长鑫存储质量统计工程师 | Quality Statistical Engineer(J17272)
任职要求
1.硕士及以上学历，计算机科学、统计学、数学、电子信息等相关专业。 2.3年以上数据挖掘或机器学习相关工作经验，有半导体/制造业背景优先。 3.熟练使用Python及Pandas、NumPy、Scikit-learn等数据科学库;精通逻辑回归、XGBoost、决策树等算法原理及调优方法。 4.扎实的统计学基础，熟悉假设检验、回归分析、时间序列分析等;熟悉SQL/Hive等数据库查询工具，具备大规模数据处理经验。 4.良好的逻辑思维与跨部门沟通能力，能快速理解业务需求。
工作职责
1.负责半导体制造生产过程中的统计分析与建模，优化良率、设备效率及工艺流程。 2.基于Python开发机器学习/深度学习模型，应用逻辑回归、XGBoost、随机森林等算法解决实际问题（如缺陷检测、预测性维护等）。 3.结合统计学方法与业务需求，设计数据驱动的解决方案，推动生产智能化。 4.与工艺、设备、研发团队协作，输出可落地的算法模块或工具。 5.撰写技术文档及分析报告，向管理层汇报关键发现。
1.深入车规产品的后端质量特性，掌握其性能参数、工艺要求及潜在质量风险点，制定针对性的质量管控策略； 2.负责车规产品的后端质量检验标准制定，明确各工艺站点的关键质量特性、检验方法、抽样方案及判定准则； 3.定期对车规产品后端生产制造供应商进行质量评估，收集、整理并分析生产制造的质量数据，包括进货批次合格率、拒收批次情况、质量波动趋势等，形成供应商质量评估报告。针对评估结果，与供应商沟通协商，推动供应商持续改进质量，提升车规产品的生产制造质量水平； 4.对车规产品在后端生产现场出现和客户端反馈的质量问题进行快速响应与深入分析，运用质量分析工具（如因果图、柏拉图、鱼骨图等）查找问题根源，制定有效的纠正与预防措施，防止质量问题的再次发生。
1.研发质量管理: 负责RD SPC管理与运营，针对不达标项目追踪改善报告及闭环管理，召开RD quality meeting，进行RD quality event review及quality project运行(如FDC管理) 2.新产品transfer质量管理:新产品MRR (manufacturing readiness review)管理及追踪，确保新品健康度 3.跨厂运营质量管理:负责FEOQ各部门跨厂区运营质量管理(系统对齐/业务对齐), 同步运营模式，保证各厂执行一致性；跨厂区指标对比，输出差异性 4.FE OQ系统功能推进: 负责FEOQ各function 系统功能集成及AI系统功能推进
岗位职责 ： 1. 深入研究内存模组二级原材料(包括 PCB、电阻、电容、电感、IC颗粒等)的质量特性，掌握其性能参数、工艺要求及潜在质量风险点，制定针对性的质量管控策略； 2. 负责内存模组二级原材料(包括 PCB、电阻、电容、电感、IC颗粒等)的质量检验标准制定，明确各项原材料的关键质量特性、检验方法、抽样方案及判定准则； 3. 定期对原材料供应商进行质量评估，收集、整理并分析原材料的质量数据，包括进货批次合格率、拒收批次情况、质量波动趋势等，形成供应商质量评估报告。针对评估结果，与供应商沟通协商，推动供应商持续改进质量，提升原材料来料质量水平； 4. 对内存模组二级原材料在生产现场出现和客户端反馈的质量问题进行快速响应与深入分析，运用质量分析工具（如因果图、柏拉图、鱼骨图等）查找问题根源，制定有效的纠正与预防措施，防止质量问题的再次发生。
岗位职责 ： 1. 深入研究内存模组二级原材料(包括 PCB、电阻、电容、电感、IC颗粒等)的质量特性，掌握其性能参数、工艺要求及潜在质量风险点，制定针对性的质量管控策略； 2. 负责内存模组二级原材料(包括 PCB、电阻、电容、电感、IC颗粒等)的质量检验标准制定，明确各项原材料的关键质量特性、检验方法、抽样方案及判定准则； 3. 定期对原材料供应商进行质量评估，收集、整理并分析原材料的质量数据，包括进货批次合格率、拒收批次情况、质量波动趋势等，形成供应商质量评估报告。针对评估结果，与供应商沟通协商，推动供应商持续改进质量，提升原材料来料质量水平； 4. 对内存模组二级原材料在生产现场出现和客户端反馈的质量问题进行快速响应与深入分析，运用质量分析工具（如因果图、柏拉图、鱼骨图等）查找问题根源，制定有效的纠正与预防措施，防止质量问题的再次发生。