データサイエンティスト（半導体）

必須

• 半導体業界（メーカー、装置メーカー、材料メーカー等）での業務経験3年以上
• Python、R等を用いたデータ分析経験
• 機械学習または統計分析の実務経験
• 時系列データ分析の経験
• 顧客との折衝、要件定義の経験

歓迎

• 半導体製造プロセスに関する基礎知識（リソグラフィ、エッチング、CVD、CMP等）
• 異常検知・予知保全モデルの構築経験
• 製造業におけるIoTデータ分析経験
• ディープラーニング（特に時系列分析向けLSTM、Transformer等）の経験
• クラウド環境（AWS、Azure、GCP）でのデータ分析基盤構築経験
• BIツール（Tableau、Power BI等）を用いたデータ可視化経験

求める人物像

• 半導体業界（メーカー、装置メーカー、材料メーカー等）での業務経験がある方
• 製造業のドメイン知識を活かしてデータ分析に取り組みたい方
• 顧客の課題を理解し、データ分析による解決策を提案できる方
• 新しい分析手法や技術の習得に意欲的な方
• 関係者（顧客、社内エンジニア）と円滑にコミュニケーションが取れる方

使用ツール

想定される業務内容

• 半導体製造装置から収集されるセンサーデータを活用し、装置の異常検知・予知保全・プロセス最適化を実現するデータサイエンティストを募集します。半導体業界のドメイン知識を活かし、製造現場の課題をデータ分析により解決していただきます。

職務内容

• 半導体製造装置（前工程・後工程問わず）から収集されるセンサーデータの分析・解析
• 装置の異常検知・故障予兆検知モデルの構築・運用
• 製造プロセスにおける歩留まり改善のためのデータ分析
• 時系列データ分析、異常検知アルゴリズムの開発・適用
• 顧客（半導体メーカー、装置メーカー）との課題ヒアリング、分析要件の定義
• 分析結果の可視化、レポーティング、顧客への提案
• 機械学習モデルの継続的な改善・チューニング
• ※変更の範囲：会社の定める業務

プロジェクトの例

• 半導体検査装置のセンサーデータを活用した異常検知システムの構築
• エッチング装置・CVD装置等のプロセスデータ分析による歩留まり改善
• 製造装置の予知保全モデル構築（振動、温度、電流等の多変量データ分析）
• 半導体工場のIoTセンサーデータ基盤構築支援
• 装置稼働データを活用したダウンタイム削減の分析
• 品質検査データと製造条件の相関分析による不良原因特定

取り扱いデータ例

• 装置稼働ログ、プロセスパラメータ、環境センサーデータ（温度・湿度・振動等）、品質検査データ、アラームログ等

実務を通して成長できる点

• 半導体業界という成長産業でのデータサイエンス経験を積むことができます
• 製造装置の異常検知・予知保全という社会的意義の高い課題に取り組めます
• 最先端のAI/ML技術を実際の製造現場で適用する経験が得られます
• 顧客との直接的なやり取りを通じて、ビジネス課題の解決に貢献できます
• 半導体メーカー、装置メーカー等の多様な顧客と関わることができます