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数据科学(J20265)
ChangXin Memory (CXMT) · 安徽省·合肥市
About The Role
- 建模与分析:针对半导体研发工程问题,构建数学建模、统计建模与神经网络建模,结合数据挖掘与优化求解,输出可复用的方法论与系统化解决方案,加速研发进程;
- 图像特征提取:处理半导体量测与缺陷图像数据,融合计算机视觉模型与OpenCV等传统工具,提取针对性特征,实现高信噪比指标表征工程问题;
- 数据分析系统设计:设计与开发半导体研发工程数据分析系统、算法及工具,缩短新产品研发周期,并主导缺陷、量测、良率等跨部门合作项目的需求梳理与系统落地;
- 自动化工具开发:运用机器学习、深度学习与大语言模型,构建数据模型与算法,开发自动化数据分析工具,支持设计、制造、测试等环节的高效决策;
- 良率监测与分析:与Fab及研发工程部门协作,通过数据分析定位良率异常原因,建立自动化报告与KPI监测系统,推动先进技术开发节点的参数分析与实验设计。
- 学历要求:硕士研究生及以上;
- 专业要求:人工 智能、计算机科学、软件工程、应用数学、微电子、物理、自动化、电子信息、信号处理、通信、统计学、数据科学等理工科相关专业;
- 其他要求:
- 具有扎实理论基础,能使用PyTorch或TensorFlow等深度学习框架完成回归、分类、聚类、推荐等数据挖掘与机器学习算法应用;
- 能使用Python、R、SQL或C++完成数据分析与开发任务,并具有Hive或Spark等大数据处理技术与大规模数据处理经验;
- 具有计算机视觉、机器学习、神经网络建模、大语言模型或AI Agent相关技术中至少一项的专项能力,并能结合实际场景完成Prompt Engineering、Fine-tuning、RAG或ReAct模式的应用开发;
- 通过CET-6或CET-4(第三方向)考试,能阅读英文文献与技术文档;在校期间有实习经历或具有半导体行业项目经验者优先。
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