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研究開発＜データサイエンスや機械学習＞
AIをはじめとする先端半導体デバイス向けCMPスラリー（※）の開発や品質安定化に向け、以下業務に取り組みます。 ・マテリアルズ・インフォマティクス：同社に蓄積する膨大な研究データを用いた組成の最適化/材料探索/性能予測 ・統計学や機械学習による分析：製品および製造プロセスの各種パラメータと製品品質との相関の調査、品質向上に向けたデータ提供 ※CMPスラリーとは、化学的（Chemical）作用と機械的（Mechanical）作用により、半導体デバイスの多層配線をナノレベルで磨く（Polishing）材料のこと。同社では、金属や酸化膜など、特性の異なる異種素材から成る表面に対し、各素材、砥粒、薬液の界面における化学的、物理的作用を最適化した組成のスラリー開発を行う。 ■キャリアイメージ 入社後は、同社独自ツールの技術開発を中心に①②を担って頂きます。 複雑で難解な構造ロジックを、データサイエンスの力で解き明かしていく面白みとやりがいを感じられます。 ①技術開発（研究開発部内でのデータサイエンス技術開発） 同社独自ツールの開発を行います。すでに実用段階にあるものの、技術的な課題・発展代は多く、また、中長期的に半導体業界の技術革新が継続的に見込まれていることから、同社における技術開発も加速するとともに、技術課題の難易度が上がっています。 組成設計の最適化/材料探索/性能予測などに、データサイエンスの力を導入して開発力を向上させていきます。 ②全社への適用、応用（クロスファンクションでの推進） 他部署（品質管理部門等）と連携し、会社全体のデータへ適用できるよう共有、議論していきます。 また、品質問題も複雑化しており、データサイエンスの品質問題への適用（品質問題へ適用できるツールの開発、統計学や機械学習を用いた分析、各部門での導入支援）も担います。