【データサイエンティスト＜機械学習／AI＞】東証プライム企業グループの日系半導体製造装置メーカー（山梨県）の求人情報

■同社に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・実証を担当いただきます。 【具体的には】 ■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、他部門へ具体的な提案を実施 ■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 ・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 【事業・組織のミッション】 近年、半導体製造装置におけるデジタルツイン技術への注目が高まっているため、実際の装置と連携したシミュレーションや解析を通じて、製造プロセスの最適化や予知保全などの高度な運用が求められています。同部門では、この実現に不可欠な大量のデータ解析や機械学習技術を活用し、半導体製造装置の自律化と性能向上に取り組んでいます。また、同社は生成AIや機械学習などの先端技術を活用したソフトウエア開発を推進し、事業競争力の強化と新たな価値創出を担っています。

※下記いずれかの3年以上の研究開発経験 ・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 ※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ができる ・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できる

・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の経験 ・半導体業界における研究開発や製造業務経験

※諸手当、福利厚生は雇用形態等諸条件により、適用外の場合があります。詳しくはコンサルタントまでお問い合わせ下さい。