About The Role

数学模型建立：根据实际业务需求，构建用于半导体设计、生产、封装、测试等业务场景的数学模型，实现资源的最优配置和效率最大化；
算法优化：对算法进行性能分析，结合强化学习、深度学习技术识别瓶颈，开发智能化的优化方案，如并行计算、数据预处理等，提升算法的运行效率和求解质量；
代码实现与测试：使用Python、Java或C++等编程语言进行算法实现，确保代码的正确性、可读性和可维护性，进行充分的单元测试和集成测试，保证算法的稳定运行。
教育背景与专业知识：计算机科学、电子信息科学、应用数学、统计学、工业工程、管科、物流等相关背景硕士以上学历；
行业与专业经验：至少3年以上运筹优化算法相关工作经验；
专业技能与资格：精通Python、Java、C++至少一种编程语言，能熟练调用优化求解器及其接口，如SCIP等；熟悉Pytorch、TensorFlow等主流深度学习框架；具有一定的工程化基础，能对业务场景进行抽象、建模、算法开发，有代码封装的能力；具有扎实的数学和英文功底；
项目/任务成果：有独立负责大型软件项目架构设计并实际参与编码研发相关的项目经历者优先；有半导体行业相关经历，熟悉芯片设计、生产、封装、测试等相关业务者优先；发表过相关领域的学术论文或拥有专利者优先；在运筹优化等相关的技术领域有独立开发的开源项目者优先；
其他要求：具备良好的团队协作精神，目标导向，行动力强，勇于接受挑战并有较强的抗压能力；具有出色的文献研究能力和沟通能力，乐于分享自己的研究和实践成果；工作地点优先合肥，特别优秀的可在上海、北京，但需要经常到合肥出差。

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运筹优化主任工程师-Operations Research And Algorithm Staff Engineer(J15440)

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