长鑫存储多维集成扩散工艺研发工程师/专家 - Multidimensional Integration DIFF Process Engineer/Expert(J15664)
任职要求
1. 教育背景与专业知识：本科及以上学历，微电子、材料科学、物理、化学或电子工程等相关理工科专业；
2. 行业与专业经验：5年以上12英寸半导体晶圆厂扩散工艺（Furnace-based DIFF）研发或制程整合（PIE）经验，有研发经历者优先；
3. 专业技能与资格：熟悉热氧化（Oxide）、氮化硅（SiN）、多晶硅（Poly）…工作职责
1. 扩散工艺研发与优化：主导扩散工艺（DIFF）的技术研发与优化，基于实验数据与产线反馈开展参数分析与工艺诊断，持续提升产品性能与良率； 2. 新工艺/新设备/新材料导入：主导新工艺、新设备、新物料的可行性评估、验证规划及量产导入，推动技术迭代； 3. 制程成本与效率管控：开展制程成本分析与控制，推动工艺稳定性与效率提升，优化资源配置； 4. 技术文档与知识产权：承担工艺技术文档编制及知识产权挖掘与申报工作，积累技术资产； 5. 团队培训与跨职能协同：组织并实施团队技术培训，支撑跨职能项目协同与落地，提升团队专业能力； 6. 工艺监控与异常闭环：建立并完善工艺监控体系，强化过程异常识别与闭环管理机制； 7. 国产化设备评估与导入：参与国产化设备的适用性评估、工艺匹配验证及量产导入支持。
1. 薄膜工艺研究与优化：掌握封装领域薄膜工艺原理（包括PVD、CVD、ECP、Diffusion、Furnace等），识别并解决工艺异常问题，保障工艺稳定性并持续优化关键参数； 2. 新技术导入与规范建立：主导新技术导入，设定工艺参数并编制维护标准作业流程（SOP），支撑量产阶段制程稳定性与良率管控； 3. 关键课题攻关与性能提升：面向工艺集成需求，开展关键技术攻关，拓展工艺窗口，提升产品良率及电学或可靠性性能； 4. 新材料/新设备评估导入：评估并导入新材料、新设备及新功能模块，在保障工艺质量前提下推动成本优化； 5. 数据建模与分析：运用SPC、FA等质量管理工具及Python、Matlab或JMP等数据分析软件，开展工艺数据建模与深度挖掘。
1. 工艺异常诊断与优化：深入理解WET清洗工艺原理，独立诊断并解决工艺异常问题，持续开展工艺稳定性维护与优化； 2. 新技术导入与规范建立：主导新技术导入，设定工艺参数并编制更新作业指导书（SOP），承担量产阶段的工艺进度管控与交付保障； 3. 关键课题攻关与良率提升：基于工艺整合需求，牵头攻关关键工艺课题，拓展工艺窗口，提升产品良率及电学或可靠性性能； 4. 新材料/新设备评估导入：开展新材料、新设备及新功能模块的评估与导入，推动工艺成本降低与效能提升； 5. 数据分析与改善：运用SPC、FMEA、8D等质量管理工具及Minitab、JMP或Python等数据分析软件，开展工艺分析与持续改善。
1. 工艺异常诊断与优化：深入理解蚀刻工艺原理，独立识别并解决产线工艺异常问题，持续开展工艺稳定性维护与优化，具备后段制程或封装领域蚀刻工艺经验者优先； 2. 新技术导入与规范建立：主导新技术导入全流程，设定工艺参数并编制更新作业指导书（SOP），协同生产部门保障量产阶段工艺可控性与良率目标达成； 3. 关键课题攻关与良率提升：基于工艺整合需求，牵头攻关关键工艺课题，拓展工艺窗口，提升产品电学性能与制造良率； 4. 新材料/新设备评估导入：开展新材料、新设备及新功能模块的技术评估与导入验证，推动工艺成本优化与技术竞争力提升； 5. 数据驱动工艺决策：运用SPC、FMEA、DOE等质量管理工具及JMP、Python或MATLAB等数据分析软件，支撑数据驱动的工艺分析与改善。
1. 工艺异常诊断与优化：掌握CMP及晶圆减薄工艺基本原理，独立开展工艺异常诊断与解决，持续优化工艺稳定性与重复性； 2. 新技术导入与规范建立：主导新技术导入，设定工艺参数并编制维护标准作业程序（SOP），支撑量产阶段制程监控与良率保障； 3. 关键课题攻关与良率提升：面向工艺整合需求，牵头关键工艺课题攻关，拓展工艺窗口，提升器件性能与产品良率； 4. 新材料/新设备评估导入：开展新材料、新设备及新功能模块的可行性评估与导入验证，推动工艺成本优化； 5. 数据分析与改善：运用SPC、FMEA、DOE等质量管理工具及Python、JMP或Minitab等数据分析软件，开展工艺数据分析与持续改善。