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福岡県/半導体製造装置/技術職(IT)の求人・転職・中途採用情報

公開求人4件中 1〜4件表示
第一施設工業株式会社
第一施設工業株式会社

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自動搬送システム(AMHS)設計<半導体工場>

転勤なし
職種/業界
SE(Web・オープン系) / 半導体製造装置
年収
400万円~750万円
勤務地
福岡県糟屋郡新宮町

■半導体工場向けAMHSシステムの要件定義・仕様設計をご担当いただきます。 【具体的には】 国内外の顧客の要望をもとに、AMHSシステムを中心としたシステム全体の仕様を設計し、開発・導入リームと連携しながらプロジェクトを推進いただきます。 入社後は、ご経験や得意分野に応じてフロントエンドの領域から段階的にご担当いただきます。 ■要件定義・仕様設計 ・顧客との要件ヒアリング ・業務フロー分析 ・システム仕様策定 ・オプション機能の決定 ・テスト項目・評価基準の策定 ■フロントエンド関連 ・UI/UX仕様検討 ■インフラ関連 ・WEBシステム・業務システム(サーバーサイド)仕様検討 ・CUIでの基本コマンド操作(システムログの確認・解析) ・通信仕様検討 ■データベース関連 ・データ構造検討 ・セキュリティ方針策定 ・データ連携策定 ■プロジェクト推進 ・開発チームとの仕様調整 ・テスト支援 ・現場立上げチームとの連携 ■仕事の流れ 顧客要件ヒアリング→システム構成・仕様検討→画面設計、機能設計、DB設計→開発→システムテスト→現場立上げ→運用改善 ※今回募集するポジションは主に「システム構成~システムテスト」までご対応いただきます。 ■魅力 顧客のニーズのヒアリングといった上流工程から、現地導入・運用改善といった下流工程まで一貫して携われる点にあります。 単なる導入作業にとどまらず、トライ&エラーを繰り返しながら最適なシステムを構築していくため、自身の技術力や課題解決力を着実に高めることができます。 また、ハードウェアとソフトウェア双方に関わるため、制御・搬送システムに関する幅広い知見を習得できるのも大きな魅力です。

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装置立上げエンジニア<半導体搬送装置>

職種/業界
組み込み・ソフトウェア・電気制御設計 / 半導体製造装置
年収
400万円~750万円
勤務地
福岡県糟屋郡新宮町

■半導体工場向け搬送装置の 試運転・調整・立上げ業務 を担当していただきます。 【具体的には】 ・PLCプログラムの実機インストール ・搬送装置の試運転 ・PLCソフトの調整作業 ・検査業務(動作確認) ・不具合対応・トラブルシューティング ・現地でのプログラム修正(必要に応じて) 設計チームが作成したPLCプログラムを実機にインストールし、装置が正しく動作するよう調整します。 試運転中に不具合が出た場合は、設計部門と連携しながら現場でプログラム修正・改善を行います。 【技術環境】 ・使用PLC:三菱電機 / KEYENCE ・プログラム規模:約30,000ステップ ・制御対象:サーボモーター、インバータ、タッチパネル ■入社後の流れ 入社後3~6ヶ月間は自社プログラミング基礎習得期間とし、習得後は遠隔地勤務・テレワークも可能。 ■就業時間(例) 08:30 朝礼 09:00 装置立上げ 12:00 昼休憩 13:00 試運転 16:00 調整・検査 17:30 業務終了 【この仕事の魅力】 ・世界最先端の半導体工場向け設備に携われる ・海外案件多数でグローバルに活躍可能 ・大規模ステップ数のPLC設計経験を積める ・要件定義~設計まで上流工程に関われる ・将来的に育成・マネジメントにも携われる環境

組込設計マネージャー<半導体検査装置>

転勤なし
職種/業界
プロジェクトマネージャー / 半導体製造装置
年収
700万円~900万円
勤務地
福岡県遠賀郡水巻町

プレイングマネージャーとして、自身も実務に携わりながらチームをリードしていただきます。 【具体的には】 ■組込システムの設計、実装、テストプロセスを監督し、プロジェクトの進行を管理 ■プロジェクトの計画、進捗管理、リソース配分を行い、納期遵守 ■チームメンバーとのコミュニケーションを通じて問題解決 ■顧客との仕様確認や技術的な問い合わせに対応し、ニーズに応じたシステム設計やカスタマイズ ■チームの技術的なサポートを行い、最新の技術やトレンドを取り入れプロジェクトの品質向上を図る

東京エレクトロン九州株式会社

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データサイエンティスト

職種/業界
社内SE(インフラ) / 半導体製造装置
年収
600万円~1,200万円
勤務地
福岡県福岡市博多区

■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。

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