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様々な専攻出身のメンバーが活躍する、「半導体エンジニア」を募集中！

■デバイスエンジニア 活かせる知識分野： 電気電子工学、物理学、材料工学 　MOSトランジスターやメモリーの動作および物理現象を、さまざまなデータを駆使して解析・理解し、設計のルール、量産・管理体制の構築、問題発生時の解決方法などを考える仕事。二次元NANDの時代は、何ナノメートルまで微細化してトランジスターが動作できるかを解析・追求することを求められたが、現在主流の3D NANDフラッシュメモリーでは、メモリーセルの微細化ではなくシリコン表面の上層あるいは下層に何層まで集積できるかを考え、多層化する技術が求められている。 　メモリーセルや周辺回路の最先端技術の開発に携わり、米国やインドなど各国のエンジニアとコラボレーションできることも、この職種の魅力のひとつ。データが1か0かを判断するのにメモリーセル内に何個の電子が必要かなどの原理を理解する半導体物理の知識が活かせる。 ■デザインエンジニア 活かせる知識分野：電気電子工学、情報理論 　メモリーLSIの回路設計や周辺回路、I/Oインターフェースなどを扱う回路、特にロジック回路の設計および検証を行う仕事。フラッシュメモリーに求められる新たな機能・パフォーマンスを実現するために回路図を書き、マイクロプロービング、メモリーテスターによる評価・回路デバッグを行い、次世代品のアーキテクチャーを開発する。 　NANDフラッシュメモリーを高速化・大容量化するには、チップ単体ではなく、周辺の回路およびチップとのインターフェースが伴となるため、チップ間接続やチップ同士で同期をとるためのインターフェースやプロトコルに関する設計にも携わる。 　カウンターパートは、米国本社および共同開発パートナーで、最先端の技術や情報を活用しながら回路設計ができ、知識や技術が身に付く。電気電子工学以外に、熱力学、材料工学、化学、物理学、コンピューターサイエンスなどさまざまな知識を活かせる。 ■プロセスインテグレーションエンジニア（開発） 活かせる知識分野：物理学、材料工学、 機械工学、電気電子工学、 化学、情報理論、数学 　リソグラフィやエッチング、CVDなどの多岐にわたる製造工程全体を把握し、目標とするメモリー構造を構築する。問題が発生した際、その原因を特定し解決策を実行するとともに、工程追加や条件変更あるいは実証実験などにより、二度と同じ問題が起きないようプロセスの改善を行う。 　例えば、均一な膜を形成できない場合、膜を付ける工程だけではなく、エッチング工程に問題があるかもしれないと予測し、解決策を実行する力が求められる。もちろん、最初から全工程を理解できる人はいないので、インテグレーションの素養をもつ人材を採用し、個別のプロセスを習得させ、最終的にプロセス全体を理解できるまでの教育・育成を行う。 　最近では、コンピューターシミュレーションを活用し、仮説を立てて実験を行い、モデルを実証して課題を検出し、これを改善するサイクルを回してプロセスフローを構築している。そのため物理学や化学だけではなく、数学の知識も活かせる。 ■プロセスエンジニア（開発）　 活かせる知識分野：材料工学、化学、物理学、機械工学、電気電子工学、 情報理論、数学 　高集積化と低価格化により市場の拡大が続く3D NANDフラッシュメモリーは、今も技術革新が止まることなく、1〜2年ごとに1世代の進化が続いている。その進化を支えているのが、開発プロセスエンジニア。すでに量産化されている既存フラッシュメモリー製品の数世代先までの製品開発に携わる、極めて重要な仕事を担当する。 　主な業務は、製造装置メーカーと連携して次世代フラッシュメモリーの製造装置・プロセスを開発することで、その装置が量産に移行したときに、十分な品質および歩留まり性能を得られるよう精度を高める。 　仕事の面白さは、データを分析して仮説を立て、現場で実験を重ね、既存技術に新たな工夫やアイデアを加えながら、より高性能な製品を開発することにある。開発プロセスエンジニアには、物理学や化学だけではなく、機械や電子回路、IT、材料工学の知識、数学の要素などを活かすことができる。 ■プロダクトエンジニア 活かせる知識分野：物理学、材料工学、 機械工学、電気電子工学、 化学、情報理論、数学 　NANDフラッシュメモリーの製造プロセスフローを管理する仕事。製品の電気特性やデバイス形状を評価し、製造プロセスフローを改善するとともに、製造工程で蓄積されるビッグデータを活用して歩留まり改善や品質改善業務を担当する。 　3D NANDフラッシュメモリーは、BiCS（Bit CostScalable）という独自構造をもち、製品ごとに製造プロセスやチップサイズが異なる。