AI開発基盤エンジニア（半導体製造装置・計測検査装置）

株式会社日立ハイテク

この会社の求人 158件

掲載中・1日前に確認

694〜1000万円/年

※ 募集要項に記載のレンジ。実額は選考で決まります

勤務地: 東京都中央区
休日: 年間休日126日完全週休2日
雇用形態: 正社員

ハイブリッド勤務
在宅勤務あり
コアタイムなし
完全週休2日
年間休日120日以上
賞与あり
退職金あり
住宅補助
食事補助条件あり
車通勤可条件あり

※・諸制度：退職金、企業年金、持株会、財形貯蓄、在宅勤務、フレックス勤務、介護・仕事両立支援金、介護・仕事両立体制構築支援金、育児・仕事両立支援金、社員食堂（勤務地による）、研修支援、博士号取得支援、自己啓発支援、社内クラブ活動、制度保険(生命保険、医療保険等) 他
※※自動車・自転車通勤可（勤務地による）

どんな仕事かAIによる生成

半導体製造装置・計測検査装置から得られるデータを活用したAI・デジタルソリューション開発を支えるDevOpsエンジニアです。オンプレミスのLinux・GPUサーバーやAI開発基盤の設計・構築・運用、CI/CD・コンテナ環境の整備を担当します。複数のAI開発チームを横断し、開発環境の標準化や改善を通じて開発効率の向上を支援します。

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給与694〜1000万円/年

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応募資格

必須

オンプレミス Linux サーバとGithubを連携したDevOps開発環境の管理・運用経験2年以上

歓迎

GitHub Actions (ARC) の構築・運用経験
KubernetesやDockerを用いたコンテナ環境の運用経験
IaCの経験、PrometheusやGrafanaなどの監視・可観測性ツール利用経験
PyTorch/TensorFlowを用いたML基盤の運用やGPUサーバー利用経験
AWS認定資格、Kubernetes認定資格（CKA/CKAD）
CI/CDへの生成AI活用経験
オープンソースプロジェクトへの貢献経験
英語での技術的コミュニケーションスキル

求める人物像

チームやプロジェクトのサブリーダーとしてリーダーシップを発揮し、課題解決に粘り強く取り組める方
多様な人材を活かし、チームの心理的安全性を高めながら積極的な発言と成長を支援できる方
社会や顧客起点で課題を捉え、社内外と協創できる方
新しい価値創造に向け、情熱を持って学び現状に挑戦できる方

募集要項最終確認 10/21

職種: DevOpsエンジニア
雇用形態: 正社員（試用期間 3か月間)
役職: チームのサブリーダーとして
給与: 694〜1000万円/年
給与の詳細: 324,000円〜484,000円 ※固定手当を除く固定手当：ライフ・ワークスタイルサポート手当 6,000円694万円〜1,000万円　※（月給×12ヶ月）＋賞与、諸手当込み※ご経験に応じて管理職での採用可能性あり固定手当＋等級に応じ、業務手当を支給（予定月給に業務手当は含んでおりません）・業務手当は30時間分の時間外勤務手当・休日出勤手当に相当する額を支給・手当額：82,500円~　本給額により変動・時間外・休日出勤の有無に関わらず支給。・30時間を超える時間外勤務、休日出勤分は追加で支給。※業務手当支給対象外の場合、実残業時間分を支給・給与改訂年1回、賞与年2回（6月、12月）
手当: ライフ・ワークスタイルサポート手当6,000円業務手当82,500円~通勤手当子ども・介護等支援手当赴任手当ライフ・ワークスタイルサポート手当
勤務地: 株式会社日立ハイテク　晴海オフィス東京都中央区晴海一丁目8番10号（晴海トリトンスクエアオフィスタワー X）
アクセス・通勤: ※自動車・自転車通勤可（勤務地による）
転勤: ※変更の範囲：会社の定める場所 (在宅勤務及びサテライトオフィス勤務制度に定める就業場所を含む)
働き方: 在宅勤務
勤務時間: フレックスタイム制（コアタイム無）標準労働時間帯／8：50〜17：30　※勤務地により異なる標準労働時間／7時間45分
年間休日: 126日
休日・休暇: ・完全週休2日制（土・日）、祝日、年間休日126日（2026年度）・年次有給休暇：24日　入社直後に付与　備考：初年度日数は採用年月日による期間按分にて付与・年末年始休暇、リフレッシュ休暇等、ファミリーサポート休暇(出産／育児／介護等)　他
福利厚生: ・諸制度：退職金、企業年金、持株会、財形貯蓄、在宅勤務、フレックス勤務、介護・仕事両立支援金、介護・仕事両立体制構築支援金、育児・仕事両立支援金、社員食堂（勤務地による）、研修支援、博士号取得支援、自己啓発支援、社内クラブ活動、制度保険(生命保険、医療保険等)　他・諸施設：単身寮・借上社宅完備、保養所・会員制リゾートクラブ※管理職は、子ども・介護等支援手当の支給はございません。※自動車・自転車通勤可（勤務地による）
社会保険: ・各種保険：健康保険、厚生年金保険、雇用保険、労災保険
受動喫煙対策: 敷地内禁煙（屋内喫煙可能場所あり／電子タバコ限定)
就業場所の変更の範囲: 会社の定める場所 (在宅勤務及びサテライトオフィス勤務制度に定める就業場所を含む)
経験年数: 2年以上
掲載日: 2026/10/12 06:33（10日前）
最終確認: 2026/10/21 21:36（1日前）

