半導体製造ラボ

公式求人詳細

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

日立ハイテクの公式求人。勤務地は東京都、採用区分は中途、職種カテゴリはプロセス / デバイスです。

分類・ページ生成
2026/07/27
求人DB生成
2026/07/25

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必須・歓迎・働き方

公式求人票の明記内容のみ

必須 応募条件

  • 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
  • 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

歓迎 あると活かせる経験

  • 実務における、LLMを用いた自律型AIエージェントの開発
  • 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
  • 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

働き方 勤務条件

勤務地
東京都
リモート
記載なし
勤務帯
記載なし
出張
記載なし
オンコール
記載なし
転居
記載なし
想定役割
記載なし
転勤
記載なし

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データ・AI・ソフトウェア

純増減 +4件

当DBの直近90日観測で、日立ハイテクは新規 4件・終了 0件。現在公開 4件です。

同職種の掲載給与

設計エンジニア

中央値 1,200万円

掲載年収レンジの中点を比較。給与確認済み 95件/同職種 261件です。

類似求人の必須スキル

設計エンジニア

  • 業務英語 61件 23%
  • 回路設計 54件 21%
  • Python 21件 8%
  • CAD 18件 7%
  • 機械設計 18件 7%

新規・終了は当DBでの観測差分であり、市場成長や採用需要の増減を単独では示しません。 直近30日は収集対象拡張の影響を含みます。

企業公式情報から整理

募集要項

企業の公式採用ページまたは公式に委任された採用システムの公開情報を、項目別に整理しています。 確認できない条件は推測せず、公式募集要項への案内を表示します。

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仕事内容

公式情報あり

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。

対象となる方

公式情報あり

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…

勤務時間

公式情報あり

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)

給与

公式情報あり

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。

待遇・福利厚生

公式情報あり

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

休日・休暇

公式ページで確認

当サイトが取得した公式公開情報では確認できません。応募前に最新の公式募集要項をご確認ください。

求人情報

求人名
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
会社名
日立ハイテク
半導体直接関連度
A:半導体直接職
職種カテゴリ
プロセス / デバイス
勤務地
東京都
都道府県
東京都
市区町村
中央区
拠点・事業所
晴海オフィス
地域区分
関東
公式記載の勤務地
東京都中央区 (晴海オフィス)
勤務地確認
通常
採用区分
中途
雇用形態
正社員
給与
年収 694万円〜1,000万円
公式給与記載
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。 …
求人取得日
2026/07/17
最終監査日
2026/07/18
掲載状態
募集中
公式募集要項
掲載元を開く

5軸分類

企業カテゴリ
検査装置
職種ファミリー
プロセス / デバイス
具体職種
設計エンジニア
対象製品
対象製品未特定
半導体直接関連度
A:半導体直接職
関連職種
プロセス / デバイス / 設計エンジニア
関連工程
データ・AI・ソフトウェア
関連技術
未分類
勤務地エリア
関東

一部分類項目は未確認です。公式募集要項と確認根拠を併せて確認してください。

半導体直接関連度の判定根拠

A:半導体直接職 — 半導体のデバイス・設計・工程・製造・装置・材料・検査・実装を直接担う仕事

判定の確度:A-high(対象・技術行為・成果物が求人票内で直接一致)

・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

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