AI・画像処理・データ解析アプリケーションの開発エンジニア／東京勤務【MN121】

職務内容

■職務概要
半導体関連の抱える計測・検査・運用上の課題に対し、AI・画像処理・データ技術を用いたデジタルソリューションを企画・実装を支援するポジションです。
装置・計測データを起点に、課題の構造化・仮説立案、最先端のAI・データ技術の活用や最適なツールの選定、開発スコープの定義など、上流工程から携わっていただきます。
要件定義からデータ分析モデルの構築、ソフトウェア実装までの一連のプロセスをチームで推進し、単なる分析・PoC要員ではなく、プロジェクト／チームのサブリーダーとして、上流工程から実装までを主導的に推進する役割を期待しています。また、成果物の権利化・学会発表までを担います。

■職務詳細
以下の業務をチームのサブリーダーとしてリード・推進していただきます。
1.課題分析・企画フェーズ（上流）

• 半導体計測・検査・製造プロセスに関する課題の整理・構造化
• 装置データ・画像データを起点とした課題仮説の立案
• 解決すべきターゲット設定および実行計画の策定支援
• ソリューション構想段階における顧客とのディスカッション・要件整理
  ※顧客側がAI活用の初期段階であるケースも多く、課題定義から主導的に関与する場面が多いのが特徴です。

2. 技術検討・設計フェーズ

• AI・画像処理・データ解析における最適なアプローチの検討
• 利用技術（モデル構造・アルゴリズム・フレームワーク・ツール等）の選定
• 開発スコープ・対応方針・役割分担の設計
• 小規模プロトタイプを用いた技術検証
  ※OSSモデルを利用するだけでなく、対象データ・精度要件に応じてモデル構造に手を加える開発が前提です。

3. 開発・検証フェーズ

• 要件定義、データ前処理・加工、AI／画像処理モデルの構築・チューニング、評価・分析・報告、ソフトウェア実装
• 顧客と連携したPoC（概念検証）・PoV（価値検証）の実行、開発成果物の権利化および学会発表

開発環境

• 言語：Python
• AI/MLフレームワーク：PyTorch（推奨）、TensorFlow、JAX
• 画像処理ライブラリ：OpenCV、Pillow、または同等のライブラリ

ポジションの特徴・ミッション

半導体検査装置を扱うエンジニアは、社内・顧客双方で業務負荷が高い状況にあり、
AI・画像処理による自動化・高度化で負担軽減を実現することが本ポジションのミッションです。
人が介在することで、品質のばらつきやミス、歩留まり低下が生じる工程も存在しており、
「人に依存しすぎないプロセス設計*を目指します
（※人員削減ではなく、品質・歩留まりを維持／向上させながらの効率化）お客様からニーズを取りに行くことも業務範囲に含まれ、プロジェクトのフェーズにより関わり方は変動します。

• 明確な工程分業は行わず、課題分析・企画・設計・実装までを一通り担えるエンジニアを育成する方針です。
• 昨年は「お客様の課題を見つけに行く」ことがチームのテーマであり、今後も新たな課題に対して新しいソリューションを創出していく想定です。
• 「お客様の課題分析の専門家」など明確な役割分業は行っておらず、一通りの工程（課題分析～企画～実装まで）を担える人材を育成していく方針です。
• 2〜3社と協業しながらプロジェクトを推進するケースもあります。

配属部署

モノづくり技術統括本部
AIシステム統合部（AIソリューション開発チーム）
本ポジションは、新設されたAIシステム統合部に配属となります。
全体組織の中でも、AI・デジタル技術を軸にしたソリューション創出を担う中核部門です。
AIシステム統合部の中でも、今回の配属先は
半導体メーカー向けAI・デジタルソリューションの企画・開発を担うチームであり、
1チームあたり約7名体制のプロジェクトチームにアサイン予定です。
各チームにはプロジェクトリーダーが配置されており、
本ポジションはその下でサブリーダーとして、技術面・推進面の両面からプロジェクトを支える役割を担っていただきます。

組織情報

モノづくり技術統括本部
ソフトウェア設計本部
AIシステム統合部

部署人員数：
約50名
└ 外国籍社員比率：約30％

■組織の特徴：
IT企業、半導体メーカーなど多様な業界出身のキャリア入社社員が多数在籍
年齢層は30代前半〜半ばが中心で、比較的若く活気のある組織
国籍・バックグラウンドを問わず意見を出し合うフラットでオープンなカルチャー
AI・生成AI・ソフトウェア生産性向上といったテーマへの注目度が高く、
新しい技術・取り組みを積極的に試せる環境

