长鑫存储智能产品测试研发(J17325)
任职要求
学历要求：硕士及以上，博士优先 专业要求：微电子、计算机科学、电子信息、电子工程、AI、统计学等相关专业 其他要求： 1.专业背景： -精通功能测试、性能测试及可靠性测试方法论，熟悉半导体产品测试全流程（如CP、FT测试）。 -具备AI在测试领域的研究经验，研究方向包括：强化学习优化测试序列、生成式对抗网络（GAN）模拟极端测试场景等。 2.工具与技能： -熟练使用Python、Java，掌握PyTorch、TensorFlow框架，有测试自动化工具（如Selenium…
工作职责
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。
1.AI验证工具开发： -研发基于大模型的智能验证工具，覆盖功能验证、时序验证及物理验证全流程，提升验证效率与精度。 -构建AI驱动的自动化测试生成系统，优化验证覆盖率并缩短验证周期。 2.缺陷预测与根因分析： -开发缺陷智能预测模型，通过数据挖掘与模式识别减少漏检/误检，实现验证结果精准溯源。 -验证流程优化，提前规避设计风险，降低后期迭代成本。 3.验证流程重构： -主导AI与传统EDA验证工具（如VCS、QuestaSim）的深度集成，推动验证流程标准化与智能化。 -探索形式化验证（FormalVerification）与AI结合的创新方法，突破复杂场景验证瓶颈。 4.跨领域协作： -联动设计团队、工艺团队及AI算法团队，推动验证工具落地适配。 -沉淀验证知识库，形成可复用的验证策略与案例模板。
1.前瞻性测试系统开发： -构建面向未来DRAM产品的智能测试平台，攻克超高速接口测试、3D堆叠结构（TSV）多物理场耦合分析等难题。 -研发AI驱动的动态测试策略引擎，实现测试用例自动化生成与覆盖率实时优化，测试效率提升。 2.缺陷预测与根因溯源： -开发基于深度学习的缺陷预测模型，提前识别潜在失效模式。 -构建多维度测试数据湖，融合电性参数、工艺波动与可靠性数据，实现缺陷根因的毫秒级定位。 3.测试流程创新： -主导AI与传统测试设备的深度集成，推动测试向量自主优化与自适应校准。 -开发面向存算一体（PIM）架构的功能-性能联合测试框架，突破近存计算场景下的验证瓶颈。 4.跨领域协同与标准制定： -联动设计团队建立测试约束左移机制，在架构设计阶段介入风险验证。 -参与JEDEC/IEEE测试标准制定，主导超低电压（VLP）测试方法论与车规级DRAM（AEC-Q100）可靠性验证规范提案。
-负责百度智能云产品业务质量保证工作 -保障产品质量，根据产品需求进行功能、性能、效果测试，包括测试方案设计、执行、BUG追踪、测试分析和测试改进等 -提升测试效率，开发测试工具、自动化测试框架、自动化测试脚本等，进行自动化测试 -研发流程建设，参与单元测试、代码评审、持续集成、自动部署、线上监控等工作，确保代码质量和交付效率 -深入理解用户场景，评估项目质量风险，解决项目痛点问题，优化与改进用户体验，推动产品竞争力提升
负责百度智能云产品业务质量保证工作 -保障产品质量，根据产品需求进行功能、性能、效果测试，包括测试方案设计、执行、BUG追踪、测试分析和测试改进等 -提升测试效率，开发测试工具、自动化测试框架、自动化测试脚本等，进行自动化测试 -研发流程建设，参与单元测试、代码评审、持续集成、自动部署、线上监控等工作，确保代码质量和交付效率 -深入理解用户场景，评估项目质量风险，解决项目痛点问题，优化与改进用户体验，推动产品竞争力提升