长鑫存储智能研发仿真工程师/专家 | TD Intelligent Process Simulation Engineer / Expert(J13390)
任职要求
1、具有微电子、物理、化学、材料、力学等理工科专业硕士研究生及以上学历，有博士学历者优先； 2、有光刻/刻蚀/OPC/等相关半导体工艺工作经验,熟悉DFM（Design for Manufacturability）工作者优先； 3、具有半导体仿真工具经验优先（Coventor SEMulator3D、slitho等） 4、较强的团队意识和快速反应能力。
工作职责
基于半导体全工艺物理仿真技术，建立wafer数字孪生，以此为基础实现设计与工艺协同优化（DTCO），制程Flow优化，path finding等，并结合电性仿真验证元件特性及不良分析。 1、半导体工艺（光刻/刻蚀/化学机械研磨等）建模模拟，评估模型准确度与适用性； 2、通过工艺模拟实现设计与工艺协同优化设计，在版图出版阶段预测版图weak point； 3、通过工艺仿真找到工艺极限窗口，向Design及Layout 反馈并更新已有规则 4、仿真结构与TCAD 仿真结合。
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。
1. 芯片级热模拟，芯片热阻提取，芯片功耗计算与提取，温度对器件性能评估； 2. 封装散热方案设计及结温测试，热仿真模型优化和标定； 3. 先进封装相关仿真，机械应力、翘曲、热仿真； 4. 对接工艺设计部门，了解相关设计工艺，仿真支持设计改善； 5. 跨尺度仿真模型网格处理，网格模型智能化，计算模型数值化。
负责端到端大模型闭环仿真相关的3D场景重建算法应用和自研仿真引擎开发，并落地于自动驾驶闭环仿真业务 基于三维重建算法和游戏引擎提升3D仿真动静态场景渲染真实度和效率，交付高逼真度的虚拟仿真3D场景和资产 开发产品级的端到端虚拟仿真引擎，提升交通流智能体真实度，提升闭环仿真各系统模块运行效率，减少云端部署和运行成本 调研自动驾驶仿真相关的前沿算法和技术，突破现有仿真工具的功能瓶颈
主导智能终端产品(平板、智能手表、耳机和新品类产品）的基带设计任务，主导完成必要的技术预研开发及验证，为项目可量产性做准备。负责智能终端相关产品的基带相关模块(系统稳定性、电源、可靠性、sensor、音频、SI等)调试工作，保证基带相关模块设计的质量和进度。具体包括： 1、洞察与研究基带行业发展趋势、前沿技术及资源，为整机系统硬件基带设计储备技术资源； 2、负责智能终端产品基带相关的原理设计、优化和评审，PCB Layout布局与走线的设计指导和评审； 3、负责智能终端产品基带相关元器件评估及选型、跟进新器件或模组的设计和调试测试，确保新器件和模组的导入以及可靠应用； 4、对所负责的模块跟进调试，确保在项目各个阶段性能达标； 5、良好的沟通协作能力，具备一定推动力，积极参加并组织领域内相关工作的交流和研讨，进行经验与知识的分享及学习。