■募集背景
世界トップシェアを誇る CD-SEM をはじめとした半導体計測・検査・製造装置からは、日々膨大な画像・計測・プロセスデータが生成されています。
当社では、これらのデータを活用し、装置の画像処理・計測・解析性能のさらなる高度化に加え、ユーザビリティや生産性の向上を実現するデジタルソリューションの開発を推進しています。
本部門（AIシステム統合部）は、単にデータを分析するのではなく、装置から得られるデータを「半導体メーカーが本当に必要とする価値ある情報」へと変換し、実際の現場改善・品質向上につなげる役割を担っています。
近年、半導体メーカー各社においてもAI活用への期待が高まる一方で、

どのようにAIを活用すればよいのか分からない
人手に依存した検査・分析プロセスによる負荷や品質ばらつき
といった課題が顕在化しており、顧客課題の探索からソリューションの企画・実装までを一体で進められるエンジニアの重要性が高まっています。

こうした背景のもと、装置データ・画像データを起点に、課題分析からAI・画像処理技術を用いたソリューション設計、プロトタイプ開発、顧客検証までを主体的に推進できる人材を迎え入れ、デジタルソリューション事業のさらなる拡大・高度化を図るため、増員募集を行っています。

ビジョン／ミッション

「AI×日立ハイテク」でモノづくりの未来を創る戦略的組織として、以下のミッションを担っています。

• 「先端半導体業界における世界トップシェア装置×先端AI」による価値創造・事業化
  　世界トップシェアのCD-SEM等の自社製品をベースに、先端AI・データ技術を活用した卓越したソリューションの企画から実行まで、上流工程から一貫して手がけます。
• ソフトウェア開発組織の「AIネイティブ化」を牽引
  　アジャイル開発や生成AIを活用した設計プロセスの革新を推進し、装置間連携による圧倒的な生産性向上に向けたAIネイティブ化を自らの手でリードします。

■キャリアパス
※業務習熟度合いやご経験によってお任せする業務が異なりますので、一例としてご覧ください

• 1年目：半導体ドメインの理解とモデル実装 プロジェクトメンバーとして、世界トップシェアを誇る自社装置から得られる膨大なデータに触れ、データ加工、データ分析モデルの構築、ソフトウェア実装などの一連の開発プロセスに参画しながら、半導体計測・検査に関わるドメイン知識を深めていただきます。
• 2~3年目：サブリーダーとしての牽引とグローバル協創 プロジェクトやチームのサブリーダーとして、先端AI・データ技術を活用した最適な手法やツールの選定、開発スコープの策定など上流工程をリードしていただきます。また、顧客と連携したPoC・PoVの実行や、海外の顧客先・協創施設における活動を通じて、グローバル人材としてのスキルを実践的に養っていただきます。
• それ以降のキャリア：技術面を極めるAI・データ解析のスペシャリストとしてのキャリアや、卓越したソリューションの企画・実行全体を纏めるプロジェクトマネージャーとしてのキャリアなど、ご自身の適性や希望を考慮して複数の方向性から選択いただけます。

応募資格

■必須要件
以下（1）~（4）のすべてを満たす方

（1）Pythonを用いた機械学習／AI開発の実務経験
　Pythonによる機械学習・AIモデル開発の実務経験
　以下いずれかのフレームワーク／ライブラリを用いた開発経験を有すること

PyTorch（推奨）TensorFlow、JAX、OpenCV 等
※既存モデルの利用に留まらず、精度要件やデータ特性に応じてチューニング・改修を行った経験を想定しています。

（2）LLM（大規模言語モデル）またはAIエージェントを活用した実装経験
LLMやAIエージェントを活用し、自ら手を動かして実装した経験があること
LangChain、LlamaIndex、Dify、AutoGPT などのフレームワークやAPIを用いた実装経験を含む ※実務経験の有無や年数は不問
※自己学習・個人開発・社内検証レベルでの利用経験も可

（3）顧客課題・制約条件に基づくアルゴリズム設計・開発経験
顧客要件（性能・精度・制約条件など）を踏まえ、アルゴリズムやモデル構成を検討・設計・実装した経験
課題に応じて技術的な選択肢を比較・判断した経験を有すること
※半導体ドメインの知識は必須ではありません。

