データ分析・不良モデル解明・AI異常検知エンジニア
■同社において以下の業務を担当いただきます。 【具体的には】 大規模データ解析による不良分析・予兆 ・製造工程で得られた検査データを分析し、問題の特定を実施。分析結果から得られた知見をフィードバックすることで不良を予兆し、電気特性を待たずに工程内でプロセスを最適化することで不良を改善する 物理化学解析による不良モデル解明(探求) ・透過型電子顕微鏡(TEM)、熱脱離質量分析(TDS)など、世界最先端の解析技術を駆使し、製品の不良が発生するメカニズムを物理的・化学的に究明 ・単なる不良対策に留まらず、不良発生モデルを理論に落とし込み、次世代製品への対策技術として昇華させる 大規模データ解析と異常検知(実装) ・製造工程で得られる膨大な処理履歴データ、検査・計測データ、電気特性データを統合的に活用 ・Python/SQL、Linux、AWSなどの環境を用い、不良要因の特定と対策を高速で行うAI/機械学習アルゴリズムを開発 ・大規模データ解析のための環境構築(データパイプライン設計など)にも積極的に取り組みます 【キャリアパスイメージ】 入社後は、プロジェクト担当者としてOJTを通じ、実務を習得していただきます。 技術者として、専門性を極めるスペシャリストの道、組織を率いるマネジメントの道など、多様なキャリアパスを柔軟に選択・実現できる環境があります。