长江存储智能算法(J13949)
校招全职工艺技术类地点：武汉状态：招聘
任职要求
学历要求：硕士及以上学历，博士优先 专业要求：计算机科学与技术/自动化/机械电子工程/应用数学/图像处理/工业工程等相关领域 要求（满足之一）： 1. 掌握 Python/Java，具有基于 Linux 的仿真建模系统（如 MATLAB/ANSYS）开发实战经验 2. 精通多目标优化算法与决策支持工具开发，熟悉 CPLEX/Gurobi 等求解器，具备工艺-设备-材料耦合优化项目经验 3. 掌握 OpenCV 图像处理框架，主导过工业级缺陷检测、三维重建等算法研发及嵌入式部署（FPGA/DSP …
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工作职责
通过提供数字化、智能化的解决方案协助解决半导体设计、研发、中试过程中的问题和挑战推动新研究院数字化工作落地，核心职能主要包括以下方面: 1.负责半导体研发、研发线生产系统建设，交付数字化方案支持研发线智能高效运营 ； 2.负责三维存储器以及其他半导体工艺图形图像分析算法模型开发和平台建设； 3. 负责支持三维存储器以及其他半导体产品的多物理场模拟仿真体系和平台建设，优化工艺设备材料研发 4.负责复杂研发工程问题的多目标优化分析，设计自动化决策支持工具 5.主导相关工业软件/大数据平台平台业务架构设计，实现模块化功能开发与性能调优 6. 推动 AI 场景落地，跟踪前沿算法（如深度学习、强化学习）
包括英文材料
学历+
图像处理+
https://opencv.org/blog/computer-vision-and-image-processing/
This fascinating journey involves two key fields: Computer Vision and Image Processing.
https://www.geeksforgeeks.org/python/image-processing-in-python/
Image processing involves analyzing and modifying digital images using computer algorithms.
https://www.youtube.com/watch?v=kSqxn6zGE0c
In this Introduction to Image Processing with Python, kaggle grandmaster Rob Mulla shows how to work with image data in python!
Python+
https://liaoxuefeng.com/books/python/introduction/index.html
中文，免费，零起点，完整示例，基于最新的Python 3版本。
https://www.learnpython.org/
a free interactive Python tutorial for people who want to learn Python, fast.
https://www.youtube.com/watch?v=K5KVEU3aaeQ
Master Python from scratch 🚀 No fluff—just clear, practical coding skills to kickstart your journey!
https://www.youtube.com/watch?v=rfscVS0vtbw
This course will give you a full introduction into all of the core concepts in python.
Java+
https://www.youtube.com/watch?v=eIrMbAQSU34
Master Java – a must-have language for software development, Android apps, and more! ☕️ This beginner-friendly course takes you from basics to real coding skills.
Linux+
https://ryanstutorials.net/linuxtutorial/
Ok, so you want to learn how to use the Bash command line interface (terminal) on Unix/Linux.
https://ubuntu.com/tutorials/command-line-for-beginners
The Linux command line is a text interface to your computer.
https://www.youtube.com/watch?v=6WatcfENsOU
In this Linux crash course, you will learn the fundamental skills and tools you need to become a proficient Linux system administrator.
https://www.youtube.com/watch?v=v392lEyM29A
Never fear the command line again, make it fear you.
https://www.youtube.com/watch?v=ZtqBQ68cfJc
MATLAB+
https://matlabacademy.mathworks.com/?page=1&sort=featured
Learn MATLAB and Simulink through interactive, in-product exercises
https://www.mathworks.com/help/matlab/getting-started-with-matlab.html
Millions of engineers and scientists worldwide use MATLAB® to analyze and design the systems and products transforming our world.
https://www.youtube.com/watch?v=7f50sQYjNRA
Learn the fundametnals of MATLAB in this tutorial for engineers, scientists, and students.
算法+
https://roadmap.sh/datastructures-and-algorithms
Step by step guide to learn Data Structures and Algorithms in 2025
https://www.hellointerview.com/learn/code
A visual guide to the most important patterns and approaches for the coding interview.
https://www.w3schools.com/dsa/
CPLEX+
https://home.engineering.iastate.edu/~jdm/ee458/CPLEX-GettingStarted2017.pdf
Describes the components of CPLEX: Interactive Optimizer, Concert Technology, Callable Library.
https://www.ibm.com/docs/en/icos/22.1.2?topic=ide-getting-started-tutorial
A tutorial in which you launch the IDE, create an empty project, enter an OPL model, add data, add a settings file, create run configurations and execute them.
https://www.youtube.com/watch?v=70HH-GNR9uM
Introduction to CPLEX OPL, Work Environment, Creating a new project, run configuration, data and model files.
Gurobi+
https://gurobi-machinelearning.readthedocs.io/en/stable/user/start.html
A Python package to help use trained regression models in mathematical optimization models.
https://www.youtube.com/watch?v=Er5RM06D9i8&list=PLHiHZENG6W8B_65-Unq-G59PtQtEc1Xj4
This session will provide a brief overview of the training.
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1、商品库基础产品设计与迭代：负责商品库底层模型设计与优化，包括品类结构与类目管理、商品属性体系（CPV）、淘系品牌库、标准商品定义（SPU）、同款商品底层。 2、商品数据质量建设与持续优化：协同商家发品链路，对商品数据进行采集、清洗、校验、巡检，探索和应用大模型，持续优化底层商品数据质量，提升商品特征数据的准召。 3、商品数据应用链路：联合算法团队优化大商品标签体系，支持搜索、推荐、妈妈等核心场景的商品数据的应用链路，带来业务增量。
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