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半導体製造装置のAIアルゴリズムエンジニア
- 給与
- 記載なし
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- 雇用形態
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どんな仕事かAIによる生成
半導体製造装置から取得されるデータを活用し、不良検出、レシピ補正、装置状態予測などのアルゴリズムを開発・製品化する業務です。リアルタイムデータの収集から異常検知・予兆解析アルゴリズムの設計、制御ソフトウェアへの実装・検証まで一貫して担当します。
この求人に応募
応募資格
歓迎
- ソフトウェア開発工程（設計～実装～テスト）の実務経験
- 時系列データの解析（センサ波形、イベントログ等）の経験
- 半導体製造装置データ（EDA/GEM/SEMI規格）に関する基礎知識
- 装置データを用いた不良予測・レシピ補正・APC開発経験
- 機械学習の実務利用経験
- データベース／時系列DB（InfluxDB, PostgreSQLなど）の構築・運用経験
- 装置制御やプロセスエンジニアリングの知識
- C#/.NET でのGUI・製品ソフト開発経験
- 有限要素法や粒子法などの物理シミュレーションの開発経験
求める人物像
- 「装置データから不良原因を特定し、装置制御にフィードバックする」ことに強い関心がある方
- データ解析だけでなく、装置・プロセス・制御を一体で考えられる方
- 現場やプロセスエンジニアと議論しながら最適なアイデアを形にできる方
- 試行錯誤を楽しみながら、仮説検証を自走できる方
- アルゴリズムを「実用的な製品」に落とし込む意識を持つ方
募集要項最終確認 10/12
- 職種
- 機械学習エンジニア
- 雇用形態
- 記載なし
- 給与
- 記載なし
- 勤務地
- 記載なし
- 働き方
- 原則出社勤務にて就業いただきます。
- 勤務時間
- 50h/月(全社平均)
- 選考の流れ
- 1次面接合格後、プログラミングテストを実施します
- 掲載日
- 2026/10/11 08:09（2日前）
- 最終確認
- 2026/10/12 09:14（1日前）
仕事内容
内容
- 現在、半導体製造装置から取得されるデータを活用し、不良検出、レシピ補正、装置状態予測などのアルゴリズムを開発・製品化する業務を推進しています。
- 単なるデータ解析にとどまらず、リアルタイム収集から、異常検知／予兆解析アルゴリズムの設計、さらに制御ソフトウェアへの実装・検証まで一貫して担当いただきます。
具体的には
- 装置データ収集システムの開発・改善
- 取得した装置データの収集・解析基盤の設計・開発
- 不良検出・異常予兆・レシピ補正アルゴリズムの企画・実装・評価
- プロセス特性や装置条件に基づいた動的レシピ補正ロジックの開発（Run-to-Run制御含む）
- AI／統計モデルによるプロセスパラメータ最適化
- 構築したアルゴリズムを製品ソフトウェアに組み込む実装・UI開発（C#, Python 等）
- 開発・評価環境の自動化（学習データ生成、シミュレーション）
この求人は、株式会社ディスコの採用ページの内容をAIが読み取って整理したものです。応募の前に採用ページの原文を確かめてください。データの集め方企業サイト
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