 상부에 보고하는 일을 합니다.그렇기에 데이터를 해석하고 설명하는 것이 가장 중요합니다. 이때 필요한 역량으로는 2가지를 꼽아볼 수 있습니다. 첫번째로, 통계적인 해석입니다.저는 통계적인 부분이 가장 중요하다고 생각하는데요.CVD공정 같은 경우에는(다른 공정도 마찬가지일 것입니다.) 워낙 parameter나 장비가 복잡하기 때문에,공정을 진행하면서 나온 방대한 데이터를 이론적으로 따져 보는 데에는 한계가 있고, 심지어는 이론이랑 잘 맞지 않는 결과가 나올 가능성도 많습니다.그래서 이 방대한 데이터에서 통계적으로 어떤 경향성을 띄거나 의미 있어 보이는 데이터를 추출하고 이를 해석하여 가설을 설정, 그리고 실험을 계획해서 공정 평가를 진행하고 결과를 해석하는 과정을 반복합니다. 예를 들어, 우리가 Silicon nitride라는 박막에서 요구되는 스펙으로 uniformity를 1% 이하로, 균일하게 만들어야 하는 업무를 받았다고 생각해보겠습니다.지금까지 진행했던 공정 데이터를 죽 모아서, 열심히 통계적으로 해석해봤는데.. 파라미터 A를 건드렸을 때 uniformity가 변한다는 걸 발견했다고 해보겠습니다.그렇다면 우리는 데이터 해석을 바탕으로 파라미터 A가 Silicon nitride의 uniformity를 변화시킨다는 가설을 설정합니다.이어서 파라미터 A를 건드려보는 실험 계획을 짜고, 평가를 진행하여 데이터를 확인합니다. 이때 예상대로 파라미터 A가 uniformity에 큰 영향을 준다는 것이 확인되면,파라미터 A를 적절히 변화시켜 우리가 원하는 스펙의 박막을 증착할 수 있습니다. 방대한 데이터를 다루는 일이기 때문에, 엑셀이나 Python, JMP 등 통계기반 툴을 다룰 줄 알거나, 통계 지식을 활용할 수 있다면, 업무를 수행하는 데 큰 도움이 될 것이라고 생각합니다. 두 번째로 공학적 지식입니다.데이터를 해석한 뒤에 타부서 엔지니어들에게 설명해야 하는 일이 많을 것입니다.단순히 통계 기반으로 공정을 진행하여 된다...에서 그치는 게 아니라,"이론적으로 어떤 원리로 파라미터 A를 증가시켰더니 uniformity가 1% 이하로 떨어진다"라고 설명하여 설득력을 높여야 합니다.또한 관련하여 이론적인 공부가 받침이 되어야 데이터를 추출하거나 실험을 계획할 때 훨씬 수월합니다. 혼자 찾아볼 때에는 구글링으로 논문이나 자료를 찾아보고,회사에 다니게 된다면 직장 선배에게 질문하는 것이 가장 효과적입니다.아무래도 이론과 실제 회사 업무에서의 차이가 있기 마련이기 때문에, 질문을 통해 배우고자 하는 자세를 갖는 것이 중요합니다.
