データアーキテクト(次世代データ基盤構築・AIエージェント企画開発・IT戦略立案)_K2646

職務内容

採用背景

半導体メモリ事業の「企画・設計・開発・製造・顧客」を一気通貫でつなぐ、次世代データプラットフォーム(デジタルスレッド)の構築に挑むITエンジニアを募集しています。

半導体メモリ事業の競争力を飛躍させるため、当社では独自AIエージェントの開発や大規模データ解析を全社規模で推進しています。それに伴い、莫大な計算パワー(GPU)の需要が急増しており、最新の超高性能GPUを安定稼働させるためのサーバーインフラの構築が急務となっています。また、導入したAIを「作って終わり」にせず、全社で安全かつ継続的に利用するためのMLOps/LLMOps基盤の整備、さらには数年先を見据えた「全社的なGPU投資戦略(オンプレミスとクラウドの最適化)」の策定が不可欠です。会社の未来を支える「AI計算基盤」をハードウェアレイヤーから経営戦略レイヤーまで一貫してデザインする、中核メンバーを募集します。

組織のミッション

全社オペレーションのAI・DX化を推進するプロジェクトは、事業企画部の業務の効率と確度を高めることを中心に全社業務の効率化に向け、AI・IT技術を中核に業務工程の見直しを含むDX活動を牽引する。

全社オペレーションのAI・DX化を推進するプロジェクトは、プロジェクトコンセプトであるデジタルスレッドの技術を中核に全社のDX化を推進する。

そのため、最初の一年でコンセプト検証(PoC)を完遂し、早期での全社展開を目指しております。

お任せする業務

• 全社向け大規模GPUインフラ(オンプレミス・水冷GPU・クラウド等)の選定・立ち上げ・安定運用
• 全社的なGPU投資戦略の立案および中長期GPU環境計画の策定
• 社内開発AIおよびオープンソースAI(LLM等)の統一的な管理・デプロイ・運用基盤(MLOps)の構築
• 経営陣や事業部門と連携した、AI計算資源の割り当て・コスト最適化の推進

具体的な仕事内容

ご経験に応じて、以下の業務を担っていただきます。

• 最先端GPUハードウェア(水冷技術含む)やAIサーバーの技術調査・導入・評価
• 大規模GPUクラスタのアーキテクチャ設計および構築・運用管理
• 全社的なGPU利用状況のモニタリングと、中期的な投資計画・キャパシティプランニングの作成
• 社内外AIモデル(オープンAI、自社独自AI等)を安全かつ効率的に運用するための共通プラットフォーム構築
• AIエンジニアやビジネス部門からの要求に基づく計算資源の最適配分およびパフォーマンスチューニング

[従事すべき業務の変更の範囲]

(雇入れ直後)上記の通り

(変更の範囲)その他会社が指示する業務

使用ツール

• データソース・基幹系：PLM、Oracle、MySQL
• データ蓄積：Iceberg、Delta Lake、Hive、Dataverse
• データ蓄積(グラフDB)：Neo4j
• データ収集・加工：Kafka、Spark、各種ETLツール
• 高速クエリ・計算：Trino
• AI・アプリ開発：Dify、Python、PowerApps、NVIDIAツール
• 開発・実行環境：Linux、VS Code、SQL、JSON
• 可視化・分析：BIツール

業務のやりがい・魅力

①大企業では、要求仕様をまとめるだけで実際のシステム開発はコンサルやSIerに任せることが一般的ですが、当社ではIT／AIの技術力を自ら高めながら、システムアーキテクチャの設計からプロトタイプ開発、PoCの実施までを自社主導で進めています。また、半導体という巨大市場に向けた開発であるため、自分の技術が会社の成果や社会への貢献につながっていることを実感できるのも大きな魅力です。さらに、OSSやクラウド技術を自ら検証しながらプロジェクトを進めるため、技術的好奇心を存分に満たすことができます。これらの経験は、あなた自身のキャリア形成にも大きく寄与するはずです。自ら手を動かし、技術で未来を切り開きたい方には最適な環境です。

②当社は10年以上前から、巨大な半導体工場で生成される装置センサデータや検査・計測データを蓄積するPB級データベースを構築し、AI・機械学習を用いた不良解析の仕組みを先駆的に開発してきました。膨大なデータ資産と、それを活用するBigData・AI技術を確立している点は、当社の大きな強みです。その取り組みは国内外から高く評価されており、米国のBigData関連企業による日本発アワードの受賞や、日本人工知能学会からの表彰など、技術力・実績ともに評価を得ています。最先端のデータとAI技術を活用し、世界レベルの開発に挑戦できる環境があります。

