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半導体エンジニア職のすべて:グローバル企業の採用分析から見つける自分のキャリアパス

サムスン電子DS部門で30年のキャリアを持つ専門家が、グローバル半導体企業19社の採用資料を分析して構成した、7つの技術分野・35のエンジニアリング職種体系を学びます。設計からプロセス、デバイス、パッケージング、データ分析まで、各職種の実際の業務内容と求められる能力を理解し、専攻別に目指せる分野を探りながら、就職準備の戦略を立てます。 ※講義言語のご案内:講義スライドは英語、講義の説明は韓国語で提供されます。グローバル半導体企業のJDで使用される技術用語や職種表現を正確に伝えるための構成です。

1名 が受講中です。

難易度 入門

受講期間 無制限

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受講後に得られること

  • 半導体産業における7つの技術分野と35のエンジニアリング職種ごとの主要業務および必要な能力の把握

  • ファブレス・メモリ・ファウンドリ・装置メーカーなど、ビジネスモデルに応じた職務の違いと協業体制を理解する

  • 専攻を基盤とした進路可能な職種の探索およびポートフォリオ中心の就職準備戦略の策定

半導体企業に就職すると、実際にはどのような仕事をすることになるのでしょうか?

半導体産業にはさまざまな企業と数多くのエンジニアリング職種が存在します。最近注目を集めているHBMを例に挙げてみましょう。

HBM関連企業に就職したいと思っても、実際にどのような業務を行うのか、自分の専攻がどの職種と結びつくのかを具体的に知るのは容易ではありません。HBMという一つの製品にも、メモリ回路設計、デバイス・プロセス開発、製造装置、パッケージング、テスト、歩留まりおよび信頼性など、さまざまなエンジニアリング業務が関わっています。このような構造は、HBMに限らず、他の半導体製品にも見られます。

半導体産業を理解するには、企業名を知るだけでなく、エンジニアが実際にどのような技術的課題を解決しているのかを理解することが重要です。

この講義は、半導体業界全体の職種を体系的に見ていき、自分の専攻や関心分野を実際のエンジニアリング業務に結び付けられるよう企画されています。


グローバル19社の半導体企業の公開職務資料を分析しました

講師はサムスン電子の半導体部門で約30年間勤務し、現在は大学で学生を教えています。産業現場と大学教育で培った経験をもとに、グローバル半導体サプライチェーンを構成する主要企業19社の公開求人資料、職務記述書(Job Description、JD)、技術資料を調査・比較しました。

分析対象には、半導体設計企業、メモリおよびシステム半導体製造企業、ファウンドリ、半導体製造装置企業、設計自動化および半導体IP企業、パッケージングとテストを専門とする企業などが含まれています。分析した19社の企業と主な事業分野は以下のとおりです。
講義資料は英語で作成されています。グローバル半導体企業の職務記述書(Job Description, JD)で使用される技術用語や職務表現を、可能な限り原文に近い形で伝えるためです。講義の説明は韓国語で行うため、英語に慣れていない受講生でも内容を理解できるよう構成しています。


1. メモリ企業(3社)

サムスン電子(Samsung Electronics)、SKハイニックス(SK hynix)、マイクロン(Micron Technology)

主な事業:DRAM、NAND Flash、HBMなどのメモリ半導体の設計・製造および関連製品技術

2. システム半導体(IDM)およびファウンドリ企業(2社)

インテル(Intel)、TSMC

主な事業:プロセッサおよびシステム半導体の設計・製造、半導体の受託生産(Foundry)

3. ファブレス企業(4社)

NVIDIA(NVIDIA)、クアルコム(Qualcomm)、メディアテック(MediaTek)、ブロードコム(Broadcom)

主な事業:GPU、AIアクセラレーター、モバイルプロセッサ、通信・ネットワーク半導体およびシステム半導体の設計

4. 半導体製造装置およびプロセス制御企業(5社)

ASML、アプライド・マテリアルズ(Applied Materials)、ラムリサーチ(Lam Research)、KLA、東京エレクトロン(Tokyo Electron)

主な事業:露光、成膜、エッチング、計測、検査および半導体製造装置・プロセス制御技術

5. 半導体設計自動化およびIP企業(3社)

シノプシス(Synopsys)、ケイデンス(Cadence)、シーメンス EDA(Siemens EDA)

主な事業:電子設計自動化(EDA)、半導体設計・検証ソフトウェアおよび関連IP技術

6. 半導体パッケージングおよびテスト専門企業(2社)

ASE Technology、アンコール・テクノロジー(Amkor Technology)

主要事業:半導体パッケージング、組立、製品テストおよび先端パッケージング技術


これらの企業は、半導体サプライチェーンにおいてそれぞれ異なる役割を担っています。一部の企業は半導体設計に注力し、他の企業は製造工程や装置、設計ソフトウェア、パッケージング、テストの分野を専門としています。このように、半導体産業はさまざまな技術分野と専門企業がつながるグローバルな産業エコシステムです。企業ごとに事業領域や組織構造は異なりますが、エンジニアが解決する技術的な課題と求められる専門能力には共通する特徴があります。

