Job Description 【募集背景】 車載半導体市場における競争が激化する中で、コスト・品質・Time to Market の改善が事業競争力の重要な要素となっています。テスト技術の高度化に伴い、個別製品対応に留まらず、新規技術を標準化し横断的に展開できる共通技術開発の重要性が高まっています。 本ポジションは、製品開発チームと協働しながら新しいテスト技術を確立し、標準仕様・設計資産として展開することで、事業に直接貢献する役割を担います。 今回、これらに対応できるエンジニアを強化します。本ポジションでは3nm世代SOC、新不揮発性メモリ(MRAMなど）を搭載する次世代MCUを含む新製品のテストにおける戦略的な役割を果たすことができます。事業への貢献はもとより、自身の成長にも繋がる機会が得られます。 【業務内容】 次世代車載SoC／MCU製品向けに、共通テスト基盤開発および標準化のオーナーシップを担います。本共通テスト基盤には、標準化されたテスト技術、仕様、および再利用可能な設計資産を含みます。 【具体的な業務内容】 車載SoC／MCU製品におけるテスト戦略の立案および実行責任 テスト機構の構想検討から、実機評価・量産適用までの一貫した推進 製品開発チームおよび設計関連チームと連携したテスト技術の製品適用 テスト技術の標準仕様、設計ガイド、リファレンスフロー、再利用可能な設計資産の整備 共通テスト基盤のオーナーとして、設計、品質、海外拠点と連携し、標準テスト環境の定着を推進 ※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。 Qualifications 【MUST】 直近1年以内までにDFTを含む半導体設計（デジタル）やテスト分野における実務経験（5年以上） チームでの共同作業ができるコミュニケーション能力 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】 テスト方針の策定やテスト計画の作成経験(5年以上) DFT設計の実務経験(SCAN、MBIST、ATPG） VerilogやVHDLなどのHDL言語の使用経験 テスト手法やテスト用EDAツール(Siemens社、Synopsys社、Cadence社等)に関する知識と興味 Additional Information 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。
Job Description 【募集背景】 近年、市場および顧客からは、PDFのような静的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可能なドキュメントが強く求められています。特に、AI活用を前提とした業務やサービスにおいては、高い品質と一貫性を備えたドキュメント基盤の整備が不可欠となっています。 当社では現在、技術ドキュメントのデジタル化・データ化を本格的に推進しており、その過程で発生する外注・オフショア作業を、属人的な判断ではなく、明確なプロセスとルールによって管理し、データ品質と整合性を担保する専門ポジションを新たに募集します。 ドキュメントを「作る」だけでなく、将来のAI活用・データ利活用を見据えた基盤づくりに貢献できるポジションです。 【 役割・ミッション】 AIを活用した開発・ドキュメント効率化を目的として、 「どのようなデータ構造・データ投入を行えば、目的のAIアウトプット（差分抽出・理解・コード生成等）が実現できるか」を設計・検討する役割を担っていただきます。 特に以下をミッションとします。 ドキュメントの意味理解に基づく差分抽出 チェッカー用途（ルール違反検出、整合性チェック等）を想定したコード生成・AI設計 スピード・コストを考慮した実用レベルでのAI活用設計 【業務内容】 AI活用を前提としたデータ構造設計（構造化・半構造化・非構造化データ） ドキュメント（仕様書、設計書等）の意味理解・差分抽出ロジックの検討 LLM等を活用したコード生成／自動チェック（チェッカー）の設計方針検討 目的（品質向上、工数削減等）に対する最適なAIアプローチの整理 スピード・コスト・精度のトレードオフを踏まえた技術検討 PoCレベル〜実運用を見据えた技術選定・設計支援 ※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活用を支えるドキュメント基盤構築という、将来性・専門性の高い領域に携われる 「ルール化」「仕組み化」によって品質を作る、上流視点の業務 海外チームとの協業を通じたグローバルな業務経験 単なるチェック業務ではなく、プロセス設計・品質基準の策定に関われる裁量の大きさ Qualifications 【MUST】 MCU開発に関する基礎知識を前提とした仕様理解・確認 AI／データ活用に関する基礎〜実務知識 データ構造設計、前処理、入力データ設計の知見 ドキュメント構造（仕様書・設計書等）を理解し、構造化できる能力 プログラミング経験（言語不問、Python等歓迎） 技術的観点でスピード・コスト・品質を比較検討できる思考力 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）
