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职位月薪: 面议
岗位职责: 1. 数据建模与根因分析:主导晶圆厂全链路生产数据(制程、天车调度、设备日志)的挖掘与分析,搭建机器学习、时序分析及异常检测模型,精准识别产能制约因素并输出根因结论; 2. 算法研发与迭代落地: 研发适配晶圆制造场景的智能调度、产能预测、设备健康度预判等算法,对接RTS调度、天车仿真及MES日志系统,推动算法方案在生产环境部署与持续优化; 3. 生产改善方案制定与推动:联动生产、设备、工艺及调度团队,基于数据洞察制定可落地的产能提升方案,优化天车路径、派工策略、Lot流转节奏及设备维保周期,提升晶圆产出效率; 4. 数据体系与知识库搭建:梳理生产、运输、设备三类核心数据规范,构建异常特征库、故障样本库及调度效率数据库,沉淀数据挖掘工具与方法论,支撑数字化项目与产能优化。 任职要求: 1. 教育背景与专业知识:本科及以上学历,统计学、数学、计算机、AI、数据科学、自动化、微电子智能制造等相关专业; 2. 专业技能与资格:能使用Python及Pandas、NumPy、Scikit-learn、PyTorch/TensorFlow完成数据分析与建模;能使用SQL完成数据清洗与查询;能独立应用回归预测、聚类分类、时序分析、关联规则、异常检测、智能优化调度等算法对生产场景建模; 3. 行业与专业经验:5年以上工业、制造业或半导体行业数据挖掘、算法建模工作经验;有半导体晶圆厂工作经验者优先(能理解晶圆生产流程、机台运行逻辑、天车物料运输调度及RTS派工调度流程); 4. 项目/任务成果:具备从数据提取、分析建模、问题定位到输出改善方案并落地的全流程项目经验,有至少1个晶圆制造算法成功部署并产生效益的案例; 5. 其他要求:能处理海量工业时序数据与非结构化设备日志数据,具有独立面对复杂生产系统的数据挖掘与推动能力,能对接产线协同推进算法落地。
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您目前还没有登录:立即登录岗位职责: 1. 数据建模与根因分析:主导晶圆厂全链路生产数据(制程、天车调度、设备日志)的挖掘与分析,搭建机器学习、时序分析及异常检测模型,精准识别产能制约因素并输出根因结论; 2. 算法研发与迭代落地: 研发适配晶圆制造场景的智能调度、产能预测、设备健康度预判等算法,对接RTS调度、天车仿真及MES日志系统,推动算法方案在生产环境部署与持续优化; 3. 生产改善方案制定与推动:联动生产、设备、工艺及调度团队,基于数据洞察制定可落地的产能提升方案,优化天车路径、派工策略、Lot流转节奏及设备维保周期,提升晶圆产出效率; 4. 数据体系与知识库搭建:梳理生产、运输、设备三类核心数据规范,构建异常特征库、故障样本库及调度效率数据库,沉淀数据挖掘工具与方法论,支撑数字化项目与产能优化。 任职要求: 1. 教育背景与专业知识:本科及以上学历,统计学、数学、计算机、AI、数据科学、自动化、微电子智能制造等相关专业; 2. 专业技能与资格:能使用Python及Pandas、NumPy、Scikit-learn、PyTorch/TensorFlow完成数据分析与建模;能使用SQL完成数据清洗与查询;能独立应用回归预测、聚类分类、时序分析、关联规则、异常检测、智能优化调度等算法对生产场景建模; 3. 行业与专业经验:5年以上工业、制造业或半导体行业数据挖掘、算法建模工作经验;有半导体晶圆厂工作经验者优先(能理解晶圆生产流程、机台运行逻辑、天车物料运输调度及RTS派工调度流程); 4. 项目/任务成果:具备从数据提取、分析建模、问题定位到输出改善方案并落地的全流程项目经验,有至少1个晶圆制造算法成功部署并产生效益的案例; 5. 其他要求:能处理海量工业时序数据与非结构化设备日志数据,具有独立面对复杂生产系统的数据挖掘与推动能力,能对接产线协同推进算法落地。
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