講師はこれらの共通点と相違点を分析し、半導体エンジニアリング業務を7つのワールド(World)と35のミッション(Mission)として体系化しました。この分類は、業界の公式な職務分類や個別企業の組織体系をそのまま移したものではなく、19社の公開資料を総合して講師が独自に構成した教育用フレームワークです。

これにより受講生は、企業名や採用職種の名称を知るだけでなく、実際のエンジニアがどのような技術的課題を解決しているのか、自身の専攻やスキルがどのような業務につながるのかを体系的に理解できます。


この講義で扱う7つの技術分野

第一に、半導体チップ設計

システムアーキテクチャ、デジタル回路設計、アナログおよびミックスドシグナル設計、物理設計、設計検証とテスト容易化設計について見ていきます。

第二に、半導体デバイスとプロセス

デバイスエンジニアリング、プロセス統合、単位プロセス開発、材料工学の分野を扱います。

第三に、半導体製造技術

計算リソグラフィ、計測、欠陥検査、プロセス制御、半導体装置およびシステムエンジニアリングについて説明します。

第四に、システム統合とパッケージング

パッケージアーキテクチャ、組立工程、電気・熱・機械的特性を併せて考慮するマルチフィジックス協調設計について検討します。

第五に、半導体製品エンジニアリング

シリコン検証、テスト、製品エンジニアリング、歩留まり、信頼性、故障解析、品質エンジニアリングを扱います。

第六に、半導体製造オペレーション

生産運営と工場設備およびインフラ技術を見ていきます。

7つ目、ソフトウェア・データ・顧客エンジニアリング

システムソフトウェア、ファームウェア、装置制御ソフトウェア、製造ソフトウェア、半導体データおよび人工知能、EDA、設計支援、顧客アプリケーションエンジニアリングを扱います。

実際の半導体製品を通じて職務間のつながりを理解します

個別の職務を説明するだけでなく、高帯域幅メモリであるHBMを実際の事例として活用し、複数のエンジニアリング分野が一つの製品開発プロセスでどのようにつながっているのかを見ていきます。HBMの性能を実現するためには、メモリ設計だけでなく、デバイス・プロセス、パッケージング、電気的接続、熱管理、テストと信頼性など、さまざまな分野における技術的な意思決定が必要です。

この事例を通じて、HBM関連企業で行われている業務の多様性を理解し、自分の専攻がどのような技術分野とつながるのかも見ていくことができます。さらに、同じ分析方法を他の半導体製品にも適用できる視点を提供します。

私の専攻はどの半導体職種につながるのでしょうか?

半導体産業には、電子工学だけでなく、さまざまな専攻のエンジニアが携わっています。

電子工学は回路とシステム設計、コンピュータ工学はソフトウェアと設計自動化、機械工学は装置と熱・構造解析、材料工学はデバイスとパッケージング材料、化学工学は製造プロセスと表面反応、物理学はデバイス・光学・計測、産業工学とデータ分野は製造最適化およびデータ分析とつながることができます。

講義では、専攻ごとのこうしたつながりを説明し、各職種で求められる基礎知識や、追加で学ぶべき技術、さらにプロジェクトやポートフォリオを通じて自分の能力を示す方法も紹介します。これにより、企業名や職種名だけに頼るのではなく、自分が関心を持つ技術的な課題や、自分に遂行できる業務を軸にキャリアを探ることができます。

この講義を通じて得られること

  • 半導体産業全般の技術分野とエンジニアリング業務に対する体系的な理解

  • 35のエンジニアリングミッションにおける主要業務、成果物、技術的能力についての理解

  • 半導体企業における7つの事業タイプと職種の関係についての理解

  • HBMの事例を通じた半導体製品開発と職務間の協業体制への理解

  • 専攻と関心分野を結び付けたキャリア探索およびプロジェクト準備の方向性

このような方におすすめです

  • 半導体企業への就職を準備している大学生・大学院生

  • HBMなどの先端半導体分野に関心はあるものの、実際の職種について具体的に知りたい方

  • 半導体分野への進出を検討している電子・コンピュータ・機械・材料・化学・物理・産業工学専攻者

  • 半導体設計やプロセス以外に、装置、パッケージング、テスト、歩留まり、ソフトウェアなどのキャリアを探している方

  • 半導体業界へのキャリア転換を目指すエンジニア


講師紹介

サムスン電子半導体部門に約30年間勤務。

現在は、システムLSIのマーケティング・営業組織および海外法人での経験をもとに、半導体技術、産業構造、製品応用、エンジニアリング教育に携わっています。

著書:RISC-V RV32I: From Fundamentals to FPGA Implementationほか、半導体およびデジタル設計の教育コンテンツ。(Amazonベストセラー多数)

半導体業界を理解する出発点は、企業名を知ることにとどまらず、エンジニアが実際にどのような技術的課題を解決しているのかを理解することです。この講義は、その全体像を示します。

こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • 半導体業界への就職を目指す電気電子・コンピュータ・機械・材料・化学・物理・産業工学専攻の大学生

  • 半導体企業の具体的なエンジニアリング職種と業務内容を理解したい就職準備中の求職者

  • 半導体分野でのキャリアの方向性を定め、実務能力に基づいた学習計画を立てようとする学習者

前提知識、
必要でしょうか?

