长电科技
算法工程师(J17299)
算法工程师(J17299)
发布于 7 天前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公算法工程师
算法工程师
半导体
性能评估
技术文档
模型训练
算法仿真
算法设计
算法调试
值不值得投
63综合评分
综合评分 63
半导体算法研发岗：前沿技术实践多、成长性好，薪资面议、WLB未知
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
比算法工程师中位数低
发布情况
正常在招 · 7 天前发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
31 个在招
职位详情
关于这个职位
长电科技合肥算法工程师岗位，负责算法研究、设计、仿真与实现，开展数据集处理、模型训练与性能评估，并配合整机、软件、测试团队联调交付
适合有扎实算法功底、想在半导体产品研发方向深耕的硕士人才
最低要求
专业要求：物理类、光学类、射频微波类、化学类、电子封装类、材料类、电子信息类、半导体类、机械类、仪器仪表类、集成电路、微电子、供应链等相关专业
学历要求：硕士研究生
工作职责
协助开展相关算法的研究、设计、仿真与实现工作，根据产品需求完成算法方案论证、迭代优化与效果验证
负责数据集处理、模型训练、算法调试与性能评估，持续优化算法精度、实时性、稳定性与鲁棒性
跟进产品研发与落地过程，解决算法应用过程中的各类技术问题，配合整机、软件、测试团队完成联调与交付
整理算法设计方案、实验数据、对比报告与技术文档，沉淀算法经验，保证研发过程规范可追溯
跟踪行业前沿算法技术，开展技术预研与方案落地，支撑产品功能升级与性能提升
配合项目进度推进，完成算法模块迭代、版本维护与量产落地相关技术支持
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 参与从研发到量产的完整链路，工程视野全面
- 持续接触行业前沿算法，技术成长空间大
- 专业跨度要求宽，需快速补齐半导体领域知识
- 算法落地涉及多团队联调，沟通与推动成本不低
- 适合有扎实算法与建模功底、具备跨团队协作能力、愿意深入制造场景的理工科硕士
缺点 / 挑战
- 算法能力与半导体产业结合，技术壁垒较高
- 量产指标压力下对算法稳定性要求苛刻
角色解读
- 从算法工程师成长为算法负责人或技术专家
- 深入半导体产品研发后可转向系统方案或产品定义方向
- 前沿算法预研经验可支撑向人工智能算法核心岗位跃迁
- 完成算法的研究、设计、仿真与实现，并做方案论证与效果验证
- 处理数据集、训练模型、调试算法并评估精度与稳定性
- 配合整机、软件、测试团队联调，解决算法落地中的技术问题
- 输出设计方案与实验报告，跟踪前沿算法做技术预研
- 扎实的算法设计与仿真能力，能完成方案论证到落地全流程
- 数据集处理与模型训练经验，注重精度、实时性与鲁棒性
- 跨团队协作与联调能力，能与软件、测试团队高效配合
- 良好的技术文档编写习惯，保证研发可追溯
申请策略
- 面试前梳理个人算法项目的技术难点与解决方案
- 准备好讲解一篇前沿算法论文的理解与落地思路
- 突出算法方案从设计到验证的完整项目经历
- 强调模型训练与性能评估的量化指标提升
- 展示跨团队联调或量产落地的协作经验
- 体现半导体、光学或电子封装等专业知识背景
- 复习算法设计与仿真的常用方法与工具链
- 补充数据集处理与模型调优的工程实践经验
面试指南
- STAR框架：情境-任务-行动-量化结果
- 权衡分析框架：先列指标约束，再讲取舍依据与验证数据
- 技术迁移框架：从已有方法出发，说明如何适配新场景
- 请介绍一个你从方案论证做到效果验证的算法项目？
- 模型精度与实时性冲突时你如何权衡？
- 算法在联调中出现不稳定，你如何定位与解决？
- 最近跟踪的前沿算法技术有哪些，如何评估其落地价值？
- 你的专业背景如何支撑半导体方向的算法工作？
职位点评
薪资福利60
成长发展75
工作生活55
使命价值60
薪资福利
60中等
JD未披露薪资与福利，硕士算法岗在合肥有一定市场竞争力但需面谈确认。
薪资信号未披露（AI估算：1.1千–1.7万/月）
成长发展
75中等
岗位覆盖算法研发到量产全流程并要求跟踪前沿技术，技术成长空间较好。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈算法仿真、模型训练、算法调试、技术预研
业务类型ambiguous
工作生活
55较低
JD未提及办公模式与工时安排，研发岗办公类型无法从JD判断。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
60中等
半导体产业处于扩张周期，算法赋能产品升级的行业前景较好。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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