Company Description Renesas is one of the top global semiconductor companies in the world. We strive to develop a safer, healthier, greener, and smarter world, and our goal is to make every endpoint intelligent by offering
Job Description *Hiring will be into all Renesas EMEA and APAC offices, either for hybrid work or remotely* In this role, you will be part of the AI & Cloud Engineering (ACE) Division and MLOps team.
Company Description Renesas is one of the top global semiconductor companies in the world. We strive to develop a safer, healthier, greener, and smarter world, and our goal is to make every endpoint intelligent by offering
企業概要 先端プロセスのウェハ価格は高く、製造歩留のコストインパクトは非常に大きい。 歩留向上のため、不良の真因を究明し、製造プロセスや量産テストを改善していくことが重要。 ルネサスでは、テストデータを基に、製造プロセス、設計情報、量産テスト環境などを組み合わせた高度なデータ解析を行い要因を特定、更にソフトウェアによる故障診断とハードウェハ解析を駆使した真因究明により、歩留改善につなげている。 しかし、最先端プロセス（3nm）の解析難易度が高くなっているため、先端データ解析技術開発のため人材を強化する。 求人内容 半導体製品のテストデータを統計解析手法や、BigData解析などのML/AI解析手法を駆使し、生産過程に潜む課題を抽出する事で、歩留改善やテスト効率改善を実現する。 担当技術分野：データ解析アルゴリズム開発 対象製品：R-Car/RH850などの車載製品全般 プロジェクト内容：テストデータ解析システム/インフラ上でのアプリ/ダッシュボード開発 担当業務: 上記に関して、企画、提案、要件定義、開発、評価、リリース、ユーザ対応など全般 ※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。 資格 『データサイエンティスト検定 リテラシーレベル』(合格レベル)のスキル BigData解析手法を用いたデータ解析システム(データベース＋アルゴリズム＋グラフ化)開発における実務経験(2～3年) Visualization技術(データの見える化)に関してのコーディング力 プレゼンテーション能力(自身の提案を適切に他者に論理的に伝える事が出来る) 半導体およびそのテスト手法の基礎知識 日本語・英語（ビジネスレベル） その他の情報 ルネサスは「人々の暮らしを楽（ラク）にする」技術で持続可能な将来を築いていく日本を代表する半導体企業です。自動運転やIoTなど多様な分野において、先進的な製品やソリューションを提供しています。当社の製品は、世界中の主要な電子機器メーカーに採用され、日々の暮らしに欠かせない身の回りのあらゆる電子機器に使用されています。 当社では世界25カ国の製造・開発・販売拠点において20,000人以上の従業員が働いています。グローバルチームとして、すべての従業員が、行動指針である「Renesas Culture」をもとに、互いに学習、協力、成長、目標に向けて前進しながら、日々さまざまな課題解決に取り組んでいます。 当社を取り巻く環境は近年の活発な大型M&Aを含めて、他に類を見ないほどダイナミックに動いています。今後もインフラやデータエコノミー関連の急成長市場でのシェア拡大や、産業/IoTや自動車分野でのプレゼンス強化を図ります。変化の激しい中、グローバルチームの一員として、私たちと一緒に持続可能な将来を築いていただける方をお待ちしています。...
Company Description Wafer prices for advanced processes are high, and the cost impact of manufacturing yield is very large. To improve yield, it is important to investigate the root causes of failures and improve manufacturing processes
