长鑫存储研发数据科学图形图像算法工程师-TD Data Science Graphics and Image Algorithm Engineer(J15962)
任职要求
1.硕士及以上学历，计算机/数学/软件/物理等理工科专业； 2. 2年以上相关工作经验，有半导体领域经验优先考虑； 3.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；通过CET-6或同等外语水平，具备良好的英文听说读写能力； 4.拥有良好的沟通协调能力，在校期间有参加实习工作经历为…
工作职责
1.基于半导体SEM/TEM等图像数据，与设计版图数据，实现图像中的异常识别，精确表征，版图图形检查规则优化 ； 2.开发数据驱动模型和算法，分析半导体版图设计与实际晶圆图像的差异，识别光刻畸变、缺陷热点等制造风险； 3.构建计算机图形学算法（如几何变换、拓扑分析、特征提取），实现版图与SEM/TEM图像的自动对齐，精确表征，异常检测等； 4.设计AI增强的规则引擎，结合机器学习优化DRC规则库，提升对图形边缘失真、层间偏移等复杂问题的预测准确性； 5.建立图像诊断闭环系统，将识别结果反馈至工艺设计，驱动版图优化与制程改进； 6.开发GPU加速的图像处理流水线，处理超大规模版图数据（TB级）。
1.负责研发工程分析系统的设计、数据处理、模型、算法与功能开发，运用AI&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，神经网络建模，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，使用前沿的深度学习，机器学习模型，结合OpenCV等视觉工具，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.负责开发、优化和落地应用前沿的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、时间序列数据预测与异常检测等方面的系统性能，提升工程分析效率与能力 6.负责开发、优化和落地应用前沿的AI LLM/多模态智能体Agent技术，实现智能解决方案，提升工程分析效率与能力 7.负责工程数据分析系统前沿web前后端、数据处理技术与框架的调研、应用与改造，满足复杂工程数据分析场景的需求 8.至少负责以上2-3个方面
1、负责跨境物流的数据全流程设计和数据模型搭建工作，构建高可用的数据架构，大模型及行业相关产品的数据模型建设及应用支持工作； 2、深入理解数据业务，基于业务需求，独立设计业务产品相关数据模型，并赋能业务同学和业务产品，同时支撑业务的创新和探索，体现数据价值； 3、制定开发规范并主导数据仓库技术选型，并能够指导团队完成离线和实时的ETL开发，确保研发质量；
1.多模态模型数据处理：负责游戏研发阶段多模态模型的数据处理， 包括不仅限文档OCR、版面理解、表格/公式识别、图表解析、图片视频解析等核心场景，以业务问题为驱动，持续提升模型效果； 2.数据闭环建设：主导数据优化工作，包括问题样本与难例自动化挖掘、多源异构模型交叉投票标注、视觉渲染闭环质量校验、数据分布结构性优化等，构建高质量、可持续迭代的数据飞轮； 3.专项难题攻关：针对复杂表格、公式、图表、图片、视频等复杂场景，设计并落地专项技术方案，解决解析不全、解析错乱等核心问题； 4.前沿技术转化：持续跟踪多模态大模型前沿进展，结合业务场景完成技术选型与落地验证。
1、主导存储云平台架构设计与核心开发：负责小红书存储平台产品的架构演进与核心模块开发，探索AI-Native架构下的智能存储解决方案，推动平台从工具型向智能型升级。 2、构建智能化运维体系：独立负责存储与数据库自助管理平台的技术规划与落地，结合大模型能力打造智能运维Agent，实现自然语言交互式运维，降低数据库使用门槛。 3、驱动运维智能化转型：基于LLM Agent技术重构自动化运维平台，构建具备自诊断、自修复、自优化能力的智能运维体系，实现从"人工运维"到"无人值守"的跨越。 4、深耕AI+数据库创新场景：主导大模型在数据库领域的深度应用落地，包括智能SQL优化、异常检测与根因分析、容量预测与自动扩缩容、智能告警降噪等核心场景。 5、引领产品体验升级：持续跟踪业界前沿AI Agent产品（如OpenClaw、Claude Code、Devin等），将先进AI交互范式融入数据库存储平台，打造行业标杆级智能化运维体验。