生成AIエンジニア_札幌

事業＆組織のミッション

近年、生成AIの活用は世界的に急速に拡大しており、半導体業界においても設計、製造、保守・運用など、幅広い領域で活用が進んでいます。当部門は、生成AIや機械学習技術を活用し、半導体製造装置およびソフトウェアの高度化を推進する役割を担っています。

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獲得していますが、さらなる競争力向上と新たな付加価値創出に向けて、最先端のAI技術を製品や開発プロセスへ積極的に取り込むことが重要なミッションとなっています。

生成AI・機械学習技術の研究開発および実装を推進し、装置性能の向上、開発効率化、開発スピード向上を実現することで、次世代の半導体製造装置開発を牽引しています。

業務概要

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。

• 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 応募職種・業務の魅力 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。

求める要件（必須）

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 求める経験（歓迎）

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
• 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を経験
• 半導体業界で研究開発や製造業務経験がある方 働き方 残業時間：平均20H 出張頻度：半年に1度（他拠点への出張）