Job Description 【募集背景】 市場および顧客からは、従来のPDF中心のドキュメントではなく、 構造化されたデータとして再利用・活用可能なドキュメントへのニーズが急速に高まっています。特に、AI活用を前提とした製品・サービスにおいては、品質と一貫性を備えたドキュメントデータ基盤が競争力の源泉となりつつあります。 当社では、技術ドキュメントを起点に、AI活用、エコシステム連携、顧客の実利用シナリオまでを見据えた全体構想を描き、その方向性をリードできる人材を求めています。 個別のフォーマット変換やツール対応に留まらず、設計・検証・要件管理・顧客利用といった領域を横断しながら、「どのようなドキュメントデータを、どのレベルで、どのように整備すべきか」を上位視点で定義し、 社内外に対してその構想を発信・推進していただくポジションです。 【業務内容】 技術ドキュメントを中心としたデータ基盤構築において、 AI活用を前提とした全体構想・指針策定のリードを担っていただきます。 AI活用を前提とした技術ドキュメントデータの全体構想策定 設計（TS／検証／評価）、要件管理、ソフトウェアとの関係性整理 顧客・パートナーがドキュメントデータをどのように活用するかの利用シナリオ整理 社内外（顧客・パートナー）への構想説明およびディスカッションのリード 関係部門・ステークホルダーを巻き込んだ方向性の合意形成・推進 ※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基盤をゼロから構想できる、影響力の大きなポジション 技術ドキュメントを「成果物」ではなく、データ資産として定義・設計する上流業務 顧客・パートナーを含めたエコシステム全体を見据えた視座での業務経験 仕様・要件・運用を横断しながら、事業価値に直結する構想策定に関われる裁量の大きさ Qualifications 【MUST】 AI／データ活用を前提としたシステムや業務の構想経験 技術ドキュメントを「データ」として捉えられる視点 社内外向けに構想・考え方を説明できるコミュニケーション力 設計・要件・検証など複数領域を横断して考えられる方 ソフトウェアエコシステムやMCU設計、ツール連携に関する知見 英語でのディスカッション能力（TOEIC 700点以上） ビジネスレベルの日本語 【WANT】 顧客要求を踏まえたデータ提供設計経 AI 活用プロジェクトの企画・リード経験 MCU・組込み分野のドキュメント理解
Job Description 【背景】 当部門では、今後の製品競争力を左右するCPUアーキテクチャ設計力の強化が急務となっています。 システムの中核であるCPUは、性能・電力・コスト・安全性のすべてに影響を与えるため、従来以上に高い視点で全体を見渡せるエンジニアが必要です。 アーキテクチャ検討において最も重要なのは、システム性能を正しく見極める力です。 単なる理論値や仕様比較ではなく、実際のユースケースやボトルネックを理解し、「どこに性能を割くべきか」「どこを割り切るべきか」を判断できることが求められます。 そのためには、プログラムを理解し、自ら作れることが不可欠です。 ソフトウェアの挙動を理解してこそ、CPU構成やメモリ、バス、割り込み設計といったアーキテクチャ上の意思決定が可能になります。 ハードウェアとソフトウェアの両方を理解した立場から、実効性能に責任を持てるエンジニアを求めています。 【職務概要】 次世代マイコン／SoC製品に向けたCPUアーキテクチャおよびシステム設計を担当いただきます。 定量的なKPIに基づくアーキテクチャ策定から、ターゲットアプリケーションを見据えたシステム構築・評価まで、製品競争力の中核を担うポジションです。 【主な業務内容】 CPUアーキテクチャのKPI（性能・電力・面積・拡張性 等）に基づくアーキテクチャ方針の策定 PPA（Performance / Power / Area）ベンチマークの企画・実施および結果分析 ターゲットアプリケーションの要件に沿ったCPU／メモリ／周辺IPを含むシステム構成の設計・構築 アーキテクチャおよびシステム構成におけるトレードオフの整理、技術的根拠に基づく提案 関連部門（ハードウェア設計、ソフトウェア、事業部門 等）との技術的な連携・調整 ※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。 Qualifications 【MUST】 5年以上の実アプリケーション（制御、車載、組込み等）を用いた性能評価・最適化経験 2年以上のCPU IP（ARM、RISC‑V 等）に関する知識・評価経験 論理合成、タイミング解析、電力解析等の設計フローに関する経験 RTLデザイン(VerilogHDL/VHDL設計、検証、論理合成)の経験 英語による技術文書の作成および技術的なディスカッションの実務経験 日本語：ビジネスレベルでの会話・コミュニケーションが可能な方 英語：実務での使用（読み書き・会話）に抵抗のない方
