삼성전자가 반도체 사업 전반에 인공지능(AI)을 적용하기 위한 전문 인력 확보에 나섰다. AI 모델 개발과 데이터 인프라 구축 분야의 전문가를 동시에 영입해 반도체 설계부터 공정, 제조까지 이어지는 업무 효율을 높이겠다는 전략이다.
삼성전자는 최근 딥러닝과 비전 AI 분야 전문가인 한보형 펠로우와 데이터 엔지니어링 전문가인 한태린 상무를 영입했다. 두 사람은 각각 반도체 연구개발(R&D)에 활용할 AI 모델과 AI 학습에 필요한 데이터 기반을 구축하는 역할을 맡는다.
이번 인사의 핵심은 반도체 경쟁력을 좌우하는 요소에 AI와 데이터 활용 능력이 빠르게 추가되고 있다는 점이다. 미세공정이 고도화하고 반도체 구조가 복잡해질수록 설계와 제조 과정에서 처리해야 하는 데이터 역시 크게 늘어난다. 사람이 일일이 데이터를 분석하고 문제를 찾아내는 기존 방식만으로는 개발 기간을 단축하고 생산성을 높이는 데 한계가 있다.
삼성전자가 AI 전문인력을 적극적으로 확보하는 것도 이런 변화에 대응하기 위해서다.
한보형 펠로우는 반도체 R&D 업무에 특화된 AI 모델 개발을 주도한다. 서울대학교에서 컴퓨터공학 학사와 석사 과정을 마친 뒤 미국 메릴랜드대학교에서 컴퓨터과학 박사 학위를 받았다. 포항공대 컴퓨터공학과 조교수를 거쳐 2018년부터 서울대 전기·정보공학부 교수로 재직했다.
특히 한 펠로우는 이미지와 영상에서 사물이나 특정 패턴을 찾아내고 분석하는 ‘비전 AI’ 분야 전문가로 평가받는다. 비전 AI 기술을 반도체 개발과 제조 과정에 적용하면 방대한 이미지 데이터를 빠르게 분석하고 사람이 놓치기 쉬운 패턴이나 이상 징후를 찾아내는 데 활용할 수 있다.
반도체 제조 과정에서는 웨이퍼와 회로 등에서 발생하는 미세한 결함을 얼마나 빠르고 정확하게 파악하느냐가 생산성과 직결된다. AI를 활용한 분석 기술이 고도화할수록 공정 과정에서 발생하는 문제를 조기에 발견하고 대응할 가능성도 커지는 셈이다.
한태린 상무는 이 같은 AI 기술이 제대로 작동할 수 있도록 데이터 기반을 구축하는 역할을 맡는다.
한 상무는 서울대 기계항공우주공학과를 졸업하고 미국 매사추세츠공과대학교(MIT)에서 기계공학 석사 학위를 취득했다. 이후 미국 메타에서 시니어 엔지니어링 매니저로 근무했고, 2025년에는 페르소나에서 시니어 개발자로 활동했다.
삼성전자가 한 상무에게 맡긴 핵심 업무는 ‘AI Ready Data’ 구축이다. 기업이 보유한 데이터를 단순히 저장하는 데 그치지 않고 AI가 학습과 분석에 바로 활용할 수 있도록 데이터를 정제하고 표준화하는 작업이다.
AI 모델의 성능은 알고리즘뿐만 아니라 어떤 데이터를 학습하느냐에 따라서도 크게 달라진다. 반도체 설계와 제조 현장에서 축적되는 데이터를 체계적으로 관리한다면 AI가 공정 이상을 분석하거나 개발 과정에서 필요한 판단을 지원하는 범위도 넓어질 수 있다.
삼성전자는 두 전문가의 역량을 결합해 반도체 사업의 AI 전환을 가속할 계획이다. 한쪽에서는 반도체 업무에 최적화한 AI 모델을 개발하고, 다른 한쪽에서는 해당 모델이 활용할 수 있는 데이터 인프라를 구축하는 방식이다.
적용 범위도 연구개발에만 머물지 않는다. 설계 단계에서는 AI를 활용해 개발 효율성을 높이고, 공정과 제조에서는 축적된 데이터를 분석해 생산 과정을 최적화하는 방향으로 활용 범위를 확대할 것으로 예상된다.
결국 삼성전자가 추진하는 전략은 AI를 개별 업무를 보조하는 도구가 아니라 반도체 개발과 생산 과정 전반의 경쟁력을 높이는 핵심 기술로 활용하겠다는 것으로 풀이된다.
반도체 산업에서 미세공정과 생산능력뿐만 아니라 AI를 활용한 개발 속도와 제조 효율성까지 중요한 경쟁 요소로 떠오르는 가운데, 삼성전자는 앞으로도 AI와 데이터 분야 전문 인력을 확보하고 관련 역량을 조직 전반으로 확대한다는 방침이다.
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