We’re looking for a highly skilled Lead Data Engineer to provide technical leadership across data engineering, delivery execution and project governance. The client This role ensures development standards are upheld while delivering high‑quality, reliable solutions on
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】 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
Company Description The history of Bosch is the history of car evolution. As a top-class automotive equipment supplier, Bosch Corporation supports market expansion/inroads domestically as well as globally. Bosch will continue to pursue forward-looking technologies such
Job Description 【募集背景】 車載向けSoC製品は、自動車の高度化・知能化を実現する中核デバイスであり、その重要性と複雑性は年々増しています。これに伴い、高性能かつ高品質な製品を市場に継続的に提供するための特性評価技術の役割は、ますます重要となっています。 本ポジションでは、最先端SoCの特性評価において、テスト機能の定義から評価仕様の策定、評価計画の立案・実行までを一貫して担っていただきます。また、評価結果に基づき、量産に向けたプロダクションテスト仕様の設計にも関与します。 本業務を通じて、LSIテスタを活用した高度なテスト開発技術、および3nm世代の最先端プロセスに対応した評価・検証技術を習得し、次世代SoC開発を支える中核人材として成長いただけます。 【職務内容】 車載向けSoC製品に対する特性評価仕様の立案と、特性評価の実行 LSIテスタ（ATE）を用いた特性評価の為の製品テスト機能仕様の定義 LSIテスタ（ATE）を用いた特性評価仕様の定義 評価仕様に基づいた特性評価の実行と、測定結果の評価 評価結果に基づく、製品プロダクションテスト仕様の策定 ※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】 世界の自動運転を支える「R-Car」の品質を最終担保する使命感 最先端のシリコン・計測テクノロジーに触れられる環境 単なる「作業」ではない、設計や顧客を動かすテックリードへの成長 グローバルな現場 × キャリアの希少価値 Qualifications 【MUST】 デジタル回路に対する基礎知識と半導体デバイスの電気的特性に対する理解 LSIテスタ（ATE）装置の基本的な動作原理に対す基本的な理解と、テスト仕様／テスト条件設計の経験 基本的な測定機器の仕様経験（オシロスコープ、ロジックアナライザなど） 日本語‐ビジネス会話ができる 【WANT】 テストパターン生成、タイミング設定、測定条件の最適化に関する一般的な知識 スクリプト言語(Python/Perl/TCLなど)を用いた測定結果のまとめ経験 LSI設計情報(仕様書など）をもとにテスト仕様を策定できる能力 歩留まり改善や不良解析に関する知識 英語 - 相手の話を聞ける Additional Information ルネサスは、「To
Job Description 【Background of the Recruitment】 The Power Product group at Renesas is a core part of the company’s vision to deliver safe, smart, and sustainable solutions for automotive, industrial, infrastructure, and IoT markets. Renesas aims
Job Description As an AI Compiler Engineer on the Renesas HPC team, you will be responsible for driving compiler and code generation technologies that unlock the full compute potential of Renesas next-generation automotive System-on-Chip platforms, including