必須 応募条件
- PythonまたはC/C++/C#等でのデータ解析
- 可視化
- アルゴリズム実装経験
- 機械学習に基づく異常検知または予測モデリング経験
応募判断に必要な情報を先に確認
求人市場で見るこのポジション
企業 × 関連工程
当DBの直近90日観測で、ディスコは新規 3件・終了 0件。現在公開 3件です。
同職種の掲載給与
掲載年収レンジの中点を比較。給与確認済み 30件/同職種 69件です。
類似求人の必須スキル
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
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。
現在、半導体製造装置から取得されるデータを活用し、不良検出、レシピ補正、装置状態予測などのアルゴリズムを開発・製品化する業務を推進しています。
単なるデータ解析にとどまらず、リアルタイム収集から、異常検知/予兆解析アルゴリズムの設計、さらに制御ソフトウェアへの実装・検証まで一貫して担当いただきます。
【具体的には】
・装置データ収集システムの開発・改善
・取得した装置データの収集・解析基盤の設計・開発
・不良検出・異常予兆・レシピ補正アルゴリズムの企画・実装・評価
・プロセス特性や装置条件に基づいた動的レシピ補正ロジックの開発(Run-to-Run制御含む)
・AI/統計モデルによるプロセスパラメータ最適化
・構築したアルゴリズムを製品ソフトウェアに組み込む実装・UI開発(C#, Python 等)
・開発・評価環境の自動化(学習データ生成、シミュレーション)
必須要件
・PythonまたはC/C++/C#等でのデータ解析・可視化・アルゴリズム実装経験
・機械学習に基づく異常検知または予測モデリング経験 歓迎要件
・ソフトウェア開発工程(設計~実装~テスト)の実務経験
・時系列データの解析(センサ波形、イベントログ等)の経験
・半導体製造装置データ(EDA/GEM/SEMI規格)に関する基礎知識
・装置データを用いた不良予測・レシピ補正・APC開発経験
・機械学習の実務利用経験
・データベース/時系列DB(InfluxDB, PostgreSQLなど)の構築・運用経験
・装置制御やプロセスエンジニアリングの知識
・C#/.NET でのGUI・製品ソフト開発経験
・有限要素法や粒子法などの物理シミュレーションの開発経験 求める人物像
・「装置データから不良原因を特定し、装置制御にフィードバックする」ことに強い関心がある方
・データ解析だけでなく、装置・プロセス・制御を一体で考えられる方
・現場やプロセスエンジニアと議論しながら最適なアイデアを形にできる方
・試行錯誤を楽しみながら、仮説検証を自走できる方
・アルゴリズムを「実用的な製品」に落とし込む意識を持つ方
東京都
当サイトが取得した公式公開情報では確認できません。応募前に最新の公式募集要項をご確認ください。
正社員
当サイトが取得した公式公開情報では確認できません。応募前に最新の公式募集要項をご確認ください。
当サイトが取得した公式公開情報では確認できません。応募前に最新の公式募集要項をご確認ください。
当サイトが取得した公式公開情報では確認できません。応募前に最新の公式募集要項をご確認ください。
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)
現在、半導体製造装置から取得されるデータを活用し、不良検出、レシピ補正、装置状態予測などのアルゴリズムを開発・製品化する業務を推進しています。