  • 半導体産業への基本的な関心と就職意欲

  • 理工系専攻の基礎知識または関連分野の学習経験

  • 企業の採用公告と職務記述書を読み、分析しようとする積極的な姿勢

こんにちは
EdgeChipLabです。

キャリア認証

AI半導体をFPGAで自ら設計・実装します

現職の大学教授として、システム半導体業界で30年間培った経験とAI半導体の研究・教育ノウハウを盛り込みました。

サムスン電子DS部門のシステム半導体研究員を皮切りに、英国およびドイツ法人のDirector、システムLSIマーケティング・営業グループ長を経て、現在は半導体工学を教える教授が自ら設計し、FPGAで検証した実践型カリキュラムです。

単にFPGAの使い方を学ぶ教育ではありません。
AIアルゴリズムを理解し、→ NPUとCPUをRTLで自ら設計し、→ FPGAに実装し、→ 実際のハードウェアで検証し、→ 最終的にAI SoCまで拡張するプロセスを目指します。

AIアルゴリズム → RTL設計 → FPGA実装 → ビット真値検証 → AI SoC

 

理論を超え、実際のAIハードウェア実装へ

断片的で散在した知識だけでは、システムレベルのAI半導体設計能力に到達するのは困難です。

受講生は完成したブラックボックスIPを使用するだけにとどまりません。AI NPUとRISC-V CPUを自ら設計し、メモリや周辺機器を統合し、最終的に自分だけのAI SoCを構築できるシステム設計能力を段階的に身につけることを目標とします。

トランジスタとデジタル回路の基礎から始め、FPGA、CPU、NPUを経てTransformerとLLMのアクセラレーションハードウェアまでつなげます。

 

研究成果を実際のFPGAハードウェアで検証します。

目で見るだけの講義ではありません。理論や単なるシミュレーションで終わらせず、自ら設計したAI半導体回路を実際のFPGAで動作させ、PythonモデルとRTLの結果が1ビットまで一致するBit-True検証を実施します。

講師のAI半導体・FPGA・RISC-V関連のKCI収載論文4編を含む研究成果も教育コンテンツと関連付け、研究で検証した技術を実際の設計とFPGA実装へとつなげます。

独自開発したRISC-V CPUをはじめ、画像学習用のPythonコードやVerilog RTLなど、実習に必要なソースコードを公開します。

普及価格帯のArty S7-25 FPGAボードと無料のVivado設計ツールを中心に構成し、学習者が自ら設計・実装・検証する全工程を再現できるようにしました。

また、Zybo Z7を含むDigilent社のFPGAボードでも使用できます。XDCピンマッピング(ボード)とクロック分周パラメータ(RTL)をボードに合わせて修正してください。

'FPGA로 만드는 MNIST NPU'講義はXDCピンマッピングのみを修正すればよく、OLEDとCameraを使用する講義ではクロック分周パラメータ(RTL)を修正する必要があります。

→講義の実習は、Arty S7の100 MHz入力クロックを基準に分周パラメータが設定されています。ほかのボードは入力クロックが異なるため(例:Zybo Z7は125 MHz)、目標周波数が同じになるように分周値を再計算してください。この部分を見落とすと画面や映像が正常に出力されませんが、コードのエラーと誤解しやすいため、ご確認ください。

 

断絶のないフルスタックロードマップ:基礎からmini LLMアクセラレーターまで

すべての講義は独立した断片ではなく、一つの巨大なシステムを完成させていく旅です。

  • Step 1: AI理論および画像処理の基礎(Machine Learningを含む)

  • Step 2: AIアクセラレータ(NPU)の設計および検証(Machine Learningを含む)

  • Step 3: RISC-V CPU設計およびシステム統合

  • Step 4: 高度AI SoCの実装およびmini LLMアクセラレーションプラットフォームへの拡張(継続的なコンテンツ更新)

     

 

客観的な検証指標

本コースのすべての設計成果物は、グローバル標準および学界による厳格な検証を経ています。

  • RISC-Vアーキテクチャ検証:独自開発のRISC-V CPUが国際財団公式コンプライアンステスト(ACT)に合格し、ソースコードを公開(GitHub)

  • 学術的権威:単独著者による学術論文4本(KCI Aランクの著名学術誌IJIBC)

  • グローバルな評価:Amazonで技術書4冊を出版(ベストセラー1位を達成)


    出版書籍: Roger Kim: books, biography, latest update

  • 実動作検証完了:RV32I CPU、NPU、ビジョンシステム、GPS、Transformer、AURA-Edge SoCなどの主要IPがArty S7環境で完全動作

     

挑戦してください。実際にコードをボードに書き込み、結果を確認するこのプロセスを終える頃には、皆さんは以前とはまったく異なる視野を持つハードウェアエンジニアへとレベルアップしていることでしょう。

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カリキュラム

全体

4件 ∙ (1時間 28分)

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