长鑫存储质量数据监控工程师-Quality Data Monitoring Engineer(J18562)
任职要求
1.教育背景与专业知识：本科及以上学历，数据科学、统计学、计算机、电子工程、工业工程或相关理工科专业； 2.行业与专业经验：3年以上半导体或电子制造业数据分析或质量工程经验，有机器学习应用…
工作职责
1.质量控制点监控与改善： 对测试和模组生产全流程相关的质量控制点（涵盖产品、材料、制程风险）进行监控并推动改善； 2.质量问题跟进与闭环管理： 跟进处理工厂质量问题，落实解决方案与行动，完成闭环管理； 3.数据驱动质量改善： 熟练运用SPC、MSA、QCP等质量工具进行数据分析，主导质量改善项目，推动质量预防和早期侦测的CIP； 4.质量管理系统优化： 识别质量管理系统中的薄弱项，建立相应的监控机制，完善质量管理系统； 5.其他工作： 完成上级领导安排的其他工作。
1、负责电商平台品类商品质量日常监控，包括但不限于商品差评率、退货率、投诉率的监控与预警； 2、对异常质量数据进行多维度下钻分析，定位核心问题，输出分析报告； 3、协同品类质量工程师，对重点质量问题提供数据支持，参与改进项目的效果跟踪与复盘； 4、维护和优化质量数据监控看板。
负责质量管理相关的业务数据分析工作，包括但是不限于指标体系构建，质量问题诊断，体验改进策略评估及专项分析；协助上级定制年度质量目标及策略，并对各个团队目标进行拆解及周期性考核，推动质量目标达成；搭建预测模型，如体验感受模型，体验风险模型等，对过程质量异常做提前监控及管理，并提炼和完善模型。维护质量运营数据，建设数据管理工具及看板，为业务体验改善提供决策数据。
1、模型对⻬与数据影响分析：深⼊⼤模型对⻬训练（SFT/RLHF）的全流程，理解并分析数据在每个环节对模型能⼒的核⼼影响。 2、数据缺陷定位与优化：通过对模型评测、负⾯案例和⽣产数据的深度分析，从数据视⻆定位模型与数据的缺陷，提出并推动有效的优化策略。 3、数据⽣产与评测体系建设：参与设计和迭代模型对⻬所需的数据⽣产⽅案、数据平台⼯具搭建，并辅助构建、维护⽤于衡量模型能⼒的评测基准。 4、效率与质量探索：探索并实践利⽤⼤模型本⾝提升数据⽣产、标注和评测效率的前沿⽅法，挑战更⾼的数据质量与效率上限。
1、模型对⻬与数据影响分析：深⼊⼤模型对⻬训练（SFT/RLHF）的全流程，理解并分析数据在每个环节对模型能⼒的核⼼影响。 2、数据缺陷定位与优化：通过对模型评测、负⾯案例和⽣产数据的深度分析，从数据视⻆定位模型与数据的缺陷，提出并推动有效的优化策略。 3、数据⽣产与评测体系建设：参与设计和迭代模型对⻬所需的数据⽣产⽅案、数据平台⼯具搭建，并辅助构建、维护⽤于衡量模型能⼒的评测基准。 4、效率与质量探索：探索并实践利⽤⼤模型本⾝提升数据⽣产、标注和评测效率的前沿⽅法，挑战更⾼的数据质量与效率上限。