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福岡/【経験者枠】世界トップクラス半導体製造装置メーカーでの生成AIエンジニア 

年収:800万 ~ 1200万

ヘッドハンター案件

部署・役職名 福岡/【経験者枠】世界トップクラス半導体製造装置メーカーでの生成AIエンジニア 
職種
業種
勤務地
仕事内容 【職務内容】
当社の開発効率化および製品性能向上を目的として、以下の幅広い業務をご担当いただきます。

【具体的には】
・生成AIモデルや関連深層学習フレームワーク等を調査・分析し、最適な技術適用案を検討・策定
・自社内の潜在的および顕在化した課題をデータドリブンで発掘し、生成AIの実用可能性と効果を検証
・PoC(Proof of Concept)を通じて実際にAIモデルを試験導入し、アルゴリズムの性能評価やオペレーション統合の可能性を検証
・高性能なAIシステムの設計・開発からクラウド環境などへの実装推進
・KPIを用いて効果を定量的に測定し、継続的なモデル更新とシステム最適化を実施
※さらに、社内に蓄積されたデータ資産や技術知見を活用し、開発部門からの生成AI関連の技術相談や適用検討依頼に対して専門的な支援を行い、製品開発の競争力向上に貢献します。

【募集背景・求める人材】
近年、生成AIの活用が世界的に急速に広がりを見せており、半導体業界においても設計から製造、保守・運用に至るあらゆるフェーズでその応用が進展しています。
当社の半導体製造装置はグローバル市場でトップクラスのシェアと高い評価を得ていますが、さらなる競争力強化と付加価値の創出には生成AI技術の積極的な導入が不可欠です。
こうした背景を受け、当社は2025年3月に福岡事業所を新設し、生成AIや機械学習を活用したソフトウエア開発体制の強化に努めています。
AI関連技術は比較的新しい分野であり、当社内での専門的な知見はまだ十分とは言えないため、新規立ち上げの環境の中で、生成AI技術を装置や開発プロセスに実装し、開発スピードの向上を牽引できるリーダーシップある人材を募集しています。
本ポジションでは、最先端のAI技術を駆使して装置の高性能化と開発効率化を推進し、市場での優位性確立に挑戦していただきます。革新的な技術開発の中心メンバーとして、チームをリードしながら当社の成長を支えていただける人材を求めています。
労働条件 ■勤務地
<福岡事業所>福岡市博多区
※原則福岡勤務ですが、国内及び海外への出張等の可能性もあります。
※転勤あり

■給与
●想定年収 450万円~1,200万円(賞与、時間外手当含む) 
※目安のため、選考を通じて上下する可能性があります。
月給 30万4800円~
基本給 27万5800円~
※基本給に加え地域手当(17,000円~105,000円 勤務地等により変動)を支給

モデル年収例
28歳…750万円 36歳…930万円

■勤務時間
※フレックスタイム制
コアタイム:10:00〜15:00
<標準的な労働時間>
9:30〜18:15 (所定労働時間7.5時間)
休憩時間:75分

■雇用形態
正社員
雇用期間の定め:無

■休日休暇
・完全週休2日制(土・日)
・祝日
 ※勤務地により一部休日の振替変更があります
・年末年始
・年次有給休暇(初年度最大12日、次年度以降最大20日)
・特別休暇(慶弔休暇・リフレッシュ休暇 他)
・産前産後休暇
・育児休業
・子育て応援休暇
・子の看護休暇
・介護休暇

■待遇・福利厚生
・昇給:原則、年1回(7月)
・賞与:年2回(6月、12月)
・社会保険完備
・通勤手当
・時間外勤務手当
・地域手当
・確定給付型企業年金基金
・財形貯蓄
・社員持株会
・退職金、住宅資金融資斡旋(利子補給)
・社宅/独身寮制度(適用条件有)
・団体扱い保険
・長期障害所得補償保険
・総合福利厚生サービス
・短時間勤務制度(育児・介護)
・保養施設、研修施設(箱根クラブ・軽井沢クラブ・ニセコリゾート・熊本クラブ・松島クラブ)
応募資格

【必須(MUST)】

《必須条件》
学士卒以上
◆以下のいずれかの研究開発経験を2年以上
 ・数千万〜数億トークン規模のテキストデータを用いた大規模生成AI(Transformer系)モデルの設計・ファインチューニング経験
 ・分散学習フレームワーク(Horovod、DeepSpeed等)を用いた規模モデルの効率的なトレーニング実績
 ・生成AIモデルを利用したチャットボット、文章要約、コンテンツ生成などの設計、実装経験
 ・KubernetesやDockerを活用し、生成AIモデルのスケーラブルなクラウド/オンプレミス環境でのデプロイ・運用経験
 ・データ匿名化やフェデレーテッドラーニング等、プライバシー保護を考慮したモデル開発・運用経験

▼深層学習と生成モデルについての知識レベル目安
 ・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、適用場面を説明できる
 ・生成モデル(GAN、VAE、自己回帰モデル、拡散モデルなど)の特性を理解し、利点・課題を議論できる

▼語学レベル
 ・英語論文の読解、英語を用いたEメールでの意思疎通

【歓迎(WANT)】

《尚可》
◆以下に該当する経験
 ・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
 ・半導体業界で研究開発や製造業務の経験等

▼語学レベル
 ・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

受動喫煙対策

屋内禁煙

更新日 2025/10/22
求人番号 4138206

採用企業情報

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