工作職責
1、 通過統(tǒng)計分析、機器學習、深度學習、生成式人工智能等數(shù)據(jù)驅動方法解決半導體裝備領域的工藝及設備問題。
2、 根據(jù)客戶需求，在以下工藝及設備場景下建立有效模型：工藝參數(shù)優(yōu)化、工藝實驗設計（DOE）、先進過程控制（APC）、統(tǒng)計過程控制（SPC）、預測性維護（PdM）、故障檢測和分類（FDC）、故障預測和健康管理（PHM）等。
3、 將工藝及設備場景抽象為數(shù)學/算法問題。根據(jù)每個場景的特點選定合適的AI模型以滿足相應的計算精度和速度要求，對選定的模型進行開發(fā)、驗證和上線部署。
4、 及時學習和研究AI領域最新的進展，對已有的模型和算法進行優(yōu)化。
主要要求：
1、 學歷背景：應用數(shù)學、計算機工程、電氣工程、微電子工程、材料科學、機械工程、物理、化學等領域的碩士或博士學位。
2、 具備數(shù)學建模能力，可以將一個復雜的業(yè)務場景抽象為數(shù)學或算法問題。在特征工程、機器學習、深度學習、生成式人工智能中的一項或多項有相關項目經(jīng)驗，能夠理解、使用和優(yōu)化相關模型。
3、 編程技能：精通 Python，具有良好的編程規(guī)范。熟悉 NumPy 、Scipy、Pandas、Sklearn 等科學計算庫，了解Pytorch /Keras 等深度學習框架。具有模型的訓練、推理和部署經(jīng)驗。
4、 有半導體相關經(jīng)驗者優(yōu)先：對刻蝕（Etch）、外延（EPI）、物理氣相沉積（PVD）、化學氣相沉積（CVD）等有相關工藝、設備或數(shù)據(jù)分析經(jīng)驗者優(yōu)先。