안녕하세요! 북미에서 반도체 전공하고 있는 박사과정 생입니다. 내년 초 인턴기회를 찾고 있습니다.

현재 폰 인터뷰가 예정되어있는 포지션의 title 은 Intern – Cell Device Engineer 입니다.
Boise의 R&D Memory group 그룹에서 뽑는거고 transport, thermal and electronic response of chalcogenide memory cells (PCM)관련 일을 한다고 job description에 써있습니다.

제 백그라운드는 Phd in ECE 에서 TCAD, semiconductor device modeling, numerical simulation입니다.
memory관련 프로젝트 경험은 전혀 없습니다.

Qulification에는 어느정도 저랑 맞는 부분도 써있지만, statistical analysis of the cell behavior와 device characterization, with focus on AC methodology도 필요하다고 합니다. device characterization은 실험경험이 전무하니 모른다고 솔직히 얘기 해야 할 듯합니다.

혹시 statistical analysis이란 구체적으로 무엇을 말하고 어떠한 질문을 할까요? ML이나 probability theory 같은 질문을 할까요?

어떻게 준비해야하는지 어떠한 조언이라도 해주신다면 정말 감사하겠습니다!

ML까지는 아니고, 그냥 공정을 통해 머든 만들면, 다 똑같지 않고 분포를 갖을텐데 그걸 분석하는 겁니다.
예를들어…회로 시뮬레이션 할때, process corner라고 slow/typical/fast 라고 해서 Vth에 대한 3-sigma 값을 제공하는데 이걸 뽑아내는 것도 있고,
Vth의 random variation에 대한 equation 및 그의 parameter도 분석해야 합니다.
그리고 DRAM이라 치면, cell마다 retention time이 다르거나 (cell capacitor와 transistor의 leakage 편차 때문), 또는 write time (tWR)이 다른데 (contact 저항차이 등) 이런 것도 통계적으로 분석하는 것도 포함합니다.
위의 예시는 그냥 다 단적인 예이고, 점점 공정이 미세화 되다 보니까, 작은 오차도 상대적으로 큰 효과를 내니 통계적으로 어디든 분석을 많이 하는 것 같습니다.

답변 감사합니다! 너무 제가 모르는 분야네요ㅠㅠ
각 디바이스마다 다른 vth 가 나오는 데 vth를 random variable로 놓고 PDF나 CDF, variance, expected value 이런 거를 찾는다는 말씀이신가요?

전통적으론 웨이퍼에 적당한 위치마다 Vth를 찍어서 (scribe lane 이라고 die 사이마다 나중에 잘려나갈 공간에 test pattern 넣기도 합니다) mean/variance를 뽑아서 3-sigma 값 같은걸 제공하고 있고 (이걸 global variation이라 함)
좁은 공간에서 수천~수십만개의 Vth를 찍어서 local variation도 요즘엔 다 제공합니다. 이때 해석 및 모델링은 Pelgrom’ equation이 가장 대표적이고요.
근데 이건 소자 모델링하는 사람 입장이고, 일반 소자 엔지니어라면 왜 저런 variation이 발생하나, 예를들어, Vth의 경우는 ion implant 과정 중에 random dopant fluctuation이 주된 원인으로 알려져 있습니다. 그럼 저 variation을 어떻게 줄일 것이냐 머 이런 생각도 해야겠죠.
근데 이건 반도체 소자/공정분야의 통계적 분석의 하나의 예입니다. 통계분석이 활용되는 곳은 엄청나게 많고 공정이 미세화 되가며
더 늘고 있습니다.

그리고 잡 디스크립션 보니까 디램이나 플래시가 아닌 phase change memory네요. 아마 xpoint memory관련인 것 같네요.
이게 전극에 전류를 흘려서 열을 발생 (heating) 시켜서 물질을 녹이고 (melting), cooling profile따러서 결정/비결정 되는 애들인데, 당연히 같은 조건으로 heating하고 cooling해도 cell마다 크기/물질조성등의 차이로 열전도의 차이도 있고, 물질의 전기적인 특성 (저항)도 다를 겁니다. 아마도 어떠한 통계적인 특성을 띌테고, 어찌하면 분포를 좁게 만들 수 있는지, 어찌 하면 원하는 분포를 만들수 있는지 등에 대한 것을 하지 않을까 싶네요.
머 인턴이니까 모든 스킬을 갖추는걸 요구하진 않을텐데, 적어도 적당한 배경지식은 갖고 있어야 하지 않을까 싶네요. PCM 소자 (GST)에 관한 지식은 잡 디스크립션을 보니 필요 할 것 같네요.

자세하고 긴 답변 감사합니다! 2번째 인터뷰를 요청 받았습니다. 첫 인터뷰에서는 phase change memory관련해서 물어보고, characterization, fab 관련 경험이 있냐고 물어보네요. ML경험이 있냐고만 물어봤고 자세히는 안 물어봤습니다. 말씀하신대로 xpoint하는 그룹이라고 하는데 정확히 무슨일을 하는지는 비밀이라고하고 입사하면 알려주겠다고 하네요.ㅎㅎ

말씀해주신 PCM의 variation들에 대해서 말하면서 “너네가 혹시 이런거 하니?” 같은 질문으로 관심있음을 어필하려 합니다. GST에 관해서도 더 공부를 해야겠네요.

진심으로 감사드립니다!