山梨県のEA(米国税理士)の転職・求人情報

【期待する役割】半導体製造装置から得られる大量のデータを解析し、機械学習・AIを活用して装置の性能向上や自律化を進めていただきます。装置から取得するセンシングデータやログを分析して課題や異常の兆候を見つけ、機械学習モデルやアルゴリズムの開発・実証まで担当します。データ分析だけで完結するのではなく、分析結果を実際の半導体製造装置の改善や開発につなげていくポジションです。【具体的には】・半導体製造装置から取得するセンシングデータ、ログ情報の収集・統合・欠損値の補完、ノイズ除去、特徴量エンジニアリングなどのデータ前処理・統計解析や機械学習を用いたパターン解析、トレンド検出・データをもとにした異常兆候や改善点の特定・分析結果をもとにした課題設定、開発部門への改善提案・装置のプロセス補正、故障・異常検知などに用いるアルゴリズムの研究開発・深層学習などを用いた機械学習モデルの開発・開発したアルゴリズムの精度、応答速度、ロバスト性の検証・モデルやパラメータの最適化、実装時の高速化・実際の装置への適用に向けた実証・実用化最終的には、機械学習・AIを活用して装置の歩留まりや稼働率を向上させ、デジタルツインや装置の自律化につなげていくことを目指します。【募集背景】半導体製造装置の高度化に伴い、実際の装置から取得したデータを活用してシミュレーションや解析を行う、デジタルツイン技術の活用が進んでいます。こうした取り組みをさらに進めるため、機械学習モデルの開発や大量のプロセスデータ解析を担う開発体制を強化します。機械学習・AIに関する専門知識と実務経験を活かし、半導体製造装置の自律化や性能向上を進めていただくことを期待しています。【本ポジションの魅力】・データ分析やモデル開発だけでなく、実際の半導体製造装置への適用・実証まで携わることができます。・大量のセンシングデータや時系列データを扱いながら、異常検知、プロセス補正、予知保全など実際の装置に関わるテーマに取り組めます。・半導体業界での経験は必須ではないため、他業界で培ったデータ解析や機械学習の経験を活かすことができます。