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AI Inspection Engineer (AI 검사 엔지니어)
인공지능으로 웨이퍼의 결함을 찾아내는 비전 알고리즘 전문가
Ep.115 │ 업데이트 2025-11-19 │ 분야 : 반도체 AI 검사·비전 시스템
I. 직무 개요 (Overview)
AI Inspection Engineer는 반도체 제조 과정에서 생성되는 이미지·센서 데이터를 분석하여 결함(Defect)을 자동으로 감지하고 분류하는 AI 기반 검사 시스템을 개발하는 전문가입니다. 딥러닝, 머신비전, 패턴인식 기술을 결합해 **사람의 눈보다 정밀한 인공지능 시각 시스템**을 설계합니다.
II. 주요 역할 및 책임 (Key Responsibilities)
- 웨이퍼·패턴·마스크 결함 데이터 수집 및 라벨링
- AI 기반 결함 탐지 모델(ResNet, EfficientNet, YOLO 등) 개발
- Optical Inspection 장비와 AI 시스템 통합
- 데이터 증강·노이즈 제거·정확도 향상 알고리즘 설계
- AI 예측 결과를 MES/FDC 시스템과 연동하여 품질 제어
III. 필요 역량 및 자격 요건 (Skills & Qualifications)
핵심 역량
- 딥러닝 기반 비전 모델 (CNN, AutoEncoder, GAN 등) 이해
- Python, TensorFlow, PyTorch, OpenCV 활용 능력
- 반도체 결함 유형(Particle, Scratch, Pattern Defect 등) 이해
- 데이터 엔지니어링 및 라벨링 자동화 파이프라인 설계
소프트 스킬
- AI 모델 성능을 직관적으로 설명하는 커뮤니케이션 능력
- 현장 엔지니어와 협력하는 문제 해결형 사고
- 지속적인 모델 개선과 데이터 품질 관리 능력
IV. 커리어 경로 (Career Path)
AI Inspection Engineer → Vision Algorithm Developer → Smart Manufacturing AI Specialist → AI Quality Lead → Head of AI Inspection / Data Automation Director. 이후 AI 제조 플랫폼, 반도체 자동화 연구소, 글로벌 장비사 등으로 확장할 수 있습니다.
V. 시장 트렌드 (Market Insights)
반도체 업계는 이미 AI 검사 시스템으로 전환 중입니다. 2025년 기준 웨이퍼 검사 장비의 70% 이상이 딥러닝 기반 알고리즘을 탑재하고 있으며, 특히 결함 검출 정확도 향상을 위한 “Hybrid Vision + ML” 구조가 새로운 트렌드입니다. 데이터 품질과 해석력 모두를 갖춘 AI 검사 인재의 수요가 빠르게 증가하고 있습니다.
VI. Dual Insight │ 후보자 & 헤드헌터 관점
For Candidates
- AI 모델 학습 데이터셋 구축 경험을 구체적으로 제시하세요.
- 검사 장비 이미지(Optical, SEM 등) 처리 알고리즘 사례를 포함하세요.
- 결함 분류 정확도(Accuracy, Recall 등)를 정량적으로 기술하세요.
For Recruiters
- AI 모델의 응용력 + 장비 이해도 둘 다 있는 인재를 우선 검토하세요.
- AI 모델 배포(MLOps) 경험은 장비 통합 단계에서 큰 강점입니다.
- 데이터 품질 관리 역량은 장기적인 AI 성능 유지에 필수입니다.
VII. 연봉 및 채용 포인트 (Salary & Hiring Points)
국내 AI Inspection Engineer 평균 연봉은 6,500만~1억 3,000만 원, 글로벌 반도체 장비/AI 기업은 USD 90k~150k 수준입니다. 데이터 파이프라인 구축, AI 모델 개선, 현장 적용 사례가 핵심 포인트입니다.
VIII. FAQ (자주 묻는 질문)
- Q1. 프로그래밍 능력이 꼭 필요한가요?
- A. 네, Python 기반 데이터 처리 및 AI 학습 코드 작성이 필수입니다.
- Q2. 현장 장비 경험이 없어도 가능한가요?
- A. 장비 데이터를 활용한 프로젝트 경험이 있다면 충분히 가능합니다.
- Q3. AI가 사람의 검사를 완전히 대체하나요?
- A. 완전한 대체가 아닌 보조·확장 역할로, 품질 예측과 조기 감지 중심으로 발전하고 있습니다.
IX. 관련 포지션 (Related Positions)
“AI는 단순히 본다기보다, 패턴의 의미를 이해한다.” — Dreampax Career Notes
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