Dreampax Career Insight │ Season 6 · Extended Edition

Process Control Engineer (공정 제어 엔지니어)



데이터 기반 자동화를 통해 공정을 실시간으로 제어하는 반도체 Fab의 신경망

Ep.113 │ 업데이트 2025-11-17 │ 분야 : 반도체 공정제어·자동화

I. 직무 개요 (Overview)

Process Control Engineer는 반도체 생산 라인의 각 공정 단계를 실시간 데이터로 모니터링하고, 이상을 감지하여 품질 편차를 최소화하는 제어 시스템을 설계·운영하는 역할을 합니다. 그는 MES, FDC, APC, SPC 등 다양한 자동화 시스템을 통합하여 **데이터로 공정을 제어하는 엔지니어**입니다.

키워드: Process ControlSPCFDCAPCAutomation

II. 주요 역할 및 책임 (Key Responsibilities)

  • 공정 제어 로직 설계 및 제어 파라미터 최적화
  • FDC (Fault Detection & Classification) 기반 장비 이상 감지
  • SPC (Statistical Process Control) 통계 분석 및 품질 관리
  • APC (Advanced Process Control) 시스템 개발 및 운영
  • AI/ML 기반 예지제어 및 공정 자동화 고도화

III. 필요 역량 및 자격 요건 (Skills & Qualifications)

핵심 역량

  • 공정 자동화 시스템(FDC/SPC/APC/MES)에 대한 이해
  • Python, SQL, R 등 데이터 분석 도구 활용 능력
  • 통계 기반 이상 감지 알고리즘 설계 경험
  • 제어 이론 및 반도체 공정 흐름에 대한 지식

소프트 스킬

  • 데이터 기반 문제 해결력
  • 공정 엔지니어·장비 엔지니어와의 협업 커뮤니케이션
  • 자동화 시스템 유지·개선에 대한 지속적 관심

IV. 커리어 경로 (Career Path)

Process Control Engineer → Automation Specialist → Smart Fab Engineer → Process Control Manager → Smart Manufacturing Director. 이후 AI 기반 제조·예지제어·스마트팩토리 기술 분야로 진출 가능합니다.

V. 시장 트렌드 (Market Insights)

반도체 제조에서 자동화 비중은 2025년 기준 90%를 넘어서고 있습니다. 공정 복잡도가 높아질수록 데이터 기반의 FDC/APC 시스템 수요가 급증하고 있으며, 특히 AI 모델을 적용한 **지능형 공정 제어(Intelligent APC)** 기술이 차세대 표준으로 자리잡고 있습니다.

VI. Dual Insight │ 후보자 & 헤드헌터 관점

For Candidates

  • 공정 제어 관련 프로젝트 경험을 실제 데이터와 함께 제시하세요.
  • AI/ML 기반 예지제어 사례를 수치로 보여주세요.
  • FDC·SPC 시스템 도입 또는 개선 성과를 KPI로 표현하세요.

For Recruiters

  • 데이터 처리 능력과 현장 공정 이해의 균형을 중점적으로 평가하세요.
  • SPC/FDC를 넘어서 AI 기반 제어로 확장 가능한 인재를 선호하세요.
  • 장비·IT 통합형 인재는 장기적인 자동화 ROI에 유리합니다.

VII. 연봉 및 채용 포인트 (Salary & Hiring Points)

국내 Process Control Engineer의 평균 연봉은 6,500 만 ~ 1억 3,000 만 원, 글로벌 반도체 기업은 USD 85k ~ 145k 수준입니다. FDC/APC 구축 경험과 AI 기반 제어 프로젝트 경험이 주요 채용 포인트입니다.

VIII. FAQ (자주 묻는 질문)

Q1. 공정 엔지니어와의 차이는 무엇인가요?
A. 공정 엔지니어는 물리적 제조, 공정 제어 엔지니어는 데이터와 로직으로 제어합니다.
Q2. IT 백그라운드가 도움이 되나요?
A. 매우 유리합니다. 자동화·데이터 분석 지식이 핵심 경쟁력입니다.
Q3. AI 제어는 어느 정도 적용되고 있나요?
A. 현재는 일부 예지보전 단계지만, 3~5년 내 전체 공정 제어의 30% 이상이 AI 기반으로 전환될 전망입니다.

IX. 관련 포지션 (Related Positions)

Dreampax Career Network · Season 6 Extended Insight · Ep.113 — Process Control Engineer
“모든 공정의 완벽함은 제어의 디테일에서 시작된다.” — Dreampax Career Notes
📎 관련 라벨:
커리어인사이트, Dreampax Career, ProcessControl, Semiconductor, SPC, FDC, APC, SmartFab, Automation, Season6, DreampaxCareerInsight

