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） ビジネスレベルの日本語 【WANT】 LLM（生成AI）を用いたPoCや業務適用経験 自動レビュー／チェッカー／静的解析ツール等の設計・利用経験 開発プロセス改善、DX推進に関わった経験 Additional Information ルネサスは、「To Make Our Lives
Job Description 【募集背景】 近年、市場や顧客は、制御マイコン（マイクロコントローラ）の製品ドキュメントをPDFなどの閲覧用資料ではなく、構造化されたデータとして活用できることを強く求めています。特に、AI活用・自動生成・再利用を前提としたドキュメント基盤においては、品質・一貫性・信頼性を技術的に担保できる仕組みが不可欠です。 当社では、製品ドキュメントを「人が読むための資料」から「再利用可能な高品質データ」へ進化させる取り組みを進めており、ドキュメントのデジタル化・構造化・データ品質向上をリードする専門ポジションを新たに募集します。 【役割・ミッション】 MCU開発における実務視点を軸に、どのように進めるかを考え、要求仕様として正しく言語化し、成果物をチェックできる人材」として、オフショア含む開発成果物の品質担保・仕様整理を担っていただきます。 【業務内容】 MCU開発に関する基礎知識を前提とした仕様理解・確認 ソフトウェア開発成果物（コード・設計書等）のレビュー／チェック オフショア（外注）成果物に対する妥当性確認・品質チェック やりたいこと・意図を整理し、要求仕様として文書化 仕様と実装、成果物の整合性確認 開発・ドキュメント間の認識差の洗い出し・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。 【ポジションの魅力】 本ポジションは、製品ドキュメントの品質妥当性を“技術的に”担保する中核的な役割です。 単なるドキュメントレビューに留まらず、 構造化データ ドキュメント生成ツール プロセス全体の整合性・再現性 といった観点から、ドキュメント基盤そのものの信頼性を支えることがミッションです。 AI活用・グローバル連携・データドリブンなものづくりを支える、次世代のドキュメント基盤構築に直接関われる点が大きな魅力です。 Qualifications 【MUST】 MCUに関する基礎知識（HW/SWの関係性を理解していること） ソフトウェア開発の実務経験 設計書・仕様書を読み、妥当性を判断できる能力 他者（特にオフショア）成果物をレビュー・指摘した経験 要求内容を仕様として整理・記述できる能力 日本語：ネイティブレベル 英語：実務経験あり 【WANT】 MCU向けソフトウェア、ドライバ、ミドルウェア開発経験 要求仕様書／設計仕様書の作成経験 複数部門・外部ベンダーとのコミュニケーション経験 Additional Information ルネサスは、「To Make
Job Description 【募集背景】 近年、市場や顧客は、製品ドキュメントをPDFなどの閲覧用資料ではなく、構造化されたデータとして活用できることを強く求めています。特に、AI活用・自動生成・再利用を前提としたドキュメント基盤においては、品質・一貫性・信頼性を技術的に担保できる仕組みが不可欠です。 当社では、製品ドキュメントを「人が読むための資料」から「再利用可能な高品質データ」へ進化させる取り組みを進めており、ドキュメントのデジタル化・構造化・データ品質向上をリードする専門ポジションを新たに募集します。 【役割・ミッション】 MCU開発における実務視点を軸に、 「やりたいことを要求仕様として正しく言語化し、成果物をチェックできる人材」として、 オフショア含む開発成果物の品質担保・仕様整理を担っていただきます。 【業務内容】 MCU開発に関する基礎知識を前提とした仕様理解・確認 ソフトウェア開発成果物（コード・設計書等）のレビュー／チェック オフショア（外注）成果物に対する妥当性確認・品質チェック やりたいこと・意図を整理し、要求仕様として文書化 仕様と実装、成果物の整合性確認 開発・ドキュメント間の認識差の洗い出し・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。 【ポジションの魅力】 本ポジションは、製品ドキュメントの品質妥当性を“技術的に”担保する中核的な役割です。 単なるドキュメントレビューに留まらず、 構造化データ ドキュメント生成ツール プロセス全体の整合性・再現性 といった観点から、ドキュメント基盤そのものの信頼性を支えることがミッションです。 AI活用・グローバル連携・データドリブンなものづくりを支える、次世代のドキュメント基盤構築に直接関われる点が大きな魅力です。Qualifications 【MUST】 MCUに関する基礎知識（HW/SWの関係性を理解していること） ソフトウェア開発の実務経験 設計書・仕様書を読み、妥当性を判断できる能力 他者（特にオフショア）成果物をレビュー・指摘した経験 要求内容を仕様として整理・記述できる能力 日本語：ネイティブレベル 英語：実務経験あり 【WANT】 MCU向けソフトウェア、ドライバ、ミドルウェア開発経験 要求仕様書／設計仕様書の作成経験 複数部門・外部ベンダーとのコミュニケーション経験 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。
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】 LLM（生成AI）を用いたPoCや業務適用経験 自動レビュー／チェッカー／静的解析ツール等の設計・利用経験 開発プロセス改善、DX推進に関わった経験 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