【東京∕国分寺市】データソリューション開発エンジニア◆AIチップ製造に貢献する機械学習エンジニア

■業務概要:

プロセス研究開発部では、半導体デバイス製造用のプラズマエッチング装置にかかわる様々な研究開発を行っています。その中で、半導体製造用プラ

ズマエッチング装置のプロセスレシピ開発効率向上に向け、AI‧機械学習を活用したデータソリューションの開発を担当いただきます。

AI‧データサイエンス技術を活用し、半導体製造プロセス開発の生産性向上に貢献していただきます。

主に、笠戸地区のプロセスエンジニアとの連携、海外現地法人へのサポートを行います。

■業務詳細:

主な業務は以下の通りです。

‧機械学習を用いたレシピ予測アルゴリズムの開発‧評価

‧レシピ分析‧可視化アプリの開発

‧ユーザー要件に基づく機能設計‧実装

‧開発アプリの導入‧活用支援

‧技術調査、学会発表、新規テーマの企画‧提案

■製品について:

エッチング装置は半導体デバイスの製造プロセスに使われる装置です。

当社が開発する「ドライエッチング装置」は高真空反応性プラズマを利用します。真空容器内で各種のプロセスガスをプラズマ化し、化学反応と加速

したイオンで薄膜を削って除去します。

当社が製造‧販売するプラズマエッチング装置は、AIチップに代表される最先端の半導体デバイスの微細加工に貢献しています。

当社エッチング装置の特徴としてはECR(Electron Cyclotron Resonance、電子サイクロトロン共鳴)という技術を用いています。低圧で高密度なプ

ラズマが生成でき、ダメージが少なく微細な加工が可能という特長があります。ECRを用いたエッチング装置を手がけているメーカーは少なく、当社

製品は多くのお客様に採用されています。

■出張∕駐在に関して:

国内拠点(笠戸)や海外拠点(米国‧台湾‧韓国)へ出張する場合がございます。

■教育∕育成支援に関して:

キャリア別の教育プランを用意しています。

業務遂行にあたり必要な知識を学ぶための外部セミナー等も受けていただくことができます。

◇以下のいずれかを満たす方

‧Python等を用いた機械学習モデルの開発経験∕データ分析(前処理‧特徴量設計‧評価)の実務経験

◇Webアプリケーションまたは業務アプリケーションの開発経験

‧英語でのコミュニケーションに抵抗がない方

‧日本語での業務遂行が可能な方(日常会話レベル以上)

‧Git∕GitHub等を用いたチーム開発経験

‧半導体製造装置または半導体プロセスに関する知識‧経験

‧AI‧機械学習システムの運用(MLOps)経験

大学卒業以上

想定年収:519万円〜878万円

月給:298,500円〜411,900円

月額(基本給):292,500円〜405,900円

その他固定手当/月:6,000円

※等級に応じ業務手当を支給

‧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:82,500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

※業務手当支給対象外の場合、実残業時間分を支給

労働時間区分:フレックスタイム制(フルフレックス)

標準的な勤務時間帯:8:50〜17:20

休憩:45分

時間外労働:有

標準労働時間∕7時間45分

‧平均残業時間:月30時間程度(業務状況によって変動あり)

完全週休2日制(土日祝)

年間有給休暇:24日〜24日(下限日数は、入社直後の日数となります)

‧年次有給休暇:24日(入社直後に付与∕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

通勤手当:有 全額支給

住宅手当:有 適用に条件あり

家族手当:有 管理職は、子ども‧介護等支援手当の支給なし

健康保険:有

厚生年金:有

雇用保険:有

労災保険:有

寮社宅:有 単身寮‧借上社宅完備※適用に条件あり

退職金制度:有

定年:60歳

教育制度/資格補助:‧現センタメンバーによるOJT

‧キャリア入社者向け育成プログラム、階層別研修、集合研修、外部講座受講による自己開発(費用会社負担)など

■選考フロー:

書類選考→一次面接→適性検査受験(選考要素なし)→最終面接→内定→採用担当者とのオファー面談(必要に応じて部門との

オファー面談も実施)

※原則上記フローとなりますが、イレギュラーが発生した際は都度相談させていただきます。(2回の面接にて判断がつかない場

合は、面接追加の相談を行う場合もございます。)

※面接は原則オンライン(Teams)にて実施します。(希望に応じて対面も検討可能)

面接回数: 2回

筆記試験: あり