半導体製造ラボ

公式求人詳細

歩留・品質向上のためのラインデータ監視分析・データサイエンス・物理化学解析エンジニア(データ分析・不良モデル解明/AI異常検知)※理工系卒・業界未経験可※

キオクシアの公式求人。勤務地は三重県、採用区分は中途、職種カテゴリはソフトウェア・ITです。

分類・ページ生成
2026/07/27
求人DB生成
2026/07/25

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必須・歓迎・働き方

公式求人票の明記内容のみ

必須 応募条件

  • 理工学系の大学
  • 大学院卒の方 (電気電子、情報、機械、化学、材料、物理など。卒論発表や、実験
  • 分析を通じた論理的思考の基礎がある方)

歓迎 あると活かせる経験

  • Python、SQLを用いた、実務における大規模データ解析、統計解析、機械学習モデルの構築
  • 運用経験
  • Linux、AWSなどのクラウド
  • サーバー環境における開発やデータパイプラインの構築経験
  • 製造業における、AIを用いた異常検知システムや予兆保全システムの開発経験
  • TEM、TDS、SEM、XPSなどの分析装置を用いた、製品不良の物理化学的なメカニズム解明
  • 解析の実務経験
  • 半導体デバイス物理、結晶材料工学、固体物理に関する深い専門知見
  • 半導体、電子部品、またはその他製造業における歩留まり改善、品質管理、プロセスインテグレーションの実務経験
  • プロジェクトリーダーや、後輩の指導
  • 育成経験
  • データサイエンティスト検定、統計検定、基本情報
  • 応用情報技術者などのIT
  • データ関連資格 【学歴】 大学
  • 大学院

働き方 勤務条件

勤務地
三重県
リモート
在宅・出社併用
勤務帯
記載なし
出張
記載なし
オンコール
記載なし
転居
記載なし
想定役割
記載なし
転勤
記載なし

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企業・同職種・必須スキルの比較

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企業 × 関連工程

データ・AI・ソフトウェア

純増減 +3件

当DBの直近90日観測で、キオクシアは新規 4件・終了 1件。現在公開 3件です。

同職種の掲載給与

データサイエンティスト

中央値 1,200万円

掲載年収レンジの中点を比較。給与確認済み 3件/同職種 5件です。

類似求人の必須スキル

データサイエンティスト

必須欄だけで比較できる共通スキルが不足しています。

新規・終了は当DBでの観測差分であり、市場成長や採用需要の増減を単独では示しません。 直近30日は収集対象拡張の影響を含みます。

企業公式情報から整理

募集要項

企業の公式採用ページまたは公式に委任された採用システムの公開情報を、項目別に整理しています。 確認できない条件は推測せず、公式募集要項への案内を表示します。

8/8 公式情報で確認できた項目

仕事内容

公式情報あり

【採用背景】 AI需要の急増は、当社の主力製品である3次元フラッシュメモリ(BiCS FLASH)に更なる高性能化と高集積化を要求しており、製造プロセスの難易度は日進月歩で高まっています。この複合的な製造プロセスにおいて、品質改善と生産性向上を実現するには、単なる対策ではなく、不良の発生メカニズムを物理的に解明し、かつ製造データから異常の予兆を高速で検知する「両面からのアプローチ」が不可欠です。

特に、製造ラインで日々生成される大規模データに対し、AI/機械学習(AIDX)を駆使して不良を予知・予防する技術革新は、企業の競争優位性を確立するための最重要課題です。

この課題解決を加速させるため、即戦力としてこの高度な分析環境をリードできる方と、新しい視点と情熱をもって技術革新に貢献するポテンシャル人材の双方を迎え入れ、体制を強化します。多領域にわたるコア技術が活かせる、非常にチャレンジングな環境です。

【組織のミッション】 第二生産技術部・プロセスインテグレーション第二担当は、フラッシュメモリの量産初期フェーズにおいて、ラインの検査・計測の大規模データ分析や物理解析により、歩留まり・品質改善、不良予兆に取り組む部門です。

私たちのミッションは、最先端の検査・計測データや物理解析技術から不良のモデルを理論に落とし込み、同時に、大規模データ解析技術を機能的に業務に取り込むことで、精度の高い異常検知と迅速な歩留改善を実現し、業績に貢献することです。

この「探求と実装」の融合こそが、継続的な技術革新の源泉です。

【お任せする業務】 量産ラインの大規模な検査・計測データの解析、およびその環境構築に携わっていただきます。また、先輩社員の指導のもと、最先端の分析装置を用いた製品の不良解析サポートを通じて、物理化学的なモデル解明に貢献することがミッションです。

(1)量産ラインの検査・計測データの分析による歩留改善を行ってもらいます。また、機械学習を用いた大規模データ分析による不良原因の特定、改善の指針の策定なども先輩社員と一緒に行います。分析にはPython/SQ...