이 블로그의 인기 게시물

MM

💼 Dreampax Career Compass │ 글로벌 커리어 인덱스 허브 💼 Dreampax Career Compass AI·ESG·리더십 시대, 당신의 커리어를 성장시킬 실전 전략 📚 직무 인사이트 바로 보기 글로벌 커리어 시대의 나침반 — LinkedIn, HR, AI, ESG까지. Dreampax Career Compass는 직무 인사이트 부터 실전 취업전략 까지 모두 아우르는 커리어 전문 허브입니다. 🌍 🔗 LinkedIn 실전 시리즈 👤 후보자용 │ LinkedIn 실전 가이드 (Ep.1–26) 이직 준비자·전문가·신입 모두를 위한 LinkedIn 활용법과 글로벌 채용 전략. 프로필 최적화 네트워킹 DM 전략 👉 후보자용 기초·실전 바로 가기 🧭 헤드헌터용 │ LinkedIn 실전·심화편 (Ep.31–50) 글로벌 리크루터와 컨설턴트를 위한 소싱·브랜딩·DEI·윤리적 리크루팅. 부울리언 서치 퍼널 설계 브랜딩 👉 헤드헌터용 기본·심화 바로 가기 📚 직무 인사이트 메가 허브 (Ep.1–100) AI·비즈니스·브랜드·조직문화·ESG까지, 5개 시즌 100개 핵심 직무 인사이트. 📊 시즌 1 — 테크·AI·디지털 AI, 데이터, 클라우드 등 디지털 핵심 직무 20선 👉 바로 보기 📈 시즌 2 — 재무·전략·비즈니스 M&A, 전략, 재무까지 비즈니스 핵심 20선 👉 바로 보기 📣 시즌 3 — 마케팅·브랜드·커뮤니케이션 브랜드·퍼포먼스·커뮤니케이션 전 영역 👉 바로 보기 🩺 시즌 4 — HR·헬스...
자세한 내용 보기
Dreampax Career Insight │ 시즌 3 이커머스 매니저 (E-commerce Manager) 온라인 매출 구조를 설계하는 디지털 상거래 전략가. 분야: 마케팅·브랜드·커뮤니케이션 │ 에피소드: Ep.48 │ 업데이트: 2025-10-12 I. 직무 개요 (Overview) E-commerce Manager는 **온라인 판매 채널의 전략·운영·분석을 총괄**하는 전문가입니다. 플랫폼(자사몰·네이버·쿠팡·Amazon 등)에서의 구매 여정을 최적화하고, 데이터 기반으로 **판매, 고객, 프로모션, 물류**를 통합 관리합니다. 즉, 디지털 시대의 ‘매출 설계자’라 할 수 있습니다. 키워드: E-commerce Online Sales Conversion Merchandising Omni-channel II. 주요 역할 및 책임 (Key Responsibilities) 이커머스 전략 및 매출 목표 수립 자사몰·오픈마켓·글로벌몰 운영 및 성과 관리 가격·재고·프로모션 기획 및 운영 구매 전환율(CVR) 개선 및 A/B 테스트 고객 리뷰·데이터 분석을 통한 UX 개선 물류·CS·마케팅 팀과의 협업 III. 필요 역량 및 자격 요건 (Skills & Qualifications) 핵심 역량 온라인몰·오픈마켓 운영 경험 (Cafe24, Shopify, Amazon 등) GA4·CRM·BI 툴 등 데이터 분석 역량 UX·전환율 최적화 전략 설계 능력 제품 카테고리별 판매 트렌드 분석력 재고 및 공급망 관리(SCM) 이해 소프트 스킬 부서 ...
자세한 내용 보기
Dreampax Career Insight │ 시즌 1 AI 디자인 & 코딩 엔지니어 (AI Design & Coding Engineer) 알고리즘을 ‘제품의 언어’로 번역하는 사람, AI의 시나리오를 현실로 구현하는 기술 설계자. 분야: 테크·AI·디지털 │ 에피소드: Ep.1 │ 업데이트: 2025-10-10 I. 직무 개요 (Overview) AI Design & Coding Engineer는 인공지능 모델을 설계하고 실제 서비스 환경에 구현하는 직군입니다. 단순한 프로그래밍 직무를 넘어, 문제를 데이터로 재구성하고 알고리즘을 설계하며, 모델이 ‘작동 가능한 제품’으로 전환되는 전 과정을 주도합니다. 이 직무는 연구 중심의 AI Scientist와 달리 실무와 프로덕트 중심의 구현력을 요구합니다. 모델을 실험실에서 현실로 옮기는 기술의 다리이자, AI 윤리와 사용성의 균형을 잡는 조율자입니다. 특히 생성형 AI와 멀티모달 시스템이 대중화된 2025년 현재, 이 포지션은 AI 전략의 중심으로 떠오르고 있습니다. 키워드: AI Engineer Machine Learning Generative AI MLOps Model Optimization II. 주요 역할 및 책임 (Key Responsibilities) 머신러닝·딥러닝 모델의 구조 설계 및 학습 파이프라인 구축 AI 알고리즘 및 코드 구현 (Python, PyTorch, TensorFlow 등) 데이터 전처리, 피처 엔지니어링, 모델 최적화 수행 API 및 서비스 환경에 모델 배포 및 성능 검증 AI 윤리 기준 및 보안 이슈 검토, 모델 공정성 관리 AI 개발 자동화 (MLOps, CI/CD, 클라우드 배포) 설계 ...
자세한 내용 보기