About The Role

研发管理场景与AI需求挖掘：深入芯片研发全流程，识别效率瓶颈与数据断点，组织研发PM、设计、验证等多角色访谈与工作坊，提炼高价值AI应用场景，分析当前文档、沟通、状态追踪、知识查找等环节的重复性劳动与信息差，形成场景需求优先级矩阵，明确短期验证与中长期规划项；
AI Skills定义与解决方案规划：将业务需求转化为可复用的AI Skills（如设计评审、周报生成、缺陷归类、标准问答等），明确每个Skill的输入、输出、依赖系统、预期效益与失败边界，制定Skills的演进路线图，平衡投入产出与业务风险，设计人-AI协作模式（辅助、半自动、全自动），明确责任归属；
模型选型与技术落地协同：评估主流大模型在半导体术语、长文档、结构化数据（波形/日志）上的表现，结合数据隐私、算力成本、响应延迟等因素，提出推荐模型或组合方案，与数据/IT团队明确知识库构建、embedding策略、权限控制等前置条件，主导快速原型验证，验证技术可行性与业务效果；
落地推动与效果度量：组织小范围试点（如某产品线的验证文档问答），收集真实使用数据，设计A/B测试或前后对比方案，度量效率、错误率、知识获取时间等指标，建立问题反馈与迭代机制，持续优化Skills的准确率与覆盖度，输出标准化推广文档与案例，协助横向扩展到其他研发团队。
教育背景与专业知识：硕士及以上学历，计算机、电子工程或微电子等相关专业；
专业技能与资格：熟悉大模型原理（Transformer、SFT、RAG、Agent等），有实际使用大模型API（如OpenAI、Claude、百度文心、智谱等）进行应用开发或Prompt工程的经验，了解如何将非结构化内部知识转化为可供模型使用的知识库，具有数据意识，能提出合理的数据准备与质量要求；
行业与专业经验：5年以上工作经验，其中至少2年半导体行业（研发、EDA、设计服务等）实际业务或项目管理经验，理解芯片研发基本流程、关键角色及常见管理与技术文档类型；
项目/任务成果：主导过至少一个以上AI应用场景从需求挖掘到落地验证的全流程项目，并产出可量化的效率或质量提升指标；
其他要求：具有跨部门推动力，能与研发工程师、项目经理平等沟通，在无直接管理权下推动落地，具有结构化思维，能从模糊业务描述中提炼出可执行的AI能力边界，结果导向，能清晰解释场景ROI，对新技术保持敏感，能批判性评估其应用于半导体领域有效性。

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AI规划与执行专家-AI Planning & Execution Expert(J19565)

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