三井情報株式会社（MKI）

経験者採用情報

技術部門 - 【三井情報】　【技術】データサイエンティスト（半導体）

　　想定される業務内容

半導体製造装置から収集されるセンサーデータを活用し、装置の異常検知・予知保全・プロセス最適化を実現するデータサイエンティストを募集します。半導体業界のドメイン知識を活かし、製造現場の課題をデータ分析により解決していただきます。

＜職務内容＞

・半導体製造装置（前工程・後工程問わず）から収集されるセンサーデータの分析・解析

・装置の異常検知・故障予兆検知モデルの構築・運用

・製造プロセスにおける歩留まり改善のためのデータ分析

・時系列データ分析、異常検知アルゴリズムの開発・適用

・顧客（半導体メーカー、装置メーカー）との課題ヒアリング、分析要件の定義

・分析結果の可視化、レポーティング、顧客への提案

・機械学習モデルの継続的な改善・チューニング

※変更の範囲：会社の定める業務

　　プロジェクトの例

・半導体検査装置のセンサーデータを活用した異常検知システムの構築

・エッチング装置・CVD装置等のプロセスデータ分析による歩留まり改善

・製造装置の予知保全モデル構築（振動、温度、電流等の多変量データ分析）

・半導体工場のIoTセンサーデータ基盤構築支援

・装置稼働データを活用したダウンタイム削減の分析

・品質検査データと製造条件の相関分析による不良原因特定

＜取り扱いデータ例＞

装置稼働ログ、プロセスパラメータ、環境センサーデータ（温度・湿度・振動等）、品質検査データ、アラームログ等

　　求める人物像・マインド

・半導体業界（メーカー、装置メーカー、材料メーカー等）での業務経験がある方

・製造業のドメイン知識を活かしてデータ分析に取り組みたい方

・顧客の課題を理解し、データ分析による解決策を提案できる方

・新しい分析手法や技術の習得に意欲的な方

・関係者（顧客、社内エンジニア）と円滑にコミュニケーションが取れる方

　　必須スキル・経験

・半導体業界（メーカー、装置メーカー、材料メーカー等）での業務経験3年以上

・Python、R等を用いたデータ分析経験

・機械学習または統計分析の実務経験

・時系列データ分析の経験

・顧客との折衝、要件定義の経験

＜歓迎条件　経験＞

・半導体製造プロセスに関する基礎知識（リソグラフィ、エッチング、CVD、CMP等）

・異常検知・予知保全モデルの構築経験

・製造業におけるIoTデータ分析経験

・ディープラーニング（特に時系列分析向けLSTM、Transformer等）の経験

・クラウド環境（AWS、Azure、GCP）でのデータ分析基盤構築経験

・BIツール（Tableau、Power BI等）を用いたデータ可視化経験

　　実務を通して成長できる点

・半導体業界という成長産業でのデータサイエンス経験を積むことができます

・製造装置の異常検知・予知保全という社会的意義の高い課題に取り組めます

・最先端のAI/ML技術を実際の製造現場で適用する経験が得られます

・顧客との直接的なやり取りを通じて、ビジネス課題の解決に貢献できます

・半導体メーカー、装置メーカー等の多様な顧客と関わることができます

　　職場の雰囲気

DX技術部は約30名の組織で、IoT、データサイエンス、AI等の先端技術を活用したソリューション提供を行っています。半導体領域は現在拡大中のチームで、新しい技術への挑戦を歓迎する風土があります。

　　採用時勤務地

本社（住所：東京都港区南青山三丁目8番35号表参道Grid Tower）

※転勤：当面なし
※変更の範囲：本社及び全国の支社、支店、オフィス、営業所、および会社の定める場所(テレワークを行う場所を含む）

　　勤務時間、処遇・給与など

こちらをご参照ください。

登録する

このページのトップへ