Job Description 【募集背景】 車載半導体の高機能化・複雑化に伴い、量産テストや不良解析においても、従来の人手・経験依存から、データドリブンかつAI活用型への転換が求められています。 当社では、R-CarやRH850を中核とする車載半導体事業を将来の成長領域と位置づけており、テスト・不良解析技術の高度化が競争力を左右する重要なテーマとなっています。 そこで本ポジションでは、次世代アーキテクチャ（Chiplet／MDP）も見据え、量産現場で実際に使われるテストデータ解析・AI技術を創出するため、体制強化を行います。 【業務内容】 車載向け半導体製品の量産テストおよび不良解析領域において、統計解析手法およびAI技術を活用し、テストデータ解析・不良解析・テスト制御の自動化と高度化を推進するポジションです。 量産現場で蓄積される膨大なテストデータを活用し、品質・コスト・開発スピードの向上に貢献するとともに、ChipletやMDP（Multi‑Die Package）など次世代アーキテクチャに対応したテストデータ解析技術の確立に取り組んでいただきます。 また、技術の体系化および技術継承も重要なミッションの一つです。 【具体的な業務内容】 量産テストデータを活用したデータ解析および不良解析 AI／機械学習技術を用いたテストデータ解析技術の研究・開発 （不良予測、異常検知、解析自動化モデルの開発） テスト効率化および品質向上技術の開発 （アダプティブテスト、テストフィードフォワード／フィードバック技術） 次世代製品（Chiplet／MDP）向けテストデータ解析手法の検討・確立 ※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。 Qualifications 【MUST】 AI／機械学習を含むデータ解析・統計分析の実務経験（5年以上） 半導体テストに関する基礎知識 言語・ツールスキル: Python、Linux 日本語：コミュニケーションレベル 英語：相手の話が聞けるレベル 【WANT】 半導体テストエンジニアとしての実務経験 既存技術やノウハウを体系的に整理・再構成できる力 部門横断でのコミュニケーション力 Chiplet／MDP に関する知識 言語・ツールスキル: Java、SQL、Docker、Git、Jupyter Notebook、FastAPI Additional
Job Description 【募集背景】 本チームは、PCP向けSPS（Smart Power Switch）用FETの設計を担っています。直近1年間で体制の変化があり、加えて新世代MV FET（REXFET2／REXFET3）の開発・展開も進行中です。 SPS FET事業は今後2年間で出荷数量が約3倍に拡大する見込みであり、事業成長を牽引する中核人材として、経験豊富なデバイスエンジニアを募集しています。 【職務概要】 12V～80V用途向けのスイッチングパワーMOSFETの開発において、 デバイス構想から量産・評価まで、製品ライフサイクル全体に携わるポジションです。 高性能・高信頼性・量産性を両立したデバイス技術を開発し、事業および技術の両面で大きなインパクトを創出していただきます。 【主な業務内容】 高性能・高信頼性パワーMOSFETの新規デバイス構造の立案・開発 デバイス性能、耐久性、コストを考慮した構造最適化 プロセスエンジニアと連携した新規プロセスフロー・設計ルールの策定 TCADシミュレーションを用いた設計検証および感度分析 歩留まりに影響する設計・プロセスパラメータの特定と最適化 CAD／レイアウトチームと協働したテストマスク・製品マスク設計 分割実験（Split実験）の設計・評価・解析 アプリケーション／テストエンジニアと連携した特性評価・試験手法の確立 実測データ解析による課題抽出、デバイス設計・プロセス改善 既存パワー半導体製品に対する技術サポート ※職務内容や勤務地の詳細・将来的な変更の可能性については、面接時にご説明します。 Qualifications 【MUST】 半導体デバイスのプロセスインテグレーションに関する経験または知識 半導体デバイスの信頼性物理に関する理解 TCADによるプロセスおよびデバイスシミュレーションの経験（特に Sentaurus の使用経験があれば望ましい） 英語：日常業務において支障なくコミュニケーションが取れるレベル（会話力） 日本語：ビジネスレベルでのコミュニケーション能力 【WANT】 製品マスクおよびテストマスクのレイアウト設計経験 （特に Cadence
Job Description テクニカルマーケティングチームに所属するアプリケーションエンジニアとして、 グローバルな環境の中で、顧客・ビジネスパートナー・社内チームに対し、 技術サポートおよび包括的な技術情報を提供する「半導体製品、MCU（マイコン）のマーケティング業務」をご担当いただきます。 主な技術領域は、半導体製品、MCU（マイコン、具体的にはRH850またはARMデバイス）および、自動車用途における関連エコシステムツール（開発環境・ツールチェーン等）となります。 【主な業務内容】 顧客、ビジネスパートナー、社内チームに対するMCUおよびエコシステムの技術サポート MCUに関するトレーニングおよびワークショップの実施 主要顧客と連携し、ルネサスMCU製品の市場導入を推進 車載システムにおける当社製品の技術理解を深め、その知見をもとにした顧客サポート マーケティング、営業、FAE、デバイス設計チームと連携し、新製品開発における技術要件の実現を支援 新技術動向の調査および分析を行い、次世代製品開発に向けたフィードバックの実施 技術資料およびアプリケーションノートの作成 顧客、ビジネスパートナーへの出張対応 カンファレンスや業界イベントへの参加 【勤務地】 ルネサス武蔵事業所（東京都小平市上水本町5-20-1） または ルネサス 中部支社（名古屋市中区栄4-2-29） ※勤務地や業務内容の詳細および将来的な変更の可能性につきましては、選考プロセスの中でご案内いたします。 Qualifications 【必須要件】 MCUを用いた電子制御開発経験(ハード/ソフト) もしくは車載分野における顧客またはアプリケーションに関する業務経験 各種技術課題の分析、課題解決能力 チームワークを重視し、グローバル環境で業務を進めるコミュニケーション力 日本語での業務遂行 【歓迎要件】 OEM、Tier1における電子制御開発経験(ハード/ソフト) 組込システムにおけるハード・ソフト開発・評価の実務経験 電気工学、コンピュータ工学、またはコンピュータサイエンス分野の学士号を有し、5年以上の実務経験をお持ちの方または修士号を有し、3年以上の実務経験をお持ちの方 ビジネス英語によるコミュニケーション能力 主体的に行動し、不確実性のある状況にも柔軟に対応できる方 一般的なPCツール（MS Office等）の操作スキル
