TI会津工場では、半導体製造プロセスの最適化を通じて、世界中の電子機器を支える技術の進化に貢献しています。 このポジションでは、既存量産プロセスの改善に加え、GaN（窒化ガリウム）など次世代パワー半導体の開発・立上げにも関わります。品質・生産性・コストのバランスを取りながら、材料、装置、データの観点から課題を捉え、より良いプロセスを形にしていく役割です。 プロセス最適化・改善： 半導体前工程（Diffusion, Implantation, Photo, Etch, CVD, PVD等）における条件管理・改良を通じて、品質、生産性、歩留り、コスト競争力の向上を担います。 次世代製品の開発： GaNなど次世代パワー半導体の開発において、設計・開発部門と連携しながら、新しいプロセスフローの構築や技術開発を進めます。 データ活用による課題解決： SPCや各種データ解析を活用し、工程課題の特定、要因分析、仮説検証に基づく改善活動を推進します。 実験・評価の推進： 新規条件や新規プロセスの実験計画、評価、結果解析、レポート作成まで一連の技術検証を担います。 部門横断での技術連携： 製造、設計、開発、装置、材料などの関係者と連携し、量産導入に向けた技術確立を進めます。 本職種の魅力 次世代技術に関われる： 量産改善だけでなく、GaNなど次世代半導体の開発にも携われます 専門性を広げられる： 工程・装置・材料・物理/データ解析を横断しながら技術者としての幅を広げられます 事業への貢献を実感できる： 自身の改善や開発が、品質、生産性、コスト、競争力に直結します 製品に近い価値創出ができる： 設計・開発部門と連携し、製品特性の実現に近い立場で貢献できます Minimum requirements: 半導体関連の実務経験： 半導体前工程プロセス、または半導体製造装置に関する実務経験を有する 工程改善の基礎力： 製造工程における課題分析、評価、改善に携わった経験を有する方 データ活用の基礎知識： 統計的工程管理（SPC）やデータを活用した問題解決の基礎知識を有する方 技術課題の推進力： 課題整理、仮説立案、実験計画、結果解析、報告までを一連で進められる Preferred qualifications: 工程の専門性： Diffusion、Implantation、Photo、Etch、CVD、PVD等に関する知識・経験を有する方
【具体的な仕事内容】 ・ULマークを取得した顧客が規格要件に準拠して製品を生産しているか、認証検査と現場評価を定期的に実施 ・UL規格要件との不一致が指摘された場合、是正措置を講じる ・必要に応じて、顧客先企業における品質管理や安全保証に関する監査を実施 ・各メーカーの測定機器が正しく作動しているかを確認し、製造記録や検査記録を精査 ・検査内容、変更点、検査結果を記録し、検査スケジュールや経費を管理 【必須（MUST）】 ・根拠に基づいて論理的に話せる方 ・自己管理ができる方 ・ネイティブレベルの日本語能力 ・ビジネスレベルの英語力(＊主に読み書き） 【歓迎（WANT）】 ・理工系、機械、電気電子、化学を専攻された方 ・関連分野での実務経験をお持ちの方 A global leader in applied safety science, UL Solutions (NYSE: ULS) transforms safety, security and sustainability challenges into opportunities for customers in more
About Gruve Gruve is an innovative software services startup dedicated to transforming enterprises to AI powerhouses. We specialize in cybersecurity, customer experience, cloud infrastructure, and advanced technologies such as Large Language Models (LLMs). Our mission is
WHAT IS BOX? Box(NYSE: BOX)はインテリジェントコンテンツ管理（ICM）プラットフォームのリーディングカンパニーです。Boxのプラットフォームは、企業のコラボレーション促進や、コンテンツのライフサイクル全体の管理、重要なコンテンツの保護、そしてエンタープライズAIによるビジネスワークフローの変革を実現することを目指しています。2005年に米国で設立され、JLL、モルガン・スタンレーなどを含む大手グローバル企業や、日本では約22,000社および日経225の85%の企業の業務効率化を支援しています。 Boxは、カリフォルニア州レッドウッドシティーに本社を置き、米国、ヨーロッパ、アジアに拠点を持っています。株式会社Box Japanは2013年に設立された日本法人です。 Boxでは、重要なコンテンツを扱うプラットフォームをさらに推進し、お客様の働き方に大きな変革を提供する、またとない機会があります。