

ルネサス エレクトロニクス株式会社
- 従業員数
- 21204人
- 業種
- 機械 / 電気・電子機器 / 自動車・輸送機器 / 半導体・電子部品 / コンピューター・通信機器
- 所在地
- 東京都江東区豊洲三丁目2番24号(豊洲フォレシア)
- HP
- https://career.renesas.com/new_graduates/
27年就職:インターン・仕事体験
設計・開発職(メカ、部品等)
量産テストデータに対する統計解析を用いた要因分析
- 募集職種
- 設計・開発職(メカ、部品等)
- 対象資格
- 2027年修了見込みの方 学部, 修士, 博士
- 対象専攻
- 工学 / 機械工学・電気電子工学・材料工学・プロセス・化学工学・総合工学 総合理工 / ナノ・マイクロ科学・応用物理学・量子ビーム科学・計算科学 情報学 / 情報学基礎・計算基盤・人間情報学・情報学フロンティア 数物系科学 / 数学・物理学・プラズマ科学
- 勤務予定地
- 東京都
- 備考
- 武蔵事業所
- 選考フロー・応募後の流れ
- ・ご応募いただいた実習テーマごとに選考*を実施します。 *エントリーシート、適性検査 ・Teamsによる面談を行う可能性があります。
- 応募受付期間
- 2025年6月5日(木)~2025年6月19日(木)
- 実施期間
- 2025年8月25日(月)~2025年9月5日(金)
- 【実習内容】 日々生産される半導体チップに対する出荷検査結果データ(=量産テストデータ)は、年 数億チップ x テスト項目数に及ぶ、膨大なビッグデータとなっています。これらのデータを解析する事により、主に製造コスト削減(歩留改善、テスト簡略化)を実現しようと日々、解析技術の開発を実施しています。 本インターンシップでは、その開発業務の基礎評価部分を、指導担当者の指示による課題・実習形式で業務体験して頂く予定です。具体的には、『予め用意したデータセットを解析する事により、その中に含まれる問題点を抽出し、見える化→要因分析レポート化』などを予定しています。 Renesasが主力とする車載半導体に対する品質要求は、不良率 0ppm(=不良0)を要求されており何の工夫もしないでこの要求を実現すると多くの製造コストが必要となります。高品質と低コストの両立は、メーカに取っての大きな課題であり、その解決策の一手段として、データ解析技術は重要な技術となり、これらに触れる事は、貴重な体験になると思います。 【学生へのメッセージ】 22/末のChatGPT3.0の一般公開もあり、今では身の回りに溶け込んだAI/ビッグデータ解析手法を、『ものづくりの効率化』手段としての応用開発を実施しています。具体的には、数百、数千万チップに及ぶ半導体テスト結果を『機械学習』などの手段を用いていてビックデータ解析する事により、データに潜む問題点(不良要因)などを抽出可能とするデータ解析手法の開発を実施しています。その業務のほんの一部分ではありますが、いま流行りの『データサイエンティスト』を体験してみませんか?
- 報酬・待遇
- 交通費支給, 宿泊費支給
- 備考
- ▼交通費について ・会社までの交通費は全額負担します。 ・宿泊対象者の自宅と宿泊先間の交通費については、国内分のみ支給します。 ▼宿泊施設について ・当社規定に則り、現居住地からの参加が困難な場合に限り、宿泊施設を用意します。 ▼報酬について ・報酬は支給しません。 ・昼食相当分として、参加1日につき1,000円を支給します。 ・その他の食事代の取り扱いは以下のとおりです。 ■会社提供の宿泊施設を利用する場合 [朝食]参加1日につき、宿泊施設で食事を提供します。 [夕食]参加1日につき、1,000円を支給します。 ※参加日以外の食事代は、個人負担です。 ■現居住地から参加する場合 昼食代以外の支給は行いません。
- 求める経験、スキル、資格など
- 【Must項目】 ・プログラミングの経験(Python, Ruby, Perlなど、LightWeight 言語 100行程度で可) ・Excelなど表計算ツールでのPivotテーブル/グラフ作成 【Want項目】 ・Excelマクロ/VBA、R言語(R Studioなど)など統計解析ツール/言語の記述スキル ・XGBoost(GBDT系)やPytorchなどの機械学習ライブラリなどの使用経験
- 関連する研究キーワード
- 統計解析 見える化 低コスト AI Python VBA データセット ビッグデータ プログラミング 機械学習 データサイエンティスト XGBoost excel Pytorch 要因分析 高品質 R言語 品質要求 製造コスト削減 Excelマクロ データ解析技術 歩留改善 量産テストデータ テスト簡略化 不良率 不良要因 Pivotテーブル