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ソフトウェア・データ・自動化

データサイエンス・AI

Data science / AI

半導体の製造データを解析し、品質や装置の稼働率を上げる手がかりを見つける仕事です。装置のセンサー値や検査結果、製造履歴を統計と機械学習で分析し、異常の予兆や品質がばらつく要因を探します。

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担当する仕事

製造装置が記録したセンサーデータやログを集め、欠損値を補い、ノイズを除いてから分析にかけます。統計手法や機械学習で、品質の変動や装置故障の要因を調べ、予測や分類のモデルを作ります。

作ったモデルは精度や応答速度を検証し、現場で使える形に仕上げます。デバイスメーカーでは工場の品質改善や装置の保全に使い、装置メーカーでは装置に組み込むプロセス補正や異常検知に使います。

仕事の成果物

分析レポート、予測や異常検知のモデル、解析ツールをまとめます。モデルを情報システムや装置に実装し、導入前後で歩留まりや稼働率がどう変わったかを確かめます。

使う道具・データ

装置のセンサーデータとログ、検査・計測データ、製造履歴などを分析の材料にします。分析にはPythonやSQL、データを蓄えるデータウェアハウス、BIツール、機械学習のライブラリを使います。

学ぶ知識と経験

統計、機械学習、プログラミングに加え、半導体の工程と装置の動きを学びます。データ上の相関と、工程を変えて確かめた因果を区別する経験が役立ちます。

近い職種との違い

歩留まりエンジニアは不良の原因を工程から追い、データサイエンティストは大量のデータから要因を探す手法とモデルを作ります。社内ITはデータを蓄える基盤を整え、データサイエンティストはそのデータで分析します。

解説の出典

この職種の求人を8つの軸で数えた内訳18件

求人に書かれた内容を軸ごとに数えました。割合はこの職種の求人18件に占める件数で、1件に複数の値があると合計は100%を超えます。各軸の値は、AIが求人本文に複数回付けたタグのうち、一致したものだけを載せています。

職能

記載なし 1件

工程

記載なし 16件

役職レベル

記載なし 14件

経験・学歴・英語・働き方

必要な経験

ほか1項目

記載なし 2件

学歴

記載なし 12件

英語

ほか1項目

記載なし 3件

在宅勤務

記載なし 15件

採用区分

開発フェーズ

記載なし 8件

装置

記載なし 17件

資格

記載なし 16件

勤務先の種類

記載なし 14件

この職種の求人18件

募集している会社
勤務地
  • 北海道4
  • 神奈川県3
  • 広島県2
  • 山梨県2
  • 東京都2
  • 福岡県2
  • ほか
荏原製作所S5089/半導体製造装置・ドライ真空ポンプのデータプラットフォーム及びソリューション開発/藤沢事業所神奈川県東京エレクトロンDXデザイン部 データ活用推進グループ データ基盤の活用推進東京都マイクロン・テクノロジーAutomation System Engineer - OI愛媛県ラピダス(D/Lオートメーション部)データ・サイエンティスト(歩留解析支援)北海道東京エレクトロン九州株式会社福岡/生成AIエンジニア福岡県東京エレクトロン九州株式会社福岡/データサイエンティスト福岡県東京エレクトロン テクノロジーソリューションズ株式会社データサイエンティスト（機械学習/AI）_山梨山梨県東京エレクトロン テクノロジーソリューションズ株式会社データサイエンティスト（機械学習/AI）_札幌北海道

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工程・スキル・専攻・会社タイプ

関わる工程
必要スキル
  • Python
  • SQL
  • 機械学習
  • 可視化
  • MLOps
向いている専攻
  • 情報
  • 統計
  • 電気電子
  • 物理
会社タイプ
  • IDM
  • メモリ
  • ファウンドリー
  • プロセス装置
  • システム会社