（4）英語力
TOEIC650点以上、または同等程度の英語力
海外顧客・海外グループ会社との技術ディスカッションや
打ち合わせに対応できるレベルを想定（頻度は多くありません）

■歓迎要件

• 実務における、LLMを用いた自律型AIエージェントの開発・運用・プロンプトエンジニアリング経験（※実装レベル以上の業務経験があれば尚可）
• 半導体設計または半導体製造に関する実務経験および専門知識
• 学会や学術誌などでの論文発表の実績
• アジャイル開発経験
• オープンソースプロジェクトへの貢献経験

■求める人物像

• チームやプロジェクトのサブリーダーとしてリーダーシップを発揮し、課題解決に粘り強く取り組める方
• 多様な人材を活かし、チームの心理的安全性を高めながら積極的な発言と成長を支援できる方
• 社会や顧客起点で課題を捉え、社内外と協創できる方
• 新しい価値創造に向け、情熱を持って学び現状に挑戦できる方

応募者個人情報の第三者提供有り

グループ募集を実施している事から、個人情報を各社へ提供致します。
予めご了承頂きますよう、お願い申し上げます。

■提供先

• 株式会社日立ハイテク九州
• 株式会社日立ハイテクフィールディング 

待遇

予定月給

324,000円～484,000円 ※固定手当を除く
固定手当：ライフ・ワークスタイルサポート手当 6,000円

※マネージャークラスの場合は以下
630,000円～870,000円　 ※固定手当を除く
固定手当：ライフ・ワークスタイルサポート手当 6,000円

予定年収

694万円～1,000万円　※（月給×12ヶ月）＋賞与、諸手当込み

※マネージャークラスの場合は以下
1123万円～1453万円　※（月給×12ヶ月）＋賞与、諸手当込み

諸手当の補足

固定手当＋等級に応じ、業務手当を支給
（予定月給に業務手当は含んでおりません）

• 業務手当は30時間分の時間外勤務手当・休日出勤手当に相当する額を支給
• 手当額：79,200円~　本給額により変動
• 時間外・休日出勤の有無に関わらず支給。
• 30時間を超える時間外勤務、休日出勤分は追加で支給。
  ※マネージャークラスの場合は月俸性のため業務手当の支給対象外

■雇用形態
正社員（試用期間 3か月間)

■待遇／福利厚生

• 給与改訂年1回、賞与年2回（6月、12月）
• 各種保険：健康保険、厚生年金保険、雇用保険、労災保険
• 諸制度：退職金、企業年金、持株会、財形貯蓄、在宅勤務、フレックス勤務、介護・仕事両立支援金、介護・仕事両立体制構築支援金、育児・仕事両立支援金、社員食堂（勤務地による）、研修支援、博士号取得支援、自己啓発支援、社内クラブ活動、制度保険(生命保険、医療保険等)　他
• 諸手当：通勤手当、子ども・介護等支援手当、赴任手当、ライフ・ワークスタイルサポート手当　他
• 諸施設：単身寮・借上社宅完備、保養所・会員制リゾートクラブ
  ※管理職は、子ども・介護等支援手当の支給はございません。
  ※自動車・自転車通勤可（勤務地による）

■休日休暇

• 完全週休2日制（土・日）、祝日、年間休日126日（2026年度）
• 年次有給休暇：24日　入社直後に付与　備考：初年度日数は採用年月日による期間按分にて付与
• 年末年始休暇、リフレッシュ休暇等、ファミリーサポート休暇(出産／育児／介護等)　他

勤務時間

フレックスタイム制（コアタイム無）
標準労働時間帯／8：50～17：30　※勤務地により異なる
標準労働時間／7時間45分

その他

敷地内禁煙（屋内喫煙可能場所あり／電子タバコ限定) 

勤務地

株式会社日立ハイテク　晴海オフィス
東京都中央区晴海一丁目8番10号（晴海トリトンスクエア オフィスタワー X31F）地図

●変更の範囲
会社の定める場所
（在宅勤務及びサテライトオフィス勤務制度に定める就業場所を含む)

アクセス：
都営地下鉄大江戸線 勝どき駅A2出口から徒歩8分
都営地下鉄大江戸線/東京メトロ有楽町線　月島駅10番出口から徒歩10分

●敷地内禁煙（屋内喫煙可能場所あり／電子タバコ限定)