研发数据自动化与智能化(J20800)

1. AI模型开发与优化：开发、优化并落地AI模型与算法，覆盖图像、自然语言、多模态大模型及机器学习方向，提升半导体制造领域在图像分类、目标检测、语义分割、实例分割、异常检测、表格数据挖掘与智能分析，以及时间序列预测与异常检测等任务的系统性能； 2. AI智能体研发与落地：开发并落地AI智能体，应用大模型、记忆库、知识库、技能生成等智能体技术，对半导体研发和制造工程师的工程分析活动实现大幅提效； 3. 工程建模与数据化：针对特定研发领域工程问题，构建数学模型、统计模型和神经网络模型，完成优化求解、数据挖掘与数据分析，形成方法论并系统化、高效地解决实际工程问题； 4. 图像特征提取与分析：对半导体量测、缺陷等图像数据进行处理，结合计算机视觉模型与OpenCV等传统工具，提取面向特定问题的特征，实现高信噪比指标以表征工程问题，加速研发进程； 5. 数据分析系统开发与协同：设计并开发半导体研发过程中的工程数据分析系统与算法工具，与缺陷，量测，良率，工艺整合，工艺研发，设计，器件，可靠性等相关部门合作完成需求驱动、产品设计与项目落地。 【任职要求】 1. 学历要求：硕士及以上； 2. 专业要求：AI、计算机科学、软件工程、应用数学、微电子； 3. 其他要求： • 具有计算机视觉深度学习、神经网络建模仿真、AI智能体、大模型、数学建模、数据挖掘、统计建模、计算机图形学、Web前端开发或GPU并行计算等项目实践经验； • 具有AI Agent项目实际开发经验，能理解ReAct或Planning与Executor等，并能设计基于记忆库，知识库和向量数据库的智能体系统； • 具有CET-6或同等外语水平，能阅读数据科学前沿英文文献，能完成文献中关键算法的快速复现与应用； • 参加NOI或IOI或ACM等算法竞赛并获奖，或具有AI相关竞赛经验、发表至少1篇AI领域学术论文。