仕事内容

職務内容

本ポジションは、半導体製造装置・計測検査装置から生み出される膨大なデータを活用したAI・デジタルソリューション開発を支えるDevOpsエンジニアです。
AI画像処理・データ解析エンジニアが開発するモデルやソリューションを、「安定して・安全に・継続的に使える形で現場に届ける」ための基盤づくり・運用を担っていただきます。
クラウド前提のDevOpsとは異なり、オンプレミス／GPUサーバー環境を中心とした、半導体業界特有の制約下でのAI基盤整備が特徴です。

職務詳細

以下の業務を、AIソリューション開発チームと密に連携しながらご担当いただきます。

1.インフラ・基盤設計／運用

オンプレミス環境におけるLinuxサーバーやGPUサーバーの設計・構築・運用
半導体製造装置・計測検査装置向け機械学習／AI開発基盤の整備・最適化
セキュリティ・性能・運用性を考慮した基盤構成の検討

2.開発支援・DevOps領域

AI開発チームが効率的に利用できるCI/CD環境の構築・改善・運用支援
コンテナ環境の構築・運用（開発〜検証フェーズ中心）
開発・検証プロセスの標準化、運用ルール整備

3.横断的な役割・改善活動

社内のAI開発者・サーバー管理担当と協働し、開発環境の共通化やベストプラクティスの整理・展開
新技術・新ツールの調査・評価・導入によるシステム全体の信頼性・パフォーマンス・ユーザビリティ向上
※AIモデル開発そのものが主業務ではありませんが、AI開発プロセスに日常的に関わる立場となります。

開発環境

OS/インフラ: Linuxサーバー、GPUサーバー
CI/CD: GitHub Actions
コンテナ技術: Kubernetes、Docker
IaC (Infrastructure as Code): 該当ツール
監視・可観測性: Prometheus、Grafana
ML基盤: PyTorch、TensorFlowを用いた環境

配属部署

モノづくり技術統括本部ソフトウェア設計本部AIシステム統合部
AIシステム統合部は、半導体製造装置・計測検査装置から得られるデータを活用し、AI・デジタル技術を用いたソリューションの企画・開発・事業化を担う部門です。
本ポジションは、AIソリューション開発を支える基盤・運用を担う専門人材として配属されます。

組織・チーム構成

組織全体人数：約40名（兼務・派遣社員含む）
└ 中途入社社員が約半数を占める構成

チーム体制：

顧客課題・ソリューション単位で編成された4つのAIソリューション開発チーム（各チームにプロジェクトリーダー在籍）
上記チームを横断して基盤・運用を支援する体制

配属イメージ：

本ポジションは、既存4チームのいずれかに近い立ち位置で支援を行うまたは課長直下の立場で、複数チームを横断的に支援するいずれかの形でアサインされる可能性があります（プロジェクト状況や本人の適性に応じて柔軟に決定）。

業務体制・組織の特徴

チームは顧客課題・ソリューション単位で編成され、担当する顧客や案件内容はプロジェクトごとに変動します
AIエンジニア（画像処理・データ解析）が現在サーバー運用や環境構築を一部兼務している状況があり、本ポジションはそれらを専門的に担い、開発効率を高める役割を期待されています
※単一プロジェクトの専属運用ではなく、複数チームを横断しながら、基盤・運用の標準化や改善を進める立場です
新しい技術や運用方法を試しやすく、ボトムアップでの改善提案が歓迎されるカルチャーです

メンバー属性

年齢層：30代前半〜中盤が中心
バックグラウンド：IT企業、メーカー、研究開発部門など多様な経歴を持つメンバーが在籍
カルチャー：専門領域は異なっても、AI・デジタル技術を軸にフラットに議論できる環境

採用背景

当社では、半導体デバイス製造を支える自社の製造装置・計測検査装置から日々生成される膨大なデータを活用し、AI・デジタル技術によって装置の付加価値向上や現場課題の解決につながるデジタルソリューションシステムの開発を進めています。
こうした状況を解消し、AIエンジニアが開発・価値創出に専念できる体制を構築するため、半導体装置・AI開発に特化したDevOpsエンジニアを専任ポジションとして新たに採用します。

組織のミッション・魅力

世界トップクラスの製品群に先端AI技術を適用する卓越したソリューション開発に挑戦できます。
日立製作所の研究所との委託研究や、海外の顧客先・研究拠点との協創を通じて、幅広い領域の知識とグローバル人材としてのスキルを養えます。
日立グループ全社のソフトウェア工学研修等を通じ、技術力・知識を高める環境が整っています。

キャリアパス

※業務習熟度合いやご経験によってお任せする業務が異なりますので、一例としてご覧ください
1年目：開発基盤の全体把握と運用最適化まずはLinuxサーバーやGitHub Actions等の管理・運用を通じて、統合システム開発部（AIシステム統合部）におけるデジタルソリューション開発環境の全体像を把握し、安定稼働と効率化に取り組んでいただきます。
2〜3年目：次世代開発環境のリードとアジャイル推進チームのサブリーダーとして、先端AI・データ技術の活用を見据えた最適なプラットフォーム・ツールの選定や、新たな開発体制・役割分担の定義からリードしていただきます。また、PoCの短期間化や生成AIを活用した設計プロセス革新など、アジャイル開発スタイルの推進における中核を担っていただきます。
それ以降のキャリア（将来像）：将来像としては、Kubernetes、MLOps基盤等を極めるインフラ・DevOpsアーキテクトとしての道や、開発組織全体の生産性向上を牽引するエンジニアリングマネージャーとしての道など、ご希望に応じた柔軟なキャリアパスが広がっています。

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