Job Description 【募集背景】 エッジAIデバイスから工場設備、データセンター用途まで、産業用プロセッサの適用領域は急速に拡大しています。こうした中、製造業や医療分野などでは、組込み機器を含むシステムのサイバーセキュリティ対策が社会的な課題となっています。そのため、産業向け組込み製品には高度な機能性と高いセキュリティレベルの両立が求められており、オープンソースソフトウェアを活用した機能拡充や、最新のセキュリティ技術を製品へ適用することが重要なテーマとなっています。 本ポジションでは、デバイスドライバの開発や既存ソフトウェアのポーティングにとどまらず、新しい産業規格や先端的なセキュリティ技術への対応を、グローバルな開発体制のもとで、オープンソースコミュニティと連携しながら推進していただきます。 Linuxを中心としたオープンソース技術や組込み機器向けセキュリティ技術の開発に実践的に取り組み、その成果を実製品として世に送り出す経験ができます。 これらの分野に関心を持ち、製品化に意欲を持って取り組みたいエンジニアを募集します。 【主な業務内容】 Renesas RZ MPU向けに、LSI設計部門や国内外のOSSコミュニティ等と連携しながら、Linux関連ソフトウェアの設計・開発を担うポジションです。 適性、経験および専門性を踏まえ、以下の業務の中から適切な分野を中心として担当していただきます。 新規ハードウェア向けDevice Driverの設計・開発 専用HWによる暗号化やセキュアブート等のセキュリティ機能の設計・開発 ハイエンドプロセッサ製品向け共通Linux関連ソフトウェア（Linux kernel、Trusted Firmware-A、U-Boot、OP-TEE等）の設計・開発、および成果物のインナーソースとしての管理・メンテナンス OPC UA等の産業用ネットワーク機能向けOSSの導入・評価 OSSコミュニティを含む社内外ステークホルダーとの技術折衝、技術提案、技術支援、コミュニティへのパッチ投稿 Yocto Projectを用いた開発環境整備（レシピ作成・メンテナンス） UbuntuおよびDebian向けプロプライエタリライブラリのパッケージ開発 脆弱性情報（CVE: Common Vulnerabilities and Exposures）の管理やパッチ対応方針の策定、対策の実施 ソフトウェアメンテナンス計画の策定・管理、および品質確保のためのプロセス改善、自動化の推進 次世代製品向けの技術調査、試作・検討 Qualifications 【必須要件】 ・組込みソフトウェアの開発経験（目安5年以上：ハードウェア仕様書からソフトウェアによる制御の詳細を理解し、その制御の開発・デバッグを独力で遂行できるだけの実力が必要） ・Linux Kernel、Device Driver、グラフィックス、ビデオコーデック、セキュリティ、産業用途向けネットワーク機能のいずれかに関する開発経験（3年以上）
Job Description 【募集背景】 近年、市場および顧客からは、PDFのような静的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可能なドキュメントが強く求められています。特に、AI活用を前提とした業務やサービスにおいては、高い品質と一貫性を備えたドキュメント基盤の整備が不可欠となっています。 当社では現在、技術ドキュメントのデジタル化・データ化を本格的に推進しており、その過程で発生する外注・オフショア作業を、属人的な判断ではなく、明確なプロセスとルールによって管理し、データ品質と整合性を担保する専門ポジションを新たに募集します。 ドキュメントを「作る」だけでなく、将来のAI活用・データ利活用を見据えた基盤づくりに貢献できるポジションです。 【 役割・ミッション】 AIを活用した開発・ドキュメント効率化を目的として、 「どのようなデータ構造・データ投入を行えば、目的のAIアウトプット（差分抽出・理解・コード生成等）が実現できるか」を設計・検討する役割を担っていただきます。 特に以下をミッションとします。 ドキュメントの意味理解に基づく差分抽出 チェッカー用途（ルール違反検出、整合性チェック等）を想定したコード生成・AI設計 スピード・コストを考慮した実用レベルでのAI活用設計 【業務内容】 AI活用を前提としたデータ構造設計（構造化・半構造化・非構造化データ） ドキュメント（仕様書、設計書等）の意味理解・差分抽出ロジックの検討 LLM等を活用したコード生成／自動チェック（チェッカー）の設計方針検討 目的（品質向上、工数削減等）に対する最適なAIアプローチの整理 スピード・コスト・精度のトレードオフを踏まえた技術検討 PoCレベル〜実運用を見据えた技術選定・設計支援 ※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活用を支えるドキュメント基盤構築という、将来性・専門性の高い領域に携われる 「ルール化」「仕組み化」によって品質を作る、上流視点の業務 海外チームとの協業を通じたグローバルな業務経験 単なるチェック業務ではなく、プロセス設計・品質基準の策定に関われる裁量の大きさ Qualifications 【MUST】 AI／データ活用に関する基礎〜実務知識 データ構造設計、前処理、入力データ設計の知見 ドキュメント構造（仕様書・設計書等）を理解し、構造化できる能力 プログラミング経験（言語不問、Python等歓迎） 技術的観点でスピード・コスト・品質を比較検討できる思考力 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】