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MTB ASSEMBLY PROCESS ENGINEER
MTB ASSEMBLY PROCESS ENGINEER
发布于 9 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公工艺工程
工艺工程
Ai工具应用
Doe
Fmea
Jmp/Minitab
Spc
半导体封装
失效分析
工艺优化
洁净室环境
值不值得投
70综合评分
综合评分 70
硕士门槛、技术成长性强、福利完善，但需适应洁净室环境与排班制度。
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
1.4万
比工艺工程中位数低
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
98 个在招 · 其中工艺工程 17 个
市场机会
选择适中
台中 · 工艺工程 · 17 个在招
职位详情
关于这个职位
负责半导体封装组装产线的工艺参数监控与优化，保障生产线稳定运行
主导制造缺陷与工艺异常的根因分析，实施SPC统计过程控制以降低波动并提升良率
编写SOP与技术文档，协同设备、产品及质量团队攻克技术瓶颈，并整合AI工具提升工作效率
最低要求
学历要求：必须拥有硕士（M.S.）学位，专业为工程学、电气工程、物理学或相关STEM领域
工作经验：具备0至2年半导体制造、封装或组装流程相关经验（欢迎具有相关领域扎实研究背景的应届毕业生申请）
工作环境：能够适应无尘室环境，并在出现关键生产问题时灵活支持待命轮班或倒班
核心技能：掌握半导体封装基础流程（如Wafer Mount, Wafer Singulation, Laser Groove等）
熟练使用JMP、Minitab等统计分析软件，熟悉SPC、DOE及FMEA方法论
了解基础失效分析工具与技术（如OM, SEM, EDX, SAT）
具备良好的英文书面与口头沟通能力
工作职责
工艺优化：建立、监控并优化日常组装工艺参数，确保生产线稳定运行
故障排查与失效分析：主导制造缺陷与工艺异常的遏制及根本原因分析
良率与质量提升：实施统计过程控制（SPC），减少工艺波动，推动良率提升并防止质量偏差
文档编制：撰写并更新标准作业程序（SOP）、失效模式与影响分析（FMEA）及技术报告
跨部门协作：与设备、产品及质量工程团队紧密合作，攻克技术瓶颈
AI职责整合：将AI辅助工具与洞察融入日常工作以提升效率与质量，在合规前提下识别、测试并分享AI增强方案
运用基础数字素养与AI能力进行数据分析、内容创作、问题解决及运营任务
优先资格
具备强烈的分析思维与主动解决问题的意识
高度自我驱动
能够将AI辅助工具与洞察融入日常工作以提升效率、质量或效果，并在合规前提下识别、测试并分享AI赋能改进方案
具备基础数字素养与角色适配的AI应用能力，用于数据分析、内容创作、问题解决及运营任务
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 依托全球头部存储芯片企业平台，接触先进封装工艺与标准化质量体系
- 明确的技术成长路径，重视数据驱动决策与AI工具在实际产线中的应用
- 完善的医疗、休假等员工福利体系，职业发展稳定性高
- 适合具备半导体/材料/物理背景、喜欢动手解决实际问题、能适应制造业节奏并追求技术深耕的理工科毕业生
缺点 / 挑战
- 需适应无尘室工作环境及可能的倒班/待命安排，对作息规律有一定挑战
- 半导体制造对良率与精度要求极高，面临较大的产线压力与问题解决紧迫性
角色解读
- 纵向可晋升为资深工艺工程师、工艺主管或良率提升专家
- 横向可拓展至产品工程、设备工程或质量管理方向
- 长期可向半导体智能制造、AI工艺优化或技术管理岗位发展
- 负责半导体封装组装产线的日常工艺参数监控与优化，保障生产稳定性
- 主导制造缺陷与工艺异常的根因分析，快速定位问题并制定纠正措施
- 实施SPC统计过程控制，持续追踪良率指标并推动质量改善
- 编写与维护SOP、FMEA等技术文档，协同跨部门团队解决产线技术瓶颈
- 扎实的半导体封装工艺基础，熟悉Wafer Mount、Singulation等核心步骤
- 熟练掌握SPC、DOE、FMEA等质量工程方法论及JMP/Minitab数据分析工具
- 具备基础的失效分析能力，了解OM、SEM、EDX等设备原理与应用场景
- 优秀的英文技术文档撰写能力与跨团队协作沟通能力
申请策略
- 关注公司对AI赋能制造的内部政策与数字化战略，面试时可展示对数据驱动优化的理解
- 准备1-2个完整的问题解决案例（STAR法则），体现逻辑分析与落地能力
- 突出硕士期间与半导体封装、材料表征或工艺相关的科研项目与论文
- 详细列出掌握的SPC/DOE/FMEA工具使用经验及数据分析成果
- 强调英文技术文档撰写能力与跨学科团队协作经历
- 提前熟悉半导体封装主流工艺流程及常见缺陷类型
- 强化统计学软件（JMP/Minitab）实操练习，掌握基础假设检验与过程能力分析
- 了解AI在工业质检、预测性维护中的基础应用场景
面试指南
- 采用STAR法则（情境-任务-行动-结果）结构化回答，突出数据依据与量化成果
- 针对异常排查，遵循“人-机-料-法-环-测”逻辑树，先隔离风险再深挖根因
- 对于方法论类问题，结合具体场景说明理论如何指导实践并产生业务价值
- 请分享一个你通过数据分析发现并解决工艺/实验问题的案例
- 面对产线突发良率下降，你的排查思路与优先级如何设定？
- 你如何理解SPC在制程控制中的作用？
- 请举例说明你如何将新工具或新方法引入现有工作流程中
- 复习半导体封装基础工艺步骤及常见失效模式
职位点评
薪资福利72
成长发展82
工作生活45
使命价值76
薪资福利
72中等
JD未明确薪资范围，但提及全面的医疗、牙科、视力保险及带薪休假，整体福利体系完善，对补偿性动机有较好支撑。
薪资信号未披露（AI估算：1.1千–1.6万/月）
福利待遇医疗保险、牙科和视力保险计划、带薪家庭假、带薪休假计划、带薪节假日
成长发展
82较高
岗位明确欢迎硕士应届生，强调持续改进文化与AI工具赋能，技术栈贴合现代半导体制造需求，职业发展通道清晰。
技术前沿主流现代技术
技术栈SPC、DOE、FMEA、JMP、Minitab、SEM、EDX、AI辅助工具
成长机会持续改进文化、AI赋能增强方案
业务类型profit_center
工作生活
45较低
明确要求适应无尘室环境及关键问题时的待命轮班，属于典型的制造业现场岗位，工作与生活的平衡空间相对有限。
工作模式仅现场办公
办公地点科技园/产业园
加班情况明确要求弹性/高强度
使命价值
76中等
公司愿景聚焦信息转化与人类进步，半导体作为数字经济基石具备显著的正向社会价值，技术迭代与创新氛围浓厚。
行业发展稳定成熟行业
社会影响正向社会影响力较高
使命信号transform how the world uses information to enrich life for all
创新程度积极采用新技术
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