電子部品・半導体メーカーのMySQLエンジニアの転職・求人情報

【期待する役割】化合物半導体の最先端製造現場において、生産システム（MES等）の運用・保守・改善を通じ、DX推進をリードしていただきます。単なるシステム管理に留まらず、IoT・AI・データ分析を駆使した「スマートファクトリー化」の中核として、新たな価値創造と業務革新を推進していただくポジションです。社内外の関係者を巻き込みながら、企画・開発・導入までを一貫して担うため、プロジェクトマネジメント力やシステム思考を活かしてキャリアアップできる環境です。【職務内容】化合物半導体の製造工程を支える生産システムの構築・改善を担当していただきます。具体的には以下のような業務を想定しています。■MES（Manufacturing Execution System）および関連システムの企画・設計・開発・テスト・運用■設備オンライン化・自動化の推進およびシステム間連携の最適化■生産現場データを活用した分析基盤（IoT・AI・データプラットフォーム）の構築・導入■サーバーおよびネットワーク環境の構築・運用管理■新たなビジネスモデル創出・DX推進プロジェクトのリーダーとしての推進業務【配属先】生産技術統括部生産システム部【本ポジションの魅力】■住友電工G子会社として安定した就業が可能です。同社は住友電工Gの中でも規模感が多きく、今後IoTの加速や6G対応や化合物半導体など将来性のある事業を手掛けています。

【期待する役割】化合物半導体の最先端製造現場において、生産システム（MES等）の運用・保守・改善を通じ、DX推進をリードしていただきます。単なるシステム管理に留まらず、IoT・AI・データ分析を駆使した「スマートファクトリー化」の中核として、新たな価値創造と業務革新を推進していただくポジションです。社内外の関係者を巻き込みながら、企画・開発・導入までを一貫して担うため、プロジェクトマネジメント力やシステム思考を活かしてキャリアアップできる環境です。【職務内容】化合物半導体の製造工程を支える生産システムの構築・改善を担当していただきます。具体的には以下のような業務を想定しています。■MES（Manufacturing Execution System）および関連システムの企画・設計・開発・テスト・運用■設備オンライン化・自動化の推進およびシステム間連携の最適化■生産現場データを活用した分析基盤（IoT・AI・データプラットフォーム）の構築・導入■サーバーおよびネットワーク環境の構築・運用管理■新たなビジネスモデル創出・DX推進プロジェクトのリーダーとしての推進業務【配属先】生産技術統括部生産システム部【本ポジションの魅力】■住友電工G子会社として安定した就業が可能です。同社は住友電工Gの中でも規模感が多きく、今後IoTの加速や6G対応や化合物半導体など将来性のある事業を手掛けています。

【概要】■社内に蓄積された非構造化データ（テキスト、ログ、画像、音声など）を収集・分析し、構造化プロセスを経て、生成AIやRAGシステム、AIエージェントに適用可能な形に変換する役割を担います。■最先端のAI技術を持ちいて自社データの価値を最大化し、業務の効率化や新価値創出に寄与するポジションです。■他部署との連携（データサイエンス、システム開発、業務部門等）を通して、データの価値最大化を目指します。【具体的な例】■非構造化データの解析と前処理L テキスト、画像、音声等の非構造化データの抽出、クレンジング、正規化、メタデータの付与L NLPや画像解析、音声解析の技術を活用し、データの意味抽出や分類、タグ付けを実施L 検索精度を向上させるための、ドキュメントパース／チャンキング処理を実施■データ連携の設計L RAG（Retrieval-Augmented Generation）システム、AIエージェントシステムとデータを連携するためのインタフェース設計L 自然言語UIによる対話的クエリ実行処理の検討■RAG（Retrieval-Augmented Generation）システムにおける検索処理最適化L 構造化データと非構造化データのハイブリッド利用による情報検索基盤の開発・導入検討L ベクトルDBやグラフDB活用による検索のためのデータ構造及びインデキシングの最適化L マルチモーダルデータ基盤の導入企画【利用技術】■プログラミング言語：Python、SQL等■データ処理・分析：Pandas、NumPy、Spark等■自然言語処理（NLP）：BART, Transformers, mecab等■機械学習/ディープラーニングフレームワーク：TensorFlow、PyTorch、scikit-learn■データベース：リレーショナルDB（PostgreSQL, MySQL）、NoSQL（MongoDBなど）、ベクトルDB（Elasticsearchなど）、グラフDB (Neptune, neo4j)■生成AI関連：OpenAI API、GPT、BERT系モデル、RAGのためのカスタム実装もしくは既存ライブラリの活用■クラウドプラットフォーム：AWS、Azureなどのクラウドサービス■バージョン管理：Git、CI/CDツール■API連携： RESTful API/GraphQL、Swaggerなどを利用したAPIドキュメント、セキュリティ（OAuth 2.0、JWT、APIキーなど）や認証処理【働き方特徴(出張頻度や勤務形態など)】■基本的にフレックス制度、在宅勤務制度を活用しています。（フルリモートではない）■案件次第では、国内、海外を問わず出張が発生します。担当業務により頻度は異なります。【この仕事の面白さ・魅力】■AIや機械学習は急速に進化している分野であり、常に新しい技術や手法が登場します。AIデータインテグレーションエンジニアとして、最新のトレンドを追い続け、自らの知識を深めることができる環境です。■多様なバックグラウンドを持つエンジニアやデータサイエンティストとのコラボレーションが日常的です。お互いの知識や経験から学び合うことで、自身も成長できる環境があります。