Job Description 【募集背景】 車載半導体の高機能化・複雑化に伴い、量産テストや不良解析においても、従来の人手・経験依存から、データドリブンかつAI活用型への転換が求められています。 当社では、R-CarやRH850を中核とする車載半導体事業を将来の成長領域と位置づけており、テスト・不良解析技術の高度化が競争力を左右する重要なテーマとなっています。 そこで本ポジションでは、次世代アーキテクチャ（Chiplet／MDP）も見据え、量産現場で実際に使われるテストデータ解析・AI技術を創出するため、体制強化を行います。 【業務内容】 車載向け半導体製品の量産テストおよび不良解析領域において、統計解析手法およびAI技術を活用し、テストデータ解析・不良解析・テスト制御の自動化と高度化を推進するポジションです。 量産現場で蓄積される膨大なテストデータを活用し、品質・コスト・開発スピードの向上に貢献するとともに、ChipletやMDP（Multi‑Die Package）など次世代アーキテクチャに対応したテストデータ解析技術の確立に取り組んでいただきます。 また、技術の体系化および技術継承も重要なミッションの一つです。 【具体的な業務内容】 量産テストデータを活用したデータ解析および不良解析 AI／機械学習技術を用いたテストデータ解析技術の研究・開発 （不良予測、異常検知、解析自動化モデルの開発） テスト効率化および品質向上技術の開発 （アダプティブテスト、テストフィードフォワード／フィードバック技術） 次世代製品（Chiplet／MDP）向けテストデータ解析手法の検討・確立 ※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。Qualifications 【MUST】 AI／機械学習を含むデータ解析・統計分析の実務経験（5年以上） 半導体テストに関する基礎知識 言語・ツールスキル: Python、Linux 日本語：コミュニケーションレベル 英語：相手の話が聞けるレベル 【WANT】 半導体テストエンジニアとしての実務経験 既存技術やノウハウを体系的に整理・再構成できる力 部門横断でのコミュニケーション力 Chiplet／MDP に関する知識 言語・ツールスキル: Java、SQL、Docker、Git、Jupyter Notebook、FastAPI Additional Information
Job Description 【募集背景】 車載半導体の高機能化・複雑化に伴い、量産テストや不良解析においても、従来の人手・経験依存から、データドリブンかつAI活用型への転換が求められています。 当社では、R-CarやRH850を中核とする車載半導体事業を将来の成長領域と位置づけており、テスト・不良解析技術の高度化が競争力を左右する重要なテーマとなっています。 そこで本ポジションでは、次世代アーキテクチャ（Chiplet／MDP）も見据え、量産現場で実際に使われるテストデータ解析・AI技術を創出するため、体制強化を行います。 【業務内容】 車載向け半導体製品の量産テストおよび不良解析領域において、統計解析手法およびAI技術を活用し、テストデータ解析・不良解析・テスト制御の自動化と高度化を推進するポジションです。 量産現場で蓄積される膨大なテストデータを活用し、品質・コスト・開発スピードの向上に貢献するとともに、ChipletやMDP（Multi‑Die Package）など次世代アーキテクチャに対応したテストデータ解析技術の確立に取り組んでいただきます。 また、技術の体系化および技術継承も重要なミッションの一つです。 【具体的な業務内容】 量産テストデータを活用したデータ解析および不良解析 AI／機械学習技術を用いたテストデータ解析技術の研究・開発 （不良予測、異常検知、解析自動化モデルの開発） テスト効率化および品質向上技術の開発 （アダプティブテスト、テストフィードフォワード／フィードバック技術） 次世代製品（Chiplet／MDP）向けテストデータ解析手法の検討・確立 ※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。Qualifications 【MUST】 AI／機械学習を含むデータ解析・統計分析の実務経験（5年以上） 半導体テストに関する基礎知識 言語・ツールスキル: Python、Linux 日本語：コミュニケーションレベル 英語：相手の話が聞けるレベル 【WANT】 半導体テストエンジニアとしての実務経験 既存技術やノウハウを体系的に整理・再構成できる力 部門横断でのコミュニケーション力 Chiplet／MDP に関する知識 言語・ツールスキル: Java、SQL、Docker、Git、Jupyter Notebook、FastAPI Additional Information