월 44,000원
5개월 할부 시
윤종명2026-08-191859179이번 「2026 삼성전자 DS 하반기 채용 이력서 & 자소서 2주 완성 – 반도체 분석 및 평가 챌린지 1기」를 수강하고 싶어 문의드립니다. 어제 자정 무렵 결제를 시도했으나, 마침 은행 점검 시간과 겹쳐 결제가 정상적으로 진행되지 않았고, 이후 모집 기간이 마감되어 신청하지 못했습니다. 혹시 현재 모집이 마감된 상태이더라도 추가로 신청하거나 결제할 수 있는 방법이 있을지 여쭙고 싶습니다.
- 심민석2026-08-191859084
안녕하세요, 이번 주부터 삼코치님의 ‘2026 삼성전자 DS 하반기 채용 이력서&자소서 2주 완성 반도체 분석 및 평가 챌린지 1기’ 강의를 수강할 예정이었습니다. 하지만, 오늘부터 강의를 수강하고자 계획하고 있었는데 조금 전 강의 수강이 취소되었다는 연락을 받게 되어 문의드립니다. 혹시 어떠한 사유로 수강이 취소된 것인지 확인해 주실 수 있을까요? 가능하다면 정상적으로 수강할 수 있도록 확인 및 조치해 주시면 정말 감사하겠습니다.
인프런 버찌2026-08-19602968안녕하세요 민석님, 현재 해당 문제를 확인하였습니다. 최대한 빠르게 조치하여 수강을 정상적으로 진행하실 수 있도록 도움 드리겠습니다 :-) 불편함을 드려 죄송합니다!
- 디니2026-08-181859022
내용에는 4만원 할인이라고 작성되어있는데... 결제하려고 보니 4만원 할인 적용이 안되네요,,,, ㅠ... 오류인걸까요...?
인프런 레미2026-08-19603072안녕하세요 디니님:) 확인이 늦어져 죄송합니다! 혹시 챌린지 결제시에 4만원 할인이 안되었다는 말씀이실까요?
- 디니2026-08-161857831
안녕하세요 삼코치님 현재 이강의말고 다른 강의로 평가및 분석직무 강의가 있던데 이강의가 다른 강의를 포함하는 강의인지 궁금합니다!
회로설계 멘토 삼코치2026-08-16601924안녕하세요 디니님, 네, 맞습니다. 「반도체 평가및분석 직무 완전 정복 - 삼성/SK하이닉스 PE/AE 지원전략」 강의가 이 챌린지에 포함되어 있습니다. 챌린지를 신청하시면 그 강의를 같이 들으시면서 2주 동안 미션을 진행하는구조입니다. 강의에서 직무별로 무엇을 보는지 정리해드리고, 미션에서는 그 기준에 본인 경험을 직접 맞춰보시게 됩니다. 중간에 라이브도 두 번 있습니다. 그러니 강의를 따로 구매하지 않으셔도 됩니다. 혹시 이미 그 강의를 듣고 계시다면 새소식에 할인 안내를 올려두었으니 한번 확인해보세요. 궁금한 점 더 있으시면 편하게 남겨주세요.
- 정경문2026-08-111855480
전 51살이고. LG전자에 20년 간 근무중입니다 10년간 세탁기 건조기 설계로 3D 모델링 및 전산해석 시뮬레이션을 했고. 7년은 품질 직무로 공정 프로세스 개선 및 데이터 기반 빅데이터 분석을 통해 품질불량개선을 했습니다. 그리고 3년간 AI를 통한 품질 진단을 했습니다. 하이닉스 또는 삼성DS에 경력 지원으로 현실적으로 가능성 있을까요? 참고로 품질관리기술사, 미국엔지니어 기술사(워싱턴주) 가지고 있습니다. 심각하게 고민중입니다
회로설계 멘토 삼코치2026-08-12600103안녕하세요, 제가 질문자님 만큼의 시니어 엔지니어분을 컨설팅해드린 경험은 없기 때문에 먼저 아래 내용은 저의 개인적 생각임을 이해해주시기 바랍니다. 그리고 오랫동안 엔지니어 일을 해오신 부분에 대해서 경의를 표합니다. 가능성은 있다고 봅니다. 다만 20년 경력이라는 이유만으로 유리한 것도, 반대로 51세라는 이유만으로 어렵다고 단정할 문제도 아닙니다. 실제로 이번 SK하이닉스 경력 채용에서도 면접까지 간 분들 중 10년 이상 경력자가 있었고, 고연차일수록 실무 경험뿐 아니라 조직을 조율하고 과제를 끌고 가는 매니징 역량을 함께 본다는 이야기가 있었습니다. 이 부분은 긍정적으로 볼 수 있습니다. 정경문 님은 10년간 설계·3D 모델링·전산해석을 했고, 이후 7년간 공정 프로세스 개선과 데이터 기반 품질 개선, 최근 3년간 AI 품질 진단까지 경험하셨기 때문에 경력의 깊이 자체는 충분합니다. 품질관리기술사와 미국 PE 자격도 전문성을 보여줄 수 있는 요소이고요. 특히 품질 문제를 데이터로 분석하고 개선한 경험이나 AI를 활용한 이상 진단 경험은 반도체 제조·품질 분야와 연결할 여지가 있습니다. 다만 가장 큰 숙제는 반도체 도메인입니다. 삼성전자 DS나 SK하이닉스 경력직은 단순히 “품질을 오래 했다”는 이유만으로 뽑지는 않습니다. 반도체 제조 공정과 수율, Defect, SPC, FDC, 이상 탐지 등 해당 산업에서 어떤 문제가 발생하고 있는지를 이해한 상태에서, 본인의 기존 경험으로 그 문제를 어떻게 해결할 수 있는지를 설명해야 합니다. 특히 20년 차 경력직이면 회사가 입사 후 처음부터 반도체를 가르쳐준다는 전제로 채용하기는 어렵기 때문에 이 부분은 반드시 준비하셔야 합니다. 그래서 공정개발처럼 반도체 자체 경험이 강하게 요구되는 직무보다는 품질, 제조 데이터 분석, 공정 이상 진단, AI 기반 품질 예측이나 스마트팩토리처럼 기존 경력과 접점이 있는 포지션을 우선적으로 보시는 것이 현실적입니다. 반도체 경험이 없다는 약점을 감추기보다는, 반도체 도메인을 별도로 학습하면서 LG전자에서 축적한 품질 개선과 데이터 분석 경험을 반도체 제조 현장에 어떻게 적용할 것인지 보여주는 방향이 좋습니다. 결국 가능성은 있습니다. 다만 고연차 경력직일수록 “경력이 많다”보다 “이 경력을 반도체에서 바로 어떻게 쓸 수 있는가”가 중요합니다. 삼성전자 DS와 SK하이닉스의 경력 공고를 먼저 보시고, 본인의 20년 경력과 직접 연결되는 직무를 2~3개 정도로 좁혀 준비하시는 것을 추천드립니다.
안녕하세요. 인프런 챌린지 팀입니다. 현재 한시적으로 챌린지 구매 링크가 열려있습니다. 해당 인프런 링크로 접근해 구매해주시면 감사드리겠습니다. https://inf.run/jCviS