长江存储产品工程（量产）-上海(J13944)
任职要求
学历要求：本科及以上学历 专业要求： 微电子/物理/数学/计算机/电子工程（本科及以上学历） 材料/光学/电力/机械等相关专业（硕士及以上学历） 其它要求： 1.有电路、数电、模电等基础知识储备，有半导体相关知识技能者优先； 2.具备一定的编程能力，C/C++/Java/Python/Linux/Matlab等； 3.具有数理统计基础或掌握数据分析方法论者优先； 4.良好的英语听说读写能力（CET4及以上）； 5.具有良好的沟通表达能力、组织协调能力和团队合作精神； 6.具有优秀的学习能力、创新能力、逻辑思维与分析能力以及较强的抗压能力； 7.积极主动，稳重踏实，工作严谨，责任心强。
工作职责
1.负责3D NAND等存储产品晶圆和颗粒测试方案和测试程序开发和验证相关工作，确保交期和交付质量； 2.负责新产品导入，负责产品新功能、新工艺验证等工作，持续提升产品综合效益，如提升良率和质量、优化测试时间等； 3.负责产品失效分析和测试异常处置，并提供相应解决方案，支援客户端调试，支持客户产品成功； 4.搭建并优化产品测试流程和数字化体系支持产品研发和维护相关工作； 5.支持测试平台软硬件开发、评估、导入和验证工作。
1. 负责产品的功能，接口输入输出速度和功耗等的测试，优化与验证。 2. 负责产品的阵列特性分析，产品读、写、擦除等性能的测试与优化，及可靠性的评估。 3. 负责产品的质量评估，压力测试及筛选条件的优化以改进产品失效率。 4. 负责产品的晶圆级和封装级测试程序的开发与验证，降低测试时间和成本，负责新产品测试平台的验证和导入。 5. 协同研发各个部门进行产品的测试与验证，失效分析，进而反馈设计、工艺、封装等问题以达到产品的各项指标要求。 6. 参与产品研发早期的产品定义，指标需求分析，设计及器件工艺改进的探索。 7. 支持产品在试量产阶段的问题解决，与量产团队的交接。 8. 支持客户端及系统级产品的验证，帮助解决客户产品导入问题。
1.推进量产阶段客户质量管理体系及系统的建立，协调与客户端的质量协议的签署 2.协调客户端质量问题的处理，协调内部进行相关分析调查，并推动内部改善，并编辑5C/8D FACA report并完成客户端的后续沟通； 3.定期拜访客户，维持客户关系，协调客户定期质量会议，包括月会，季度会等； 4.Coordinate PCN 管理，包括流程，系统的建立； 5.收集客户端质量表现并定期呈现给内部，传递客户需求并协同内部监控出货,确保出货能满足客户需求； 6.收集客户端质量满意度，并进行弱项分析及持续改善； 7.协调并接待客户审核，并跟进相关问题闭环。
* 研究智能座舱显示技术趋势，制定车载显示产品技术路线图，定义差异化创新功能。 * 主导座舱显示系统的硬件选型、光学设计及人机交互评估，平衡性能、成本与车规级可靠性。 * 联合集团内部团队开发新型显示模组，推动解决产品工程化难点。 * 深度对接主机厂座舱显示需求，输出技术方案、含BOM成本测算，参与客户需求评审及定制化开发。 * 协同销售团队完成产品技术提案（RFQ响应）、定点谈判及量产交付，支持年营收目标达成。 * 拓展AR/VR/PHUD、光学膜材等相关产业链资源，探索舱内全景显示、光场显示等下一代技术预研。 * 推动显示系统与座舱域控、舱内外感知等方向的融合创新。
THE ROLE 作为DU质量工程师，你将主要负责特斯拉电驱产品的制造质量管理，保障产线生产制造质量稳定及交付可靠的产品。你能够掌握全世界最先进、最全面的产品质量工艺及标准规范；获取行业顶尖的培训资源，助力你成为制造技术专家；扁平化结构，多样化职业发展通道助你快速成长。 RESPONSIBILITIES职责描述： 遵守公司规章制度，严格按照作业指导书工作，积极查找安全隐患，及时汇报安全隐患和事故，提出安全合理化建议，通过不断改进，创造安全健康的工作环境 ； 质量文件管理：编制并参与维护产线PFMEA、PF及CP等工艺质量文件，并负责文件变更，评审管理； 产品质量标准的编制与修订：根据产品实际生产情况及产品工程spec标准，持续性的维护产品质量标准，并负责定义与更新CP 要求； 生产线问题解决：快速响应生产线问题，从质量问题解决的方法和流程上支持DU车间解决生产线因为人、机、料、法、环、测等各方面原因造成的问题；并根据风险评估流程做好风险件管理和风险评估； 新项目SOP开阀：根据新项目需求，跟踪新项目各项目节点各功能模块项目导入阶段的开阀材料评审和放行。监督并实时反馈新项目各阶段验收工作的实际状态和风险，持续跟踪问题点的关闭并监控产品爬坡直至达产时的质量表现； 生产线FTT监控：监控各条产线量产阶段的FTT表现，并寻求FTT 上可改善的空间。持续提升FTT表现； 持续改善：持续性的在质量、成本、效率以及安全等方向上发现问题并进行改善，持续性的关注产品质量表现并进行改善； 合作性：需要与全球工厂进行协作，解决复杂问题，参与工艺过程标准的制定。能够运用质量大数据高效分析和解决质量问题。 REQUIREMENTS