半導体検査装置のデータ解析・自動化エンジニア

必須

• 大卒以上
• Pythonを用いたデータ処理・スクリプト開発の実務経験
• 画像処理を用いた開発・検証の実務経験

歓迎

• APIを用いた外部ソフトウェア（シミュレーションソフト等）との連携スクリプト開発経験
• 半導体、光学に関する基礎知識やドメイン知識
• データ（ログデータ等）の加工・データエンジニアリングの経験

求める人物像

• 指示を待つだけでなく、要件から実装・検証までを自走して進められる方
• 新しい技術の習得に意欲的で、業務効率化（DX）にやりがいを感じる方
• チームメンバーや関係部門と円滑なコミュニケーションが取れる方

使用ツール

募集要項

• ◎D4cテクノロジー経由での就業実績あり◎
• 半導体市場において世界トップクラスの技術を誇る環境で、最先端の検査装置と検査データに関わるデータ解析、および自動化スクリプト開発をお任せします。
• 手作業になりがちなログ統合やシミュレーションをスクリプトで自動化し、開発プロセス全体の効率化（DX）にダイレクトに貢献できるポジションです。半導体業界の最先端プロジェクトで、エンジニアとしての市場価値をさらに高めてみませんか？

データ解析業務

• データ前処理・加工：検査装置から出力されるログデータ等のクレンジング、特徴量抽出など、データ分析業務全般を担います。

開発・自動化（スクリプト作成）業務

• ログデータの統合・自動化：大量に生成されるExcelログデータを、Pythonスクリプトを用いて効率的に統合・再構成するシステムを構築します。
• 光学シミュレーションの効率化：光学シミュレーションソフトのAPIを利用し、シミュレーション実行やデータ抽出の自動化スクリプト開発を行います。

このポジションの魅力・やりがい

• 最先端技術への挑戦：半導体業界の最先端検査装置に関わるプロジェクトで、市場価値の高い経験を積むことができます。
• DX・効率化の推進：手作業を自動化し、開発プロセス全体の効率化に貢献する大きな手応えを感じられます。最新ツール（GitHub Copilot等）を活用したモダンな開発環境も魅力です。

プロジェクト例

• 担当フェーズ：要件定義〜実装・テスト・運用
• 環境・ツール：Python (Pandas等), Excel, Git, GitHub Copilot
• 概要：これまで手作業で行われていた膨大な検査ログ（Excelデータ）の集計・加工プロセスを、Pythonスクリプトを用いて完全自動化しました。データエンジニアリングの観点から前処理のフローを見直し、開発チーム全体の工数削減と、次工程のデータ分析の迅速化（DX推進）を実現しました。