科磊
Algorithm Engineer
Algorithm Engineer
发布于 5 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公计算机视觉工程
计算机视觉工程
Cuda
Gpu编程
Matlab
信号处理
半导体检测
图像处理
深度学习
计算机视觉
值不值得投
77综合评分
综合评分 77
顶尖半导体外企核心算法岗，技术前沿且成长空间大，但需兼顾客户现场支持，WLB有一定挑战。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
2万
比计算机视觉工程中位数低
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
65 个在招
市场机会
选择不多
新竹 · 计算机视觉工程 · 3 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责开发下一代半导体光学检测和量测解决方案的算法，涉及图像处理、信号处理和人工智能
你需要将算法从概念推进到生产部署，并为客户提供现场技术支持，解决晶圆检测、缺陷分类等复杂问题
最低要求
博士学位，0年相关工作经验
或硕士学位，3年相关工作经验
或学士学位，5年相关工作经验
在以下一个或多个领域拥有坚实基础：图像处理和图像分割、纹理分析和特征提取、统计数据分析和信号处理及滤波器设计、模式识别和分类、机器学习和深度学习、计算机视觉和基于AI的检测系统
编程技能要求：C/C++，MATLAB和/或Python
工作职责
设计、开发和优化半导体检测和量测系统的算法
推动完整的算法生命周期，包括：建模和仿真、概念验证开发、软件架构和实现、性能表征和验证、文档和产品发布支持
与软件、系统、应用、产品工程和硬件工程师等跨职能团队合作，对新技术进行原型设计、测试和部署
调查并解决客户制造环境中遇到的复杂算法、系统和生产问题
与应用工程师和面向客户的团队密切合作，在半导体晶圆厂（包括需要时在TSMC的现场支持）排查现场问题并开发创新解决方案
分析大规模生产数据，以提高算法的鲁棒性、生产率和缺陷检测性能
为未来的技术路线图做出贡献，并推动AI赋能的检测和量测解决方案的创新
优先资格
高度期望的编程技能：CPU优化（SIMD, SSE, AVX）、GPU编程（CUDA）、高性能计算和算法加速
期望特质：自我激励，能够在快节奏环境中独立工作
具备强大的分析和解决问题的能力，并有创新记录
能够有效地与全球分布的多学科团队协作
具备出色的书面和口头沟通能力
愿意直接与客户合作并在半导体制造工厂支持工程活动
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于半导体产业链核心环节，能接触到全球最顶尖的晶圆制造工艺，技术壁垒高，行业前景广阔
- 跨国巨头平台提供完善的研发资源与全球化视野，有助于积累极具竞争力的底层算法与工程化经验
- 适合具备扎实数学与算法基础，对计算机视觉和底层性能优化有浓厚兴趣，且愿意深入半导体制造一线解决实际工程问题的技术人才
缺点 / 挑战
- 需要频繁前往客户晶圆厂进行现场支持，可能面临较高的出差频率和现场突发问题的压力
- 半导体检测算法对精度和性能要求极高，调试和优化过程充满挑战，需要极强的抗压能力和耐心
角色解读
- 可向资深算法专家或首席科学家方向发展，深耕半导体检测与AI赋能的底层技术
- 也可转向系统架构师或技术管理岗，负责跨学科团队的技术路线规划与产品落地
- 负责半导体光学检测和量测系统的核心算法开发，涵盖图像处理、信号处理及AI模型
- 推动算法从概念验证到生产部署的全生命周期，并深入台积电等客户晶圆厂现场解决复杂的技术与生产问题
- 精通C/C++、Python或MATLAB，具备扎实的计算机视觉、深度学习及信号处理理论基础
- 需要掌握GPU编程（CUDA）或CPU底层优化（SIMD/AVX）等高性能计算技能，以应对大规模生产数据的处理需求
申请策略
- 了解科磊在光学检测领域的最新产品线及技术路线图，面试时可结合台积电等客户的实际制造痛点，提出算法优化的初步思路
- 重点突出在图像处理、缺陷检测或计算机视觉领域的实际项目经验，特别是算法从研发到量产落地的完整闭环经历
- 明确展示C/C++、CUDA或SIMD等底层性能优化的具体成果
- 建议深入学习半导体晶圆缺陷检测的行业标准与常见算法模型，补充GPU并行计算或高性能计算的实战经验
面试指南
- 采用STAR法则回答项目经验，重点突出“问题定义-算法选型-性能优化-现场验证”的闭环逻辑
- 对于现场失效问题，强调数据收集、根因分析和跨部门协作解决的能力
- 请详细描述一个你主导的计算机视觉或图像处理项目，你是如何优化算法性能以满足实时性要求的？
- 在半导体晶圆缺陷检测中，如何处理样本不平衡或罕见缺陷的分类问题？
- 请解释CUDA编程中的内存层级结构，以及如何优化GPU内存访问以提升算法吞吐量？
- 当算法在实验室表现良好但在客户现场失效时，你的排查思路和解决步骤是什么？
- 复习经典的图像处理算法及深度学习模型在视觉中的应用
- 准备在资源受限环境下进行算法加速的深入案例，如模型量化或底层指令集优化
职位点评
薪资福利80
成长发展90
工作生活50
使命价值85
薪资福利
80较高
跨国巨头提供具有竞争力的薪酬福利，且半导体算法岗属于高壁垒技术岗，薪资处于市场中上水平。
薪资信号未披露（AI估算：1.5千–2.5万/月）
福利待遇competitive, family friendly total rewards package、inclusive environment
成长发展
90较高
岗位涉及AI、计算机视觉及底层加速等前沿技术，且能深入全球顶尖晶圆厂接触核心工艺，技术成长空间极大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈C/C++、Python、MATLAB、CUDA、SIMD、SSE、AVX、Machine Learning、Deep Learning、Computer Vision
成长机会Contribute to future technology roadmaps、drive innovation
业务类型profit_center
工作生活
50较低
需要前往客户晶圆厂进行现场支持，可能涉及出差和现场突发问题处理，WLB存在一定挑战。
工作模式未明确
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
工作生活平衡family friendly total rewards package
使命价值
85较高
半导体是科技产业的基石，岗位致力于推动下一代电子设备制造，具有较高的行业使命感和社会价值。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
使命信号advancing humanity、accelerate the delivery of tomorrow’s electronic devices
创新程度开拓性创新（行业首创）
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