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工作職責(zé)
1、 通過統(tǒng)計分析、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、生成式人工智能等數(shù)據(jù)驅(qū)動方法解決半導(dǎo)體裝備領(lǐng)域的工藝及設(shè)備問題。
2、 根據(jù)客戶需求，在以下工藝及設(shè)備場景下建立有效模型：工藝參數(shù)優(yōu)化、工藝實(shí)驗(yàn)設(shè)計（DOE）、先進(jìn)過程控制（APC）、統(tǒng)計過程控制（SPC）、預(yù)測性維護(hù)（PdM）、故障檢測和分類（FDC）、故障預(yù)測和健康管理（PHM）等。
3、 將工藝及設(shè)備場景抽象為數(shù)學(xué)/算法問題。根據(jù)每個場景的特點(diǎn)選定合適的AI模型以滿足相應(yīng)的計算精度和速度要求，對選定的模型進(jìn)行開發(fā)、驗(yàn)證和上線部署。
4、 及時學(xué)習(xí)和研究AI領(lǐng)域最新的進(jìn)展，對已有的模型和算法進(jìn)行優(yōu)化。
主要要求：
1、 學(xué)歷背景：應(yīng)用數(shù)學(xué)、計算機(jī)工程、電氣工程、微電子工程、材料科學(xué)、機(jī)械工程、物理、化學(xué)等領(lǐng)域的碩士或博士學(xué)位。
2、 具備數(shù)學(xué)建模能力，可以將一個復(fù)雜的業(yè)務(wù)場景抽象為數(shù)學(xué)或算法問題。在特征工程、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、生成式人工智能中的一項(xiàng)或多項(xiàng)有相關(guān)項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)，能夠理解、使用和優(yōu)化相關(guān)模型。
3、 編程技能：精通 Python，具有良好的編程規(guī)范。熟悉 NumPy 、Scipy、Pandas、Sklearn 等科學(xué)計算庫，了解Pytorch /Keras 等深度學(xué)習(xí)框架。具有模型的訓(xùn)練、推理和部署經(jīng)驗(yàn)。
4、 有半導(dǎo)體相關(guān)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先：對刻蝕（Etch）、外延（EPI）、物理氣相沉積（PVD）、化學(xué)氣相沉積（CVD）等有相關(guān)工藝、設(shè)備或數(shù)據(jù)分析經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。