【AIアルゴリズム開発エンジニア＜半導体製造装置＞】東証プライム、精密加工装置世界シェア上位の日系メーカー（東京都）の求人情報

■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） ※要素開発寄りの業務に従事できるためアカデミック側の方も歓迎します。

※下記いずれかの経験お持ちの方 ・Python等でのデータ解析・可視化・アルゴリズム実装経験 ・機械学習に基づく異常検知または予測モデリング経験 ・C/C++での実装経験 ※上記経験が合致する方であれば、要素開発よりの業務のためアカデミックの方や、修士/博士などで専門的に研究を行っていた経験がある方も歓迎します。

・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

・「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