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…
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。
算法工程师 1.基于滴滴交通出行业务，构建完整的打车智能化运营策略解决方案，包括但不限于增长策略、定价策略、供需预测、资源分配策略等各类丰富场景； 2.承担网约车业务核心业务指标，使用运筹优化、机器学习、因果推断等技术持续优化超大规模动态双边市场的交易效率。 计算机/应用数学/计量经济学/统计学相关专业，研究生/本科，2023年毕业 编程基础扎实，至少熟悉python/scala/R等编程语言之一 熟悉常用的机器学习与数据挖掘方法 熟悉常用统计理论与分析方法，数理逻辑好，具有一定的数据分析能力 有较强的学习能力和好奇心，自驱性强，具备良好的团队合作和沟通能力 加分项： 1. 有计量经济学/因果推断方向相关背景优先 2. 有运筹优化/收益管理相关背景优先 3. 有深度学习相关背景优先 4. 有SQL、Hadoop、Spark、Hive、TensorFlow相关经验优先
1. 负责滴滴金融保险风险场景的模型设计、建设、开发、应用落地、持续迭代优化，为业务风险指标负责。 2. 拆解业务风险指标，转化为模型指标，并为之设定合理的提升目标 3. 尝试各类特征工程方法，挖掘集团内外部数据，加工生成有效特征，优化模型效果 4. 数据算法创新，了解并跟进业界领先的人工智能和深度学习进展，推动新的技术在风控领域落地
1. 负责万亿级别QPS的分布式缓存/存储集群，支撑公司所有产品线的业务需求； 2. 设计、研发高可用、高性能的缓存/存储架构和中间件，应对弹性扩缩容，秒级故障自动切换，异地多活，分布式事务等极具挑战性的工作内容和方向； 3. 优化系统性能，深入内核，提升基础服务相关资源的使用率，增加系统稳定性，保障业务运行； 4. 设计并研发自动化运维平台，提升运维质量和效率，探索运维自动化和智能化技术和方向。