半導体製造ラボ

公式求人詳細

HPC AI‐Ready Documentation Architecture Lead

ルネサスの公式求人。勤務地は東京都、採用区分は中途、職種カテゴリは未分類です。

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

  • 技術ドキュメントの構成設計
  • 編集経験複数の要求を整理し、最終案を決定する判断力曖昧な表現や構成上の矛盾を見抜ける能力AI/データ活用を意識したドキュメント設計への関心英語での業務コミュニケーションが可能な方(TOEIC 700点以上)ビジネスレベルの日本語

歓迎 あると活かせる経験

  • デジタルドキュメント設計
  • 構造化の経験自動生成ドキュメントの設計
  • 検証経験顧客ヒアリング結果を設計に反映した経験MCU
  • 組込み分野のドキュメント理解Additional Information本ポジションにご興味をお持ちの方は、以下の連絡先までお気軽にご連絡ください。 If you are interested in this position, please feel free to contact us at the details below: Recruiter:Recruiter :…
  • IoT分野向けに、ハイパフォーマンスコンピューティング、組み込みプロセッシング、アナログ&コネクティビティ、そしてパワーを含めた幅広い製品ポートフォリオを軸とした、スケーラブルで包括的なソリューションを提供しています。 ルネサスは、30か国以上で22,000 人を超える多様性あふれる従業員と共に、限界に挑戦しながら、デジタライゼーションを通じてユーザエクスペリエンスを充実化さ…

働き方 勤務条件

勤務地
東京都
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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純増減 +32件

当DBの直近90日観測で、ルネサスは新規 32件・終了 0件。現在公開 32件です。

同職種の掲載給与

比較対象未分類

給与確認済みが3件未満のため、中央値は表示しません。

類似求人の必須スキル

比較対象未分類

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。

3/8 公式情報で確認できた項目

仕事内容

公式情報あり

募集背景

市場および顧客からは、従来のPDF形式のドキュメントではなく、構造化されたデータとして活用可能なドキュメントへの要求が高まっています。特にAI活用を前提とした製品・サービスにおいては、記載内容の品質・一貫性・構造が担保されたドキュメント基盤が不可欠です。当社では、AI活用可能なDocumentを実現するため、単なる記載ルール整備に留まらず、 **「何を、どの粒度で、どのように書き、どう構成するのか」**を設計し、最終的なドキュメントの在り方を決定するポジションを新たに募集します。ベンチマーク調査や関係者ヒアリングの結果を集約するだけでなく、複数の要求や制約条件を整理・整合し、AI・将来の自動生成・データ提供までを見据えたDocument設計をリードしていただきます。

業務内容

AI活用を前提とした技術ドキュメント(UM)において、 記載方針・構成・粒度を定義し、全体設計を担っていただきます。AI活用を前提としたUMの記載方針策定および構成設計ドキュメントの粒度、構造、表現ルールの定義複数ステークホルダー(開発、検証、企画、顧客等)からの要求整理および最終判断既存Documentとの整合性確保、整理・再設計将来のドキュメント自動生成やデータ提供を見据えた設計検討

※就業場所の変更の範囲、従事すべき業務の変更の範囲については、選考時に詳細をお伝えいたします。【ポジションの魅力】AI時代のドキュメント標準を定義する中核ポジションルール作成に留まらず、最終的な判断・設計責任を担える裁量の大きさ技術・顧客利用・将来のデータ活用を横断した上流設計経験「書き方」ではなく、ドキュメントをデータ資産として設計する専門性を高められる環境Qualifications【MUST】技術ドキュメントの構成設計・編集経験複数の要求を整理し、最終案を決定する判断力曖昧な表現や構成上の矛盾を見抜ける能力AI/データ活用を意識したドキュメント設計への関心英語での業務コミュニケーションが可能な方(TOEIC 700点以上)ビジネスレベルの日本語【WANT】デジタルドキュメント設計・構造化の経験自動生成ドキュメントの設計・検証経験顧客ヒアリング結果を設計に反映した経験MCU・組込み分野のドキュメント理解Additional Information本ポジションにご興味をお持ちの方は、以下の連絡先までお気軽にご連絡ください。

