长鑫存储研发智能数据科学(J17355)
任职要求
学历要求：硕士及以上，博士优先 专业要求：计算机、数学、软件工程、物理等理工科专业 其他要求： 1.通过CET-6或同等外语水平，具备良好的英文听说读写能力 2.学习能力与实践能力强，具备数据科学前沿领域文献阅读与快速代码实践能力 3.拥有良好的沟通协调能力，在校期…
工作职责
1.负责研发工程分析系统的设计、数据处理、算法与功能开发，用数据科学的方法与工具，提高研发效率和缩短新产品研发周期 2.负责与设计/器件/工艺/整合/可靠性/缺陷与量测/IT等相关部门合作，进行工程数据分析系统的项目管理，完成需求梳理，产品设计与规划，推动系统开发与落地，产生业务价值 3.负责针对特定研发领域工程问题，进行数学建模，优化求解，统计建模，数据挖掘，数据分析，解决实际问题。然后进一步抽象出方法论，通过系统化，高效解决类似问题，加速研发 4.负责进行半导体图像数据处理，使用OpenCV等传统视觉工具，快速提取针对特定问题特征，实现高信噪比指标来表征工程问题，加速研发 5.负责探索和落地应用前沿的AI模型与算法，包括深度学习、机器学习方面，提升半导体制造领域的图像分类、检测与分割等方面的系统性能，提升工程分析效率与能力 6.负责探索和落地应用前沿的AI方法，提升时间序列数据的异常检测，异常诊断等系统性能，提升工程分析效率与能力
1.引入先进的AI技术和算法，与团队探索工艺研发，工艺优化中数字化，智能化的场景，将工艺研发与AI技术深度融合，创新工艺配方的研发及优化流程，与业务团队紧密合作，显著提升研发效率并缩短研发周期 2.探索DRAM测试验证中数字化，智能化的场景，包括但不限于：修补，ECC，测试pattern优化，根因分析等方向，与测试团队紧密合作，提升测试验证效率和准确度，缩短整体测试时间 3.与设计部门紧密合作，研究电路设计中数字化、智能化方案，包括但不限于电路仿真，数字验证，设计优化，版图生成，物理验证等方向，提升设计流程效率，加速产品设计进程，增强设计验证的全面性和可靠性 4.与模型团队协同，推进多模态大模型的开发和训练，加速大模型在长鑫的业务落地及应用
AI测试系统开发： -基于大模型技术构建智能测试平台，实现测试用例自动化生成、测试结果实时分析及缺陷预测，提升测试覆盖率至99%以上。 -开发AI驱动的动态测试策略优化引擎，缩短测试周期30%-50%，降低冗余测试用例比例。 2.测试数据分析与溯源： -构建多维度测试数据湖，利用深度学习挖掘测试数据中的潜在失效模式，实现缺陷根因的秒级定位。 -设计测试约束左移方案，在早期设计阶段介入风险识别，减少后期迭代成本。 3.测试流程智能化重构： -主导AI与传统测试工具（如LabVIEW、Jenkins）的深度融合，推动自动化测试向自主决策测试演进。 -研发自适应测试框架，支持复杂场景（如高低温、电压瞬变）下的智能参数调优与异常捕获。 4.跨领域协同创新： -联动设计、制造及可靠性团队，建立测试-设计反馈闭环，驱动产品设计规则优化。 -沉淀AI测试知识图谱，形成可复用的测试模式库与最佳实践指南。
我们是小红书中台大模型 Infra 团队，专注打造领先易用的「AI 大模型全链路基础设施」！团队深耕大模型「数-训-压-推-评」技术闭环，在大模型训练加速、模型压缩、推理优化、部署提效等方向积累了深厚的技术优势，基于 RedAccel 训练引擎、RedSlim 压缩工具、RedServing 推理部署引擎、DirectLLM 大模型 API 服务、QuickSilver 大模型生产部署平台等核心产品，持续赋能社区、商业、交易、安全、数平、研效等多个核心业务，实现 AI 技术高效落地！ 1、参与设计实现支持RLHF/DPO等对齐技术的高效训练框架，优化强化学习阶段的Rollout、Reward Model集成、多阶段训练 Pipline； 2、研发支持多机多卡 RL 的分布式训练框架，开发TP/PP/ZeRO-3与RL流程的动态协同机制，解决 RL 算法在超长时序下的显存/通信瓶刭 3、构建端到端后训练工具链，主导框架与 MLOps 平台集成，提供训练可视化、自动超参搜索等生产级能力 4、与公司各算法部门深度合作，参与大语言模型LLM、多模态大模型 MLLM等业务在 SFT/RL领域的算法探索和引擎迭代； 5、参与分析各业务 GPU 利用率与饱和度等指标，结合业务场景持续优化训练框架能力，提升框架领先性。
我们是小红书中台大模型 Infra 团队，专注打造领先易用的「AI 大模型全链路基础设施」！团队深耕大模型「数-训-压-推-评」技术闭环，在大模型训练加速、模型压缩、推理优化、部署提效等方向积累了深厚的技术优势，基于 RedAccel 训练引擎、RedSlim 压缩工具、RedServing 推理部署引擎、DirectLLM 大模型 API 服务、QuickSilver 大模型生产部署平台等核心产品，持续赋能社区、商业、交易、安全、数平、研效等多个核心业务，实现 AI 技术高效落地！ 工作职责： 1、参与/负责研发面向大语言模型(LLM)/多模态大模型(MLLM)等类型模型的推理服务框架； 2、参与/负责KV Router、PD分离/EPD分离、KVCache管理、动态PD调整等分布式推理能力建设； 3、通过并行计算优化、分布式架构优化、异构调度等多种框架技术，打造高效、易用、领先的AI推理框架； 4、参与/负责构建推理框架的系统容错能力，包括但不限于请求迁移、优雅退出、故障检测、自愈等能力建设； 5、深度参与周边深度学习系统多个子方向的工作，包括但不限于模型管理、推理部署、日志/监控、工作流编排等； 6、与全公司各业务算法部门深度合作，为重点项目进行算法与系统的联合优化，支撑业务目标达成。