【データサイエンティスト】東京エレクトロン九州株式会社（福岡県福岡市博多区）の求人情報

■同社にてデータサイエンティストとして半導体製造装置のデータ解析、課題抽出、機械学習を用いたアルゴリズム開発・実証を担当していただきます。 【具体的には】 （1） データ解析 ・半導体製造装置から取得した大量のセンシングデータやログ情報を効率的に収集・統合し、欠損値の補完、ノイズ除去、特徴量エンジニアリングなどの前処理の実施。 ・統計的手法や機械学習技術を駆使し、製造プロセスのパターン解析やトレンド検出を行い、潜在的な異常兆候や改善点を特定。 ・データドリブンでの問題定義や解決策の方向性を導出し、開発部門へ具体的な提案を行う。 （2）アルゴリズム開発 ・装置のプロセス補正や故障・異常検知といった課題解決のため、深層学習などを用いたアルゴリズムの研究開発をリード。 ・新規開発したアルゴリズムの精度や応答速度、頑強性（ロバストネス）を多角的に検証し、装置に適用可能なレベルまで実証する。 ・性能安定化やパラメータ最適化をおこない、実装面での高速化や運用性も考慮した実用化を推進し、歩留まりや稼働率の向上に貢献。

■以下のいずれかの研究開発経験3年以上 ・数百GB以上の大規模多様データ（構造化／非構造化）を収集・前処理・特徴量エンジニアリングし、機械学習モデル構築に活用した経験 ・時系列データやリアルタイムデータの処理とモデル化による需要予測や品質管理の実務経験 ・scikit-learn, PyTorch, TensorFlow等を用いた機械学習/深層学習モデル開発と自動化・自律化経験 ■英語論文の読解、英語を用いたEメールでの意思疎通ができる方 ▼機械学習理論について求めるレベル ・回帰、分類、クラスタリングなどの主要アルゴリズムの原理、利点欠点を理解し適用可能決 ・適切な評価指標（ 正解率、適合率、再現率、F値、AUC、RMSEなど）を選択し、ビジネスサイドへ説明ができる ・過学習や未学習の原因を特定し、正則化やチューニング手法をで改善できる ・ ニューラルネットワークの基礎構造（CNN、RNN、Transformerなど）の特性、長所・短所、適用可能な場面を説明可能

・データサイエンスプロジェクトにおけるプロジェクトマネジメントの経験 ・英語の技術論文やドキュメントを読み解き、実装に活かした経験 ・クロスファンクショナルチームとの連携、ステークホルダーの要件整理から成果物の実装・提案までの一連工程を経験 ・半導体業界で研究開発や製造業務経験がある方 ・英語を用いた電話会議や技術的議論、英語による学会発表や論文投稿経験

※経験・能力を考慮し、同社規定により優遇します。 ※賞与、時間外手当含む