Job Description [Hiring Background] Reneas has set a goal of achieving over USD 20 billion in revenue by 2035 and will continue to expand the possibilities of advanced semiconductor solutions. Building on this vision, our division
Job Description 自動運転の進化を実現するためには、自動車に搭載されるコンピューティング性能の飛躍的な向上が求められており、その中核を担う車載SoCの高性能化は、最も重要な要素の一つと位置づけられています。 こうしたニーズを背景に、R-Carシリーズには、高密度な演算性能に加え、高性能カメラや高速インターフェースなどの多様なIPを統合することが求められています。これを実現するため、従来の単体デバイスのさらなる高性能化に加え、ChipletやSiPといった先端パッケージ技術を活用したアプローチを推進しています。 これらの開発においては、SoCダイ、パッケージ、さらにはシステムボードまでを含めた統合的な設計が不可欠となります。 そこで当部門では、パッケージ設計技術の強化を目的として、パッケージおよび関連技術の開発をリードする人材を募集しています。半導体アーキテクチャ設計からレイアウト設計、ボード設計までを関係部門と連携しながら、先端パッケージの設計・開発を担っていただきます。 【開発対象】 ・FCBGAパッケージ ・先端パッケージ、2.5Dパッケージなど ・SOC搭載ボード ・半導体レイアウトのバンプ周辺部 【職務内容】 ・FCBGAパッケージ設計 ・要素技術開発 ・FCBGAパッケージ搭載ボード設計 ・SI/PIシミュレーション ・構造シミュレーション ・チップレットを用いたデバイス・システムモジュールのアーキテクチャ設計および概要設計 ・インタフェース／電源要件を満たすインターポーザ設計のリーディング ・設計担当エンジニアとの技術的調整および設計レビュー Qualifications ・半導体パッケージ若しくはボード基板設計経験 ・通信インターフェース若しくはDRAMインターフェース回路設計経験 ・SI/PI検証経験 ・英語による技術的な打ち合わせや仕様確認に抵抗がないこと ・チップレット設計経験 ・パッケージ構造設計・検証経験 ・ボードレベルの回路設計経験 ・電源設計経験 To enable the continued evolution of automated
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】 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