コンテンツは私達の業務の中心にあります。契約書、請求書、社員情報、財務情報、製品仕様、マーケティング資産などの部署間に跨る重要なビジネス・プロセスに含まれる数十億ものファイルや情報が日々流れています。私達のミッションは、コンテンツ管理にインテリジェンスをもたらし、お客様がデジタル・トランスフォーメーションを実現するお手伝いをさせていただくことです。このAIと膨大な業務コンテンツの融合による、大規模な働き方の変革期に、そのビジネスの最前線に貢献することが、Boxではできます。 WHY BOX NEEDS YOU Box Japan Consulting Teamにおいて技術の専門家として顧客の未来を変えるプロフェッショナルを求めています。 BoxのTechnology Consultingチームは今、転換点にあります。SSOやデータ移行といった実装業務をこなすだけでなく、お客様の業務課題を深く理解し、Box × 外部ソリューション（Salesforce、ServiceNow、Databricks、Snowflakeなど）を組み合わせた高付加価値なソリューションを自ら構想・提案・実装できる人材が必要です。 あなたには、複雑なエンタープライズ案件を自律的に推進し、Boxの技術的価値をお客様に届ける役割を担っていただきます。BoxAI、Cursor、Claude Code、ChatGPT Enterpriseなど最先端のAI環境をいち早く活用できる環境で、技術の深掘りと発信を通じて、Consulting組織全体の底上げしていただくことを期待しています。 WHAT YOU’LL DO 複雑な顧客課題の解決をリード： 複数部門にまたがる業務・技術課題を分析し、Box Platformおよび外部SaaS（Salesforce、ServiceNow、Databricks、Snowflakeなど）との連携を組み合わせた、創造的かつ実行可能なソリューションを設計・実装する テクノロジー領域の案件を主体的にリードする： SSO統合、データ移行（Shuttle）、Box内部データ調査・分析、カスタムアプリ開発（Platform）、QA対応など多様な案件において、プロジェクト全体の目標・設計・スコープ・成果物・スケジュール・リスクを定義し、完遂まで自律的に推進する 顧客折衝・要件定義のオーナーシップ： お客様のエグゼクティブから技術担当者まで多様なステークホルダーと向き合い、要件定義・各種報告・トラブル対応を主導する。技術的な懸念を解消しながら、Boxの活用拡大を支援する 技術トレンドの発信と社内ナレッジの牽引： BoxAI・RAG/Agentic RAG・AI
装置エンジニア - GaN等の次世代製品を支える、装置エンジニアリングのスペシャリストへ TI会津工場は、次世代パワー半導体「GaN」をはじめとする、社会を支える多様な製品を製造するグローバル拠点です。 このポジションでは、「装置の性能を最大限に引き出し、最適化する」ことを目指します。データに基づく装置の解析・制御、エンジニアリングを駆使した装置改善は、製造プロセスの限界を押し上げ、製品品質や生産性向上など、ビジネスへ大きな貢献をもたらします。 担当業務 装置性能の最適化とコスト競争力の向上: 前工程装置（Diffusion, Implant, Photo, Etch, CVD, PVD等）の物理的・電気的特性およびパラメータの最適化。品質・歩留り・生産性向上と製造コスト低減の両立。 次世代製品・プロセスの技術確立: アナログ半導体やGaN等の次世代製品開発における、新プロセスの具現化に向けた装置仕様の検討、導入評価、および技術条件の確立 装置評価・検証プロセスの設計: 新規装置導入や既存装置の改善時における、評価計画の策定、実験、解析、および量産移行に向けた技術的検証 データドリブンの予知保全・異常検知: SPCやデータ解析手法を用いた量産データの解析、装置挙動やプロセスへの影響評価。予知検知による安定した高歩留り生産のための技術的対策の主導 部門横断的な技術連携: プロセス、製造、設計、品質、材料等の各部門と連携し、多角的な視点から量産安定化および新技術導入を推進 DX・自動化によるスマートファクトリー化の推進: AI・データアナリティクスによるセンサーデータのリアルタイム解析構築や、搬送ロボットシステムの実装など、スマートマニュファクチャリングの推進 【必須要件】半導体製造装置（前工程）の実務経験： 装置の管理、保守、またはトラブル対応等の経験 データに基づく問題解決の基礎知識： 統計的工程管理（SPC）や、データを活用した論理的な課題解決の基礎知識 自律的なプロジェクト推進力： 課題の抽出から仮説立案、実験計画、解析、報告まで、自ら主体となって進められる能力 【歓迎条件】装置に関する深い専門知識： Diffusion, Implant, Photo, Etch, CVD, PVD等のいずれかにおける深い知見 装置の高度な改善・立ち上げ経験： 量産装置の改善、または新規装置の立ち上げ（導入・評価）の実務経験 データ・自動化技術の活用経験： 装置の予知保全システム、データアナリティクス、または自動化ツールの活用経験 Why