长鑫存储网络工程师 | Network Engineer(J15083)

1、根据半导体需求和第一性原理、动力学仿真、AI 结合，推进材料应用研究； 2、将半导体实际问题转化为第一性原理计算和分子动力学的简化模型； 3、跟踪学术界最新研究成果，对材料理化性质设计性质预测和机理分析的流程； 4、基于材料基因方法和大数据范式，开发高通量计算工作流，辅助材料的设计和筛选。

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。

● 负责公有云交付架构和平台工具的规划设计，通过部署架构优化、部署工具和体系建设来提升全流程交付部署效率 ● 持续提升云平台及其系统组件的可交付能力，建立知识库、交付工具、交付流程优化及方法论 ● 负责公有云新Region/AZ交付项目全链路交付实施，识别和屏蔽实施前技术风险 ● 基于平台和数据的持续建设，推动交付平台工具优化，提升云产品自动化交付能力；并设计和输出交付平台的独立部署、版本管理等能力

● 负责公有云交付架构和平台工具的规划设计，通过部署架构优化、部署工具和体系建设来提升全流程交付部署效率 ● 持续提升云平台及其系统组件的可交付能力，建立知识库、交付工具、交付流程优化及方法论 ● 负责公有云新Region/AZ交付项目全链路交付实施，识别和屏蔽实施前技术风险 ● 基于平台和数据的持续建设，推动交付平台工具优化，提升云产品自动化交付能力；并设计和输出交付平台的独立部署、版本管理等能力