③高価かつ調達リスクの高いGPUリソースに対し、「いつ・どのGPUを・どれくらい購入し、全社にどう割り当てるか」という経営に直結するIT投資計画・インフラ戦略の策定から携わることができます。技術力とビジネス視点を同時に磨くことができる希少なポジションです。

想定されるキャリアパス(入社3年目以降のイメージ)

3年間は半導体製造のビッグデータにおいてデジタルスレッドを実現、AI-readyな環境を構築していただきます。

3年目以降は、その環境を生かし、あらゆるAIを駆使した会社オペレーションや製造管理などの業務に携わることができます。

職場環境

• 平均残業時間：30時間/月
• 在宅勤務：2～3日/週程度※業務事情による
• 開放的な雰囲気のなか、業務に集中できる環境が整っており、チーム全員が一体となって問題解決に取り組む姿勢が根付いています。
• 構内には、社員食堂やコンビニも完備されております。

入社後の教育／OJT 一例

半導体製造の全般については、OJTと座学を通じて教育/育成をさせていただく予定でございます。

• キャリア入社者用技術教育プログラム(フラッシュメモリ技術、SSD技術等の各技術分野の講座)
• 新人向けの横断教育プロジェクト(研究論文の読解会)
• 部門内チームミーティングでの勉強会

研修・育成制度

• ドメイン知識を習得するための社内教育へ参加
• ＩＴ専門知識習得では、社内勉強会、社外教育への参加
• 学会などへの参加の奨励

参考記事

• 職種紹介をみる(IT企画・社内SE・DX推進)
• 社員インタビューをみる(先端技術研究所)
• 企業情報をみる
• 福利厚生・人材育成を知る
• 採用情報をみる
• オフィス風景をみる
• キャリア採用サイトをみる

応募資格

必須要件

• 大規模なサーバーインフラ(オンプレミス/クラウド問わず)の設計・構築・運用経験
• MLOps/LLMOpsに関する知識、またはAI/機械学習モデルの本番環境へのデプロイ・運用経験
• 事業会社におけるITインフラの投資計画策定、キャパシティプランニング、またはIT戦略立案の経験

歓迎要件

• GPUクラスタ(HPC)の構築・運用経験
• 水冷サーバーシステムを用いたファシリティ設計・運用に関わった経験
• Kubernetes等のコンテナオーケストレーションツールを用いた大規模運用経験
• クラウド(SaaS/PaaS/IaaS)とオンプレミスを組み合わせたハイブリッド環境の設計経験
• 大規模なIT予算(CAPEX/OPEX)の管理・最適化経験

学歴

院卒以上

待遇

• 給与：月給33.3万～80万円（想定年収 550万～1260万円）

• 雇用形態：正社員(試用期間2か月、契約期間の定めなし)

年収例

• 950万円／36歳（既婚・子2人／月給53万円＋各種手当＋賞与）

• 680万円／28歳（独身／月給39万円＋各種手当＋賞与）

• 勤務時間 ：8時30分～17時15分(※休憩時間60分、フレックスタイム制）
• 休日・休暇 ：年間休日125日(2026年度)、完全週休2日制(土日)、

祝日、ＧＷ、夏季、年末年始、有給休暇、赴任休暇、介護休暇、妊娠保護休暇、看護等休暇等

• 諸手当：次世代育成手当

（18歳未満の扶養対象児童一人あたり15,000円/月）

住宅費補助、通勤手当、時間外勤務手当、在宅勤務手当等

• 寮・社宅：独身寮、単身寮、家族社宅
• その他：昇給年1回、賞与年2回(7月、12月)、交通費支給(規定による)、

在宅勤務制度、財形貯蓄制度、企業年金制度、従業員持株制度、健康保険、雇用保険、労災保険等

勤務地

Web面接実施中

横浜テクノロジーキャンパス（神奈川県横浜市栄区）

• JR大船駅徒歩7分

敷地内禁煙（但し屋外喫煙可能場所あり）

[就業場所の変更の範囲]

（雇入れ直後）上記の通り

（変更の範囲）会社が指定する場所