If you are interested in this position, please feel free to contact us at the details below: Recruiter:Recruiter : Masana Uenoルネサスは、「To Make Our Lives Easier 」(人々の暮らしを楽“ラク”にする)というPurposeの下、組み込み半導体ソリューションを提供します。高品質とシステムレベルノウハウを兼ね備えた組み込み半導体のリーダーとして、自動車、産業、インフラ・IoT分野向けに、ハイパフォーマンスコンピューティング、組み込みプロセッシング、アナログ&コネクティビティ、そしてパワーを含めた幅広い製品ポートフォリオを軸とした、スケーラブルで包括的なソリューションを提供しています。

ルネサスは、30か国以上で22,000 人を超える多様性あふれる従業員と共に、限界に挑戦しながら、デジタライゼーションを通じてユーザエクスペリエンスを充実化させ、新たなイノベーションの時代を切り開いていきます。そして世界中の人々やコミュニティの未来のために、持続可能で省エネ効果の高いソリューションの開発に全力で取り組み、「To Make Our Lives Easier」を実現します。

ルネサスで実現できること キャリアをスタート、そしてキャリアアップ:4つのプロダクトグループをはじめ、さまざまな部門において技術職として、また幅広いビジネスの経験を積むことができます。ハードウェア、ソフトウェアの専門知識を深めたり、新しいことにチャレンジしたりする機会があります。

やりがいとインパクトのある仕事をする: 革新的な製品とソリューションの開発に関わることにより、世界中のお客様のニーズに応えると同時に、人々の生活をより便利で安全かつ安心なものにすることに貢献できます。

「ウェルビーイング」に焦点を置いた環境で最大限に能力を発揮する:ルネサスでは、リモートワーク制度などによる柔軟な勤務体制づくり、また従業員リソースグループの積極的な活動をサポートするなど、インクルーシブな職場環境構築を目指しています。従業員を第一に考えたカルチャーとグローバルなサポート体制が、入社後すぐに活躍できる環境を提供します。

自分の力で成功を掴み、キャリアを築く準備はできていますか? ルネサスで一緒に未来を形づくっていきましょう。当社では、ハイブリッド勤務モデルを採用しており、従業員は週に2日間リモートワークを行うことができます。同時に、残りの日はチームとしてオフィスに集まり、協働を強化しています。出社指定日は火曜日から木曜日で、イノベーション、コラボレーション、そして継続的な学習に取り組む日としています。

対象となる方

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勤務時間

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給与

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待遇・福利厚生

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休日・休暇

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求人情報

求人名
HPC AI‐Ready Documentation Architecture Lead
会社名
ルネサス
半導体直接関連度
C:半導体企業の一般職
職種カテゴリ
未分類
勤務地
東京都
都道府県
東京都
市区町村
小平市
地域区分
関東
公式記載の勤務地
東京都小平市
勤務地確認
通常
採用区分
中途
雇用形態
正社員
給与
公式募集要項で確認
求人取得日
2026/07/17
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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5軸分類

企業カテゴリ
IDM
職種ファミリー
未分類
具体職種
職種未分類
対象製品
対象製品未特定
関連工程・技術
工程未分類
半導体直接関連度
C:半導体企業の一般職
関連職種
未分類 / 職種未分類
関連工程
工程未分類
関連技術
未分類
勤務地エリア
関東

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

C:半導体企業の一般職 — 半導体関連企業の求人だが、仕事内容に半導体固有の接点が確認できない仕事

判定の確度:C(求人業務に半導体固有の接点なし)

AI活用を前提とした技術ドキュメント(UM)において、 記載方針・構成・粒度を定義し、全体設計を担っていただきます。AI活用を前提としたUMの記載方針策定および構成設計ドキュメントの粒度、構造、表現ルールの定義複数ステークホルダー(開発、検証、企画、顧客等)からの要求整理および最終判断既存Documentとの整合性確保、整理・再設計将来のドキュメント自動生成やデータ提供を見据えた設計検討。AI活用を前提とした技術ドキュメント(UM)にお