AI・画像処理・データ解析アプリケーションの開発エンジニア

必須

• Pythonを用いた機械学習／AI開発の実務経験

• 次のいずれか

  • Pythonによる機械学習・AIモデル開発の実務経験
  • 以下いずれかのフレームワーク／ライブラリを用いた開発経験を有すること
  • PyTorch（推奨）TensorFlow、JAX、OpenCV 等
  • ※既存モデルの利用に留まらず、精度要件やデータ特性に応じてチューニング・改修を行った経験を想定しています。
• LLM（大規模言語モデル）またはAIエージェントを活用した実装経験

• 次のいずれか

  • LLMやAIエージェントを活用し、自ら手を動かして実装した経験があること
  • LangChain、LlamaIndex、Dify、AutoGPT などのフレームワークやAPIを用いた実装経験を含む
• 顧客課題・制約条件に基づくアルゴリズム設計・開発経験
• 顧客要件（性能・精度・制約条件など）を踏まえ、アルゴリズムやモデル構成を検討・設計・実装した経験
• 課題に応じて技術的な選択肢を比較・判断した経験を有すること
• 英語力

• 次のいずれか

  • TOEIC650点以上、または同等程度の英語力
  • 海外顧客・海外グループ会社との技術ディスカッションや打ち合わせに対応できるレベルを想定（頻度は多くありません）

歓迎

• 実務における、LLMを用いた自律型AIエージェントの開発・運用・プロンプトエンジニアリング経験（※実装レベル以上の業務経験があれば尚可）
• 半導体設計または半導体製造に関する実務経験および専門知識
• 学会や学術誌などでの論文発表の実績
• アジャイル開発経験
• オープンソースプロジェクトへの貢献経験

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

応募について

• ※実務経験の有無や年数は不問
• ※自己学習・個人開発・社内検証レベルでの利用経験も可
• ※半導体ドメインの知識は必須ではありません。

使用ツール

職務概要

• 半導体関連の抱える計測・検査・運用上の課題に対し、AI・画像処理・データ技術を用いたデジタルソリューションを企画・実装を支援するポジションです。
• 装置・計測データを起点に、課題の構造化・仮説立案、最先端のAI・データ技術の活用や最適なツールの選定、開発スコープの定義など、上流工程から携わっていただきます。
• 要件定義からデータ分析モデルの構築、ソフトウェア実装までの一連のプロセスをチームで推進し、単なる分析・PoC要員ではなく、プロジェクト／チームのサブリーダーとして、上流工程から実装までを主導的に推進する役割を期待しています。また、成果物の権利化・学会発表までを担います。

職務詳細

• 以下の業務をチームのサブリーダーとしてリード・推進していただきます。
• 1.課題分析・企画フェーズ（上流）
• 半導体計測・検査・製造プロセスに関する課題の整理・構造化
• 装置データ・画像データを起点とした課題仮説の立案
• 解決すべきターゲット設定および実行計画の策定支援
• ソリューション構想段階における顧客とのディスカッション・要件整理
• ※顧客側がAI活用の初期段階であるケースも多く、課題定義から主導的に関与する場面が多いのが特徴です。
• 2. 技術検討・設計フェーズ
• AI・画像処理・データ解析における最適なアプローチの検討
• 利用技術（モデル構造・アルゴリズム・フレームワーク・ツール等）の選定
• 開発スコープ・対応方針・役割分担の設計
• 小規模プロトタイプを用いた技術検証
• ※OSSモデルを利用するだけでなく、対象データ・精度要件に応じてモデル構造に手を加える開発が前提です。
• 3. 開発・検証フェーズ
• 要件定義、データ前処理・加工、AI／画像処理モデルの構築・チューニング、評価・分析・報告、ソフトウェア実装
• 顧客と連携したPoC（概念検証）・PoV（価値検証）の実行、開発成果物の権利化および学会発表

開発環境

• 言語：Python
• AI/MLフレームワーク：PyTorch（推奨）、TensorFlow、JAX
• 画像処理ライブラリ：OpenCV、Pillow、または同等のライブラリ

ポジションの特徴・ミッション

• 半導体検査装置を扱うエンジニアは、社内・顧客双方で業務負荷が高い状況にあり、AI・画像処理による自動化・高度化で負担軽減を実現することが本ポジションのミッションです。人が介在することで、品質のばらつきやミス、歩留まり低下が生じる工程も存在しており、「人に依存しすぎないプロセス設計*を目指します（※人員削減ではなく、品質・歩留まりを維持／向上させながらの効率化）お客様からニーズを取りに行くことも業務範囲に含まれ、プロジェクトのフェーズにより関わり方は変動します。
• 明確な工程分業は行わず、課題分析・企画・設計・実装までを一通り担えるエンジニアを育成する方針です。
• 昨年は「お客様の課題を見つけに行く」ことがチームのテーマであり、今後も新たな課題に対して新しいソリューションを創出していく想定です。
• 「お客様の課題分析の専門家」など明確な役割分業は行っておらず、一通りの工程（課題分析〜企画〜実装まで）を担える人材を育成していく方針です。
• 2〜3社と協業しながらプロジェクトを推進するケースもあります。

配属部署

• モノづくり技術統括本部AIシステム統合部（AIソリューション開発チーム）
• 本ポジションは、新設されたAIシステム統合部に配属となります。全体組織の中でも、AI・デジタル技術を軸にしたソリューション創出を担う中核部門です。
• AIシステム統合部の中でも、今回の配属先は半導体メーカー向けAI・デジタルソリューションの企画・開発を担うチームであり、1チームあたり約7名体制のプロジェクトチームにアサイン予定です。
• 各チームにはプロジェクトリーダーが配置されており、本ポジションはその下でサブリーダーとして、技術面・推進面の両面からプロジェクトを支える役割を担っていただきます。

募集背景

• 世界トップシェアを誇る CD-SEM をはじめとした半導体計測・検査・製造装置からは、日々膨大な画像・計測・プロセスデータが生成されています。当社では、これらのデータを活用し、装置の画像処理・計測・解析性能のさらなる高度化に加え、ユーザビリティや生産性の向上を実現するデジタルソリューションの開発を推進しています。本部門（AIシステム統合部）は、単にデータを分析するのではなく、装置から得られるデータを「半導体メーカーが本当に必要とする価値ある情報」へと変換し、実際の現場改善・品質向上につなげる役割を担っています。
• 近年、半導体メーカー各社においてもAI活用への期待が高まる一方で、どのようにAIを活用すればよいのか分からない人手に依存した検査・分析プロセスによる負荷や品質ばらつきといった課題が顕在化しており、顧客課題の探索からソリューションの企画・実装までを一体で進められるエンジニアの重要性が高まっています。
• こうした背景のもと、装置データ・画像データを起点に、課題分析からAI・画像処理技術を用いたソリューション設計、プロトタイプ開発、顧客検証までを主体的に推進できる人材を迎え入れ、デジタルソリューション事業のさらなる拡大・高度化を図るため、増員募集を行っています。

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：半導体ドメインの理解とモデル実装 プロジェクトメンバーとして、世界トップシェアを誇る自社装置から得られる膨大なデータに触れ、データ加工、データ分析モデルの構築、ソフトウェア実装などの一連の開発プロセスに参画しながら、半導体計測・検査に関わるドメイン知識を深めていただきます。
• それ以降のキャリア：技術面を極めるAI・データ解析のスペシャリストとしてのキャリアや、卓越したソリューションの企画・実行全体を纏めるプロジェクトマネージャーとしてのキャリアなど、ご自身の適性や希望を考慮して複数の方向性から選択いただけます。