■職務内容
本ポジションは、半導体製造装置・計測検査装置から生み出される膨大なデータを活用したAI・デジタルソリューション開発を支えるDevOpsエンジニアです。
AI画像処理・データ解析エンジニアが開発するモデルやソリューションを、
「安定して・安全に・継続的に使える形で現場に届ける」ための基盤づくり・運用を担っていただきます。
クラウド前提のDevOpsとは異なり、オンプレミス／GPUサーバー環境を中心とした、半導体業界特有の制約下でのAI基盤整備が特徴です。

■職務詳細
以下の業務を、AIソリューション開発チームと密に連携しながらご担当いただきます。

1.インフラ・基盤設計／運用
・オンプレミス環境におけるLinuxサーバーやGPUサーバーの設計・構築・運用
・半導体製造装置・計測検査装置向け機械学習／AI開発基盤の整備・最適化
・セキュリティ・性能・運用性を考慮した基盤構成の検討

2.開発支援・DevOps領域
・AI開発チームが効率的に利用できるCI/CD環境の構築・改善・運用支援
・コンテナ環境の構築・運用（開発〜検証フェーズ中心）
・開発・検証プロセスの標準化、運用ルール整備

3.横断的な役割・改善活動
・複数のAI開発チーム（約4チーム）を横断し、
・基盤・運用面から支援
・社内のAI開発者・サーバー管理担当と協働し、開発環境の共通化やベストプラクティスの整理・展開
・新技術・新ツールの調査・評価・導入によるシステム全体の信頼性・パフォーマンス・ユーザビリティ向上

※AIモデル開発そのものが主業務ではありませんが、
AI開発プロセスに日常的に関わる立場となります。

■開発環境
・OS/インフラ: Linuxサーバー、GPUサーバー
・CI/CD: GitHub Actions
・コンテナ技術: Kubernetes、Docker
・IaC (Infrastructure as Code): 該当ツール
・監視・可観測性: Prometheus、Grafana
・ML基盤: PyTorch、TensorFlowを用いた環境

【配属部署】
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
AIシステム統合部は、半導体製造装置・計測検査装置から得られるデータを活用し、
AI・デジタル技術を用いたソリューションの企画・開発・事業化を担う部門です。
本ポジションは、AIソリューション開発を支える基盤・運用を担う専門人材として配属されます。

【組織・チーム構成】
組織全体人数：
約40名（兼務・派遣社員含む）
└ 中途入社社員が約半数を占める構成

■チーム体制：
顧客課題・ソリューション単位で編成された
4つのAIソリューション開発チーム
（各チームにプロジェクトリーダー在籍）
上記チームを横断して基盤・運用を支援する体制

■配属イメージ：
本ポジションは、既存4チームのいずれかに近い立ち位置で支援を行う
または課長直下の立場で、複数チームを横断的に支援する
いずれかの形でアサインされる可能性があります
（プロジェクト状況や本人の適性に応じて柔軟に決定）。【業務体制・組織の特徴】

チームは顧客課題・ソリューション単位で編成され、
担当する顧客や案件内容はプロジェクトごとに変動します

AIエンジニア（画像処理・データ解析）が
現在サーバー運用や環境構築を一部兼務している状況があり、
本ポジションはそれらを専門的に担い、開発効率を高める役割を期待されています
※単一プロジェクトの専属運用ではなく、
複数チームを横断しながら、基盤・運用の標準化や改善を進める立場です

新しい技術や運用方法を試しやすく、
ボトムアップでの改善提案が歓迎されるカルチャーです

【メンバー属性】
年齢層：
30代前半～中盤が中心

■バックグラウンド：
IT企業、メーカー、研究開発部門など
多様な経歴を持つメンバーが在籍

■カルチャー：
専門領域は異なっても、AI・デジタル技術を軸にフラットに議論できる環境

■採用背景
当社では、半導体デバイス製造を支える自社の製造装置・計測検査装置から日々生成される膨大なデータを活用し、
AI・デジタル技術によって装置の付加価値向上や現場課題の解決につながるデジタルソリューションシステムの開発を進めています。
近年、これらのソリューション開発は、

アジャイルな開発サイクル
AI・機械学習の本格活用
GPUを含むオンプレミス環境での安定運用

といった要件が同時に求められるようになり、
開発・運用基盤（の重要性が急速に高まっています。
これまで開発現場では、AI開発担当者やサーバー管理担当者が本来の業務と並行してDevOps業務を兼務してきましたが、
プロジェクトの増加・高度化に伴い、

開発効率の低下
運用負荷の集中
基盤・運用ルールの属人化

といった課題が顕在化してきました。
こうした状況を解消し、AIエンジニアが開発・価値創出に専念できる体制を構築するため、
半導体装置・AI開発に特化したDevOpsエンジニアを専任ポジションとして新たに採用します。
本ポジションでは、

半導体装置特有の制約を踏まえたオンプレミス／GPU環境の設計・運用
AI開発を前提とした開発・運用基盤の整備・標準化
複数のAIソリューション開発チームを横断した支援

を通じて、エッジ側での分析・AI活用における専門性を高めるとともに、
開発チーム全体の生産性向上を実現することを目指しています。

【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。

■組織のミッション・魅力
世界トップクラスの製品群に先端AI技術を適用する卓越したソリューション開発に挑戦できます。
日立製作所の研究所との委託研究や、海外の顧客先・研究拠点との協創を通じて、幅広い領域の知識とグローバル人材としてのスキルを養えます。
日立グループ全社のソフトウェア工学研修等を通じ、技術力・知識を高める環境が整っています。

■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：開発基盤の全体把握と運用最適化 まずはLinuxサーバーやGitHub Actions等の管理・運用を通じて、統合システム開発部（AIシステム統合部）におけるデジタルソリューション開発環境の全体像を把握し、安定稼働と効率化に取り組んでいただきます。
・2～3年目：次世代開発環境のリードとアジャイル推進 チームのサブリーダーとして、先端AI・データ技術の活用を見据えた最適なプラットフォーム・ツールの選定や、新たな開発体制・役割分担の定義からリードしていただきます。また、PoCの短期間化や生成AIを活用した設計プロセス革新など、アジャイル開発スタイルの推進における中核を担っていただきます。
・それ以降のキャリア（将来像）： 将来像としては、Kubernetes、MLOps基盤等を極めるインフラ・DevOpsアーキテクトとしての道や、開発組織全体の生産性向上を牽引するエンジニアリングマネージャーとしての道など、ご希望に応じた柔軟なキャリアパスが広がっています。