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智能制造算法工程师（2027届校招）(J13361)
智能制造算法工程师（2027届校招）(J13361)
发布于 大约 9 小时前普通员工/个人贡献者
深圳市
无经验要求
全职员工
仅现场办公
硕士
机器学习工程
信息管理
制造系统
实时派货
工厂自动化
生产报表
算法优化
自动化搬运
AI 估算 · 18k–30k
半导体行业前景好，深圳硕士算法岗薪资较高，且校招有竞争力。
职位详情
关于这个职位
该职位负责制造系统与信息管理系统的开发维护，设计机台实时派货规则并优化算法以提升生产效率，同时改进自动化搬运装置，助力工厂智能化升级
适合计算机、数学等专业应届硕士，可深度接触半导体智能制造场景
最低要求
计算机、数学、软件工程、人工智能等相关专业
工作职责
能够完成制造系统、生产报表和信息管理等系统的设计、开发和实施，并进行持续改进和优化
开发机台的实时派货规则并持续改进和优化算法，提升机台生产效率、缩短制程周期、提高产品准时交付率
对工厂自动化搬运装置持续改进和优化，实现工厂自动化提升目标
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 半导体行业是国之重器，中芯国际平台大，职业稳定性高
- 岗位涉及算法与实际制造结合，技术含量高，积累可迁移能力
- 应届生培养体系完善，接触智能制造前沿场景
- 工作地点在深圳，生活成本高，且可能需要适应制造业的工作节奏
- 需要不断学习新知识，跟上工业智能化技术迭代
- 适合对智能制造感兴趣、喜欢算法应用落地、愿意深入制造业一线的理工科硕士
缺点 / 挑战
- 算法落地需与业务紧密配合，初期可能面临现场实施的压力
角色解读
- 可在智能制造领域深耕，成为算法专家，负责复杂生产调度优化
- 可转向工业软件或自动化系统架构方向，成为技术骨干
- 未来可向技术管理方向发展，带领团队推进工厂智能化项目
- 负责制造系统、生产报表和信息管理系统的设计、开发与优化，保障工厂数字化运作
- 开发机台实时派货规则，通过算法优化提升设备利用率和生产交付效率
- 对自动化搬运装置（如AGV/机械臂）进行持续改进，推进工厂自动化升级
- 扎实的编程能力（如Python/C++/Java），熟悉常用数据结构和算法
- 了解机器学习或运筹优化基础，能设计派货规则和调度算法
- 具备系统开发经验，熟悉数据库和Web开发更佳
- 较强的逻辑思维和问题解决能力，能跨部门协作
申请策略
- 关注中芯国际校招流程，推荐使用内推
- 准备针对制造业智能化的了解，展示对行业的兴趣
- 突出算法竞赛、项目或论文，特别是调度、优化相关题目
- 强调编程能力和系统开发实践，比如数据库或Web项目
- 如有工厂或生产相关实习经验，重点强调
- 展示分析和解决复杂问题的能力
- 学习运筹优化（如线性规划、启发式算法）和机器学习基础
- 练习常用算法和数据结构，阅读工业调度方向论文
面试指南
- 回答问题时先明确目标，再拆解约束，然后提出方案并分析复杂度
- 结合项目实例，具体说明你的角色、技术选型和最终效果
- 展现逻辑性和量化思维，用数据说明结果
- 如何优化机台派货规则？请给出一种算法思路
- 描述一个你做的项目，如何解决其中的技术难点？
- 对生产调度问题有了解吗？如何建模？
- 如何平衡系统开发效率和算法效果？
- 为什么选择智能制造方向？
职位点评
75
综合评分
半导体头部企业，技术前沿，薪资竞争力较高，但需现场办公。
从起薪待遇、成长路径、工作节奏和岗位方向综合评估，方便比较职业起点。
更适合这类人
适合追求技术成长、愿意加入半导体行业、能接受现场工作的求职者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利75
成长发展85
工作生活55
使命价值80
薪资福利
75中等
该职位未明确薪资，但中芯国际作为头部半导体企业，预计提供有竞争力的薪酬和稳定福利。
薪资信号未披露（AI估算：18K-30K/月）
成长发展
85较高
岗位聚焦算法优化与智能制造，技术前沿，有完善的培养体系，成长空间大。
技术前沿主流现代技术
技术栈算法、制造系统、实时派货、自动化搬运、优化
业务类型ambiguous
工作生活
55较低
工作地点深圳科技园或工厂，需现场办公，工作节奏可能较紧凑。
工作模式仅现场办公
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
80较高
半导体智能制造对国家产业发展意义重大，岗位贡献于工业自动化升级。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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