长鑫存储智能研发算法工程师/专家 | TD Intelligent Process Algorithm Engineer / Expert(J13389)
任职要求
1.计算机/电子信息工程/信息信号处理/模式识别/人工智能等相关专业硕士及以上学历，博士学历者优先； 2.3年以上智能研发/人工智能/大数据相关工作经验，具备大模型及AI Agent开发经验者优先； 3.熟练掌握Python，具备基于业务需求快速原型化（demo）能力； 4.熟悉大模型技术（如LLM、多模态大模型等）及AI Agent开发框架，并有实际项目落地经验； 5.熟悉机器学习算法（如PCA、XGBoost、随机森林等）及关联分析技术，具备实际项目落地经验； 6.熟悉图像/…
工作职责
深入业务视角，以多模态大数据建模及计算物理仿真为基础，借助AI赋能，帮助半导体工程/工艺/元件特性先行预测与优化，提升工程/工艺/元件研发效率。 工作职责： 1.基于半导体工程/工艺/元件研发需求，开发AI Agent，实现研发流程的自动化与智能化； 2.结合大模型技术（如LLM、多模态大模型等），构建智能化的业务交互与决策系统，提升研发效率； 3.基于产品全生命周期的生产大数据，开发根因查询（RCA）、虚拟量测（VM）、高级工艺控制（APC）、高级机台控制（AEC）等智能化解决方案； 4.开发基于业务驱动的智能工程/工艺/元件设计优化工具，结合物理信息神经网络（PINN）、复杂结构数字孪生、先进材料自动选型等技术，实现研发创新； 5.与半导体研发工程师深入合作，理解业务逻辑，打通数据流，设计并开发能够替代工程师重复操作的AI Agent； 6.探索大模型及AI Agent在半导体研发中的应用场景，推动AI技术与业务需求的深度融合。
高德研发效能团队聚焦研发智能化方向，利用大模型技术革新研发交付模式，支撑业务高速发展。主要包括大模型技术在 项目管理、需求理解、代码开发和测试、智能回归、业务评测等研发效能领域的落地，以及大模型强化学习方向的前沿技术探索。
ꔷ Mesh修复与优化：负责“Mesh自动化修复引擎”的研发，解决AIGC模型输出的网格破洞、非流形、漂浮件、法线错误、噪点等问题，实现高质量的水密（Watertight）网格输出和自动化重拓扑（Retopology）。 ꔷ 可制造性分析： 研发3D模型可制造性（3D打印）智能分析算法，自动检测薄壁、悬垂角度、过小细节、打印风险等，并输出分析报告与修复建议。 ꔷ AI参数化基座生成：攻坚“AI参数化基座生成器”V1至V2。研发算法智能分析主体Mesh的姿态、尺寸和接口特征，自动从CAD标准库中匹配、生成并融合参数化基座（如吊坠扣、戒指圈、印章底座），解决Mesh与CAD的“最后一公里”融合难题。 ꔷ 智能支撑生成：针对SLA/DLP等高精度打印工艺，开发智能支撑生成算法，实现支撑结构的最优化（易拆卸、少接触面、省材料）。 ꔷ 几何算法库构建：负责几何处理相关算法库的搭建、性能优化与维护。
作为核心算法成员，参与AI图像相关算法研发，主要服务于下一代智能相册系统。主要工作包括： 一、图像理解方向： 1）开发基于多模态语义的图像理解算法：人物识别、事件聚类、情绪识别、场景识别等；构建个性化的图像语义标签体系； 2）设计图像内容质量评估模型（重复、模糊、人脸表情等）提升用户体验； 3）探索RAG、多模态图像大模型、文本大模型联动下，agent能力建设和开发。 二、 图像AIGC方向（创作与编辑）： 1）研究并实现图像生成与编辑算法，如背景替换、人像美化、风格迁移、文生图，图生图等； 2）参与基于 Diffusion基础模型训练； 3）参与ControlNet、Inpainting、aigc编辑大模型等前沿应用模型的业务开发和落地；
1. 负责生成式AI算法的研究和开发，专注于智能手机影像产品中的应用场景，包括图像、视频、3D等多种影像内容形式的智能生成、编辑和增强； 2. 探索和实现最新的生成式AI技术，如Diffusion、transformer等，以提升影像处理和生成的质量与效率； 3. 与产品团队紧密合作，将最新的生成式AI技术融入公司产品和服务中，显著提升用户体验和满意度； 4. 不断优化现有算法，提高性能和稳定性，确保技术在各种设备和平台上的高效运行； 5. 发布研究成果，积极参与行业会议，与学术界和工业界建立并维护良好的合作与交流关系； 6. 指导和培养团队成员，不断提升团队的技术水平和创新能力。