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Senior RDA Defect Analysis & Yield Improvement Engineer
- 給与
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- 雇用形態
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どんな仕事かAIによる生成
複雑な欠陥・異常の根本原因解析をリードし、SPCや大規模データ分析によるトレンド管理・異常予兆検知と、定量的なImpactを伴う改善を推進します。Fab全体の監視・分析能力の最適化、ベストプラクティスの標準化と展開、監視およびデータ分析プロセスの自動化・システム化を担います。
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応募資格
必須
- 1) 日本語での読み書きおよびコミュニケーション能力
- 2) 英語によるGlobal コミュニケーション能力
- 3) 半導体または製造業での品質管理や改善活動の経験
- 4) データ分析を用いたRoot Cause特定及び改善実績
- 5) Microsoft Office（Excel、Word、PowerPoint）の基本操作
- 6) 半導体工程の基礎知識
- 7) JMP/Python/Tableau等 データ解析ツールの使用経験
- 8) 製造業務と自己管理（健康管理）がしっかり出来る方
- 1) Proficiency in Japanese for reading, writing, and communication
- 2) Ability to communicate effectively in English in a global environment
- 3) Experience in quality control or continuous improvement in semiconductor or manufacturing industries
- 4) Proven experience in identifying root causes and driving improvements using data analysis
- 5) Basic proficiency in Microsoft Office (Excel, Word, PowerPoint)
- 7) Experience with data analysis tools such as JMP, Python, Tableau, or equivalent
- 8) Strong sense of responsibility for manufacturing operations and effective self-management, including health management
求める人物像
- 1) データ分析や問題解決に興味がある方
- 2) チームで協力しながら改善活動に取り組める方
- 3) 国際的な環境下でキャリアアップされたい方
- 4) 複雑な問題に対して論理的かつ構造的にアプローチできる
- 5) 関係者を巻き込み、成果まで導けるリーダーシップ
- 6) データに基づいた意思決定と説明能力
- 7) 変化をリードし、継続的改善を推進できる
- 1) Strong interest in data analysis and problem solving
- 2) Ability to collaborate effectively in a team-oriented environment and drive improvement activities
- 3) Motivation to grow a career in a global environment
- 4) Ability to approach complex problems with logical and structured thinking
- 5) Leadership to influence stakeholders and drive outcomes
- 6) Capability to make and communicate data-driven decisions
- 7) Ability to lead change and drive continuous improvement
募集要項最終確認 10/21
- 職種
- 品質管理
- 雇用形態
- 記載なし
- 役職
- Senior
- 給与
- 記載なし
- 勤務地
- 記載なし
- 働き方
- 記載なし
- 掲載日
- 2026/10/12 05:18（10日前）
- 最終確認
- 2026/10/21 22:16（1日前）
仕事内容
1) 技術リード
- 複雑な欠陥・異常（Unknown / high repeat issue等）の根本原因解析リード
- SPCやビッグデータを活用したトレンド管理・異常予兆検知
- 定量的Impact（Wafer at Risk / Yield）を伴う改善推進
- 早期検知および迅速な対応により、エクスカージョンの予防および封じ込めを実施
4) ナレッジ・育成
- Young engineerの指導
- 分析手法・問題解決のナレッジ展開
- Define priorities and execute resource allocation based on impact
- Drive escalation and decision-making in a proactive manner
- Quantify impact on Wafer at Risk, Cycle Time, and WIP to determine priorities
3) Fab Contribution
- Lead optimization of CPM and monitoring capabilities
- Drive standardization and deployment of best practices across the Fab
- Promote automation and systemization of monitoring and data analysis processes
- Drive digital transformation through automation, rule-based systems, and data integration in RDA operations
- Lead root cause analysis of complex defect and abnormality issues (e.g., unknown OOC, high repeat issues)
- Enhance trend monitoring and early abnormality detection using SPC and large-scale data analysis
- Drive improvement initiatives with quantified impact (e.g., Wafer at Risk, Yield)
- Prevent and contain excursions through early detection and rapid response
- Mentor and develop junior engineers
- Deploy analytical methodologies and problem-solving best practices
この求人は、マイクロンメモリジャパン株式会社の採用ページの内容をAIが読み取って整理したものです。応募の前に採用ページの原文を確かめてください。データの集め方企業サイト
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応募はマイクロンメモリジャパン株式会社の採用ページで受け付けています。このページは採用ページの掲載内容をもとに構成しているため、最新の応募条件は募集元でご確認ください。
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