そのため製品ごとに担当エンジニ アが分かれており、それぞれがプロセスチューニングやテストプログラムを実行する。 　プロダクトエンジニアは、顧客からの情報や品質保証部門からのフィードバック、米国本社の最先端情報を活かして、既存製品をチューニングして新たな製品を開発する仕事にも携わる。狭い範囲の決められた仕事をこなすのではないため、技術者としてのレベルアップを図りやすい環境が整っている。 ■プロセスインテグレーションエンジニア（量産） 活かせる知識分野：物理学、材料工学、 機械工学、電気電子工学、 化学、情報理論 　NANDフラッシュメモリーの量産工程全体を把握し、各工程におけるセンサーや計測装置から上がってくるデータを収集し、問題が起きていないか、あるいは生産効率が低下していないかなどを分析する。問題がある場合はその原因を究明し、解決策を導き出し、全工程のバランスを取りながらプロセスフローを最適化する仕事。 　現場では、製造プロセスにおけるばらつき変動や経時変化などをフィードバックおよびフィードフォワードで制御するAPC（Advanced Process Control）と呼ばれるシステムが採用されている。従来はひとつの工程で得られたデータをフィードバックして、次の工程のレシピを変えることで対応していたが、これだけでは品質が上がらないため、現在では連続する多数の工程を制御する技術が求められている。 　量産プロセスインテグレーションエンジニアには、こうしたデータを解析する能力が不可欠となっており、制御工学だけではなく、コンピューターサイエンスの知識を活かせる。 ■プロセスエンジニア（量産） 活かせる知識分野：材料工学、化学、物理学、機械工学、電気電子 工学、情報理論、数学 　量産プロセスエンジニアの仕事は、次世代NANDメモリーデバイスの量産に必要な生産技術を確立すること。多数ある量産用製造装置の大規模データを分析することによ り、性能限界を把握。そして最適な条件などを算出し、歩留まりが上がるようチューニングを行う。データセンターのストレージなどクリティカルな用途で使われる製品において重要な指標となる信頼性向上、これを担当するのも量産プロセスエンジニアである。 　また、製造装置は個体差があるため、これを多様な条件、環境下で安定稼働させるようプロセスの改善を行い生産コスト低減につなげることも、量産プロセスエンジニアの大きなミッションである。 　必要とされる知識やスキルは、物理学や化学だけではなく、機械工学、電子回路、コンピューターサイエンス、材料工学、数学など、幅広い分野の知識を活かせる。 ■フェイラーアナリシスエンジニア(不良解析エンジニア) 活かせる知識分野：材料工学、物理学、情報理論 　NANDフラッシュメモリーは、製造過程で生じるわずか数ナノメートルのばらつきが製品特性に大きく影響し、許容値を超えると不良品になってしまう。できるだけ高い良品質（＝歩留まり）を得るために、製造技術の管理・改善を行う。 　具体的には、他部署のエンジニアと密にコミュニケーションを取りながら、ビッグデータの統計分析や半導体の電気・物理解析を行い、歩留まりを上げるためのプロセス改善や構造の最適化などについて提案する。また、歩留まり低下を未然に防ぐため、製造工程をモニタリングし、異常がある装置を早く止めることで、被害を食い止める。 　イールドマネジメントエンジニアには、データから物理的な現象を推測するスキルや、他部署と円滑に仕事を進めるためのコミュニケーション能力が求められる。また、プロジェクト管理の要素を含む仕事であるため、明確な目標を持って物事を冷静に判断し、先頭に立って進めていくことができる能力が特に活かせる環境。 ■データサイエンティスト 活かせる知識分野：情報理論、数学、物理学、電気電子工学 　日々大量のデータが蓄積されるNANDフラッシュメモリーの製造プロセスにおいて、そのデータをどのような統計解析手法を使って分析するのかを選定し、製品の歩留まり改善、品質向上を関連部署と協力しながら実施する。 　具体的には、不良状況の把握や分類、要素抽出のためのデータ解析、原因特定後の対策効果の可視化、製造工程内や製品テストで発生するビッグデータをマイニングし、不良原因の特定、要因分析、歩留まり予測、歩留まり改善推進のためのシステムの開発や改善なども業務の範囲である。 　役割としては、データベースの構築を行うチーム、自動レポートやWEBを通してデータを可視化するチーム、製造の最前線で統計解析技術を使ってデータ分析を行うチームに分かれ、互いに連携し、最終的に自動化システムに落とし込むことを目指す。数学科、物理学科出身者やAIなどコンピューターサイエンスの知識が活かせる。