歩留・品質向上のためのラインデータ監視分析・データサイエンス・物理化学解析エンジニア(データ分析・不良モデル解明/AI異常検知)※理工系卒・業界未経験可※

採用背景 AI需要の急増は、当社の主力製品である3次元フラッシュメモリ(BiCS FLASH)に更なる高性能化と高集積化を要求しており、製造プロセスの難易度は日進月歩で高まっています。この複合的な製造プロセスにおいて、品質改善と生産性向上を実現するには、単なる対策ではなく、不良の発生メカニズムを物理的に解明し、かつ製造データから異常の予兆を高速で検知する「両面からのアプローチ」が不可欠です。

特に、製造ラインで日々生成される大規模データに対し、AI/機械学習(AIDX)を駆使して不良を予知・予防する技術革新は、企業の競争優位性を確立するための最重要課題です。

この課題解決を加速させるため、即戦力としてこの高度な分析環境をリードできる方と、新しい視点と情熱をもって技術革新に貢献するポテンシャル人材の双方を迎え入れ、体制を強化します。多領域にわたるコア技術が活かせる、非常にチャレンジングな環境です。

組織のミッション 第二生産技術部・プロセスインテグレーション第二担当は、フラッシュメモリの量産初期フェーズにおいて、ラインの検査・計測の大規模データ分析や物理解析により、歩留まり・品質改善、不良予兆に取り組む部門です。

私たちのミッションは、最先端の検査・計測データや物理解析技術から不良のモデルを理論に落とし込み、同時に、大規模データ解析技術を機能的に業務に取り込むことで、精度の高い異常検知と迅速な歩留改善を実現し、業績に貢献することです。

この「探求と実装」の融合こそが、継続的な技術革新の源泉です。

お任せする業務 量産ラインの大規模な検査・計測データの解析、およびその環境構築に携わっていただきます。また、先輩社員の指導のもと、最先端の分析装置を用いた製品の不良解析サポートを通じて、物理化学的なモデル解明に貢献することがミッションです。

(1)量産ラインの検査・計測データの分析による歩留改善を行ってもらいます。また、機械学習を用いた大規模データ分析による不良原因の特定、改善の指針の策定なども先輩社員と一緒に行います。分析にはPython/SQ...