対象となる方

公式情報あり

【必須要件】

・理工学系の大学・大学院卒の方 (電気電子、情報、機械、化学、材料、物理など。卒論発表や、実験・分析を通じた論理的思考の基礎がある方) 【歓迎要件】

・Python、SQLを用いた、実務における大規模データ解析、統計解析、機械学習モデルの構築・運用経験

・Linux、AWSなどのクラウド・サーバー環境における開発やデータパイプラインの構築経験

・製造業における、AIを用いた異常検知システムや予兆保全システムの開発経験

・TEM、TDS、SEM、XPSなどの分析装置を用いた、製品不良の物理化学的なメカニズム解明・解析の実務経験

・半導体デバイス物理、結晶材料工学、固体物理に関する深い専門知見

・半導体、電子部品、またはその他製造業における歩留まり改善、品質管理、プロセスインテグレーションの実務経験

・プロジェクトリーダーや、後輩の指導・育成経験

・データサイエンティスト検定、統計検定、基本情報・応用情報技術者などのIT・データ関連資格 【学歴】 大学・大学院

勤務時間

公式情報あり

勤務時間 :8時30分~17時15分(

※休憩時間60分、フレックスタイム制)

・休日・休暇 :年間休日125日(2026年度)、完全週休2日制(土日)、 祝日、GW、夏季、年末年始、有給休暇、赴任休暇、介護休暇、 妊娠保護休暇、看護等休暇等

・諸手当:次世代育成手当 (18歳未満の扶養対象児童一人あたり15,000円/月) 住宅費補助、通勤手当、時間外勤務手当、在宅

待遇・福利厚生

公式情報あり

諸手当:次世代育成手当 (18歳未満の扶養対象児童一人あたり15,000円/月) 住宅費補助、通勤手当、時間外勤務手当、在宅勤務手当等

・寮・社宅:独身寮、単身寮、家族社宅

・その他:昇給年1回、賞与年2回(7月、12月)、交通費支給(規定による)、 在宅勤務制度、財形貯蓄制度、企業年金制度、従業員持株制度、健康保険、雇用保険、労災保険等

※管理職採用の場合、年俸制

休日・休暇

公式情報あり

休日・休暇 :年間休日125日(2026年度)、完全週休2日制(土日)、 祝日、GW、夏季、年末年始、有給休暇、赴任休暇、介護休暇、 妊娠保護休暇、看護等休暇等

・諸手当:次世代育成手当 (18歳未満の扶養対象児童一人あたり15,000円/月) 住宅費補助、通勤手当、時間外勤務手当、在宅勤務手当等

・寮・社宅:独身寮、単身寮、家族社宅

・その他:昇給年1回、賞与年2回(7月、12月)、交通費支給(規定による)、 在宅勤務制度、財形貯蓄制度、企業年

求人情報

求人名
歩留・品質向上のためのラインデータ監視分析・データサイエンス・物理化学解析エンジニア(データ分析・不良モデル解明/AI異常検知)※理工系卒・業界未経験可※
会社名
キオクシア
半導体直接関連度
A:半導体直接職
職種カテゴリ
ソフトウェア・IT
勤務地
三重県
都道府県
三重県
市区町村
四日市
拠点・事業所
四日市工場
地域区分
中部
公式記載の勤務地
三重県四日市 (四日市工場) / 三重県四日市市
勤務地確認
通常
採用区分
中途
雇用形態
正社員
給与
年収 550万円〜1,260万円
公式給与記載
給与:月給33.3万~80万円(想定年収 550万~1260万円) ※上記の下限は初任給(学卒新人)です
求人取得日
2026/06/13
最終監査日
2026/07/17
掲載状態
募集中
公式募集要項
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公式応募ページ
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5軸分類

企業カテゴリ
メモリ
職種ファミリー
ソフトウェア・IT
具体職種
データサイエンティスト
対象製品
対象製品未特定
半導体直接関連度
A:半導体直接職
関連職種
ソフトウェア・IT / データサイエンティスト
関連工程
データ・AI・ソフトウェア
関連技術
未分類
勤務地エリア
中部

一部分類項目は未確認です。公式募集要項と確認根拠を併せて確認してください。

半導体直接関連度の判定根拠

A:半導体直接職 — 半導体のデバイス・設計・工程・製造・装置・材料・検査・実装を直接担う仕事

判定の確度:A-high(対象・技術行為・成果物が求人票内で直接一致)

・TEM、TDS、SEM、XPSなどの分析装置を用いた、製品不良の物理化学的なメカニズム解明・解析の実務経験 ・半導体デバイス物理、結晶材料工学、固体物理に関する深い専門知見

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