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研发数据科学图形图像算法工程师-TD Data Science Graphics and Image Algorithm Engineer(J15962)
立即应聘

研发数据科学图形图像算法工程师-TD Data Science Graphics and Image Algorithm Engineer(J15962)

发布于 大约 2 小时前

普通员工/个人贡献者

合肥市
中级经验
全职员工
仅现场办公
硕士
研究与开发 (研发)
Gpu加速
异常检测
拓扑分析
机器学习
计算机图形学
Drc规则
Sem/Tem图像处理
几何变换
数据驱动模型

AI 估算 · 18k–28k

硕士学历+2年经验，半导体算法岗稀缺，合肥薪资有竞争力，配合公司规模，月薪中上水平。

职位详情

关于这个职位

这是一位半导体领域的图形图像算法工程师岗位，主要负责利用计算机图形学、机器学习和数据科学方法，处理SEM/TEM图像与版图数据，实现异常识别、自动对齐和DRC规则优化

你将开发GPU加速的处理流水线，解决TB级超大规模数据问题，并建立诊断闭环系统以驱动制程改进
适合对半导体制造、计算机视觉和AI技术有浓厚兴趣的研发人才

最低要求

硕士及以上学历，计算机/数学/软件/物理等理工科专业

年以上相关工作经验，有半导体领域经验优先考虑
学习能力与实践能力强，具备数据科学前沿领域文献阅读与快速代码实践能力
通过CET-6或同等外语水平，具备良好的英文听说读写能力
拥有良好的沟通协调能力，在校期间有参加实习工作经历为佳
富有好奇探索，积极主动，追求卓越，吃苦耐劳，团队合作精神
优先考量统计分析实践/数学建模/应用python工具进行数据处理和机器学习，或有前沿的Web前后端技术/大数据系统技术经验，参加NOI/IOI/ACM等竞赛经验
具备出色的学习能力、沟通技巧、抗压能力、勤奋精神和团队合作意识

工作职责

基于半导体SEM/TEM等图像数据，与设计版图数据，实现图像中的异常识别，精确表征，版图图形检查规则优化

开发数据驱动模型和算法，分析半导体版图设计与实际晶圆图像的差异，识别光刻畸变、缺陷热点等制造风险
构建计算机图形学算法（如几何变换、拓扑分析、特征提取），实现版图与SEM/TEM图像的自动对齐，精确表征，异常检测等
设计AI增强的规则引擎，结合机器学习优化DRC规则库，提升对图形边缘失真、层间偏移等复杂问题的预测准确性
建立图像诊断闭环系统，将识别结果反馈至工艺设计，驱动版图优化与制程改进
开发GPU加速的图像处理流水线，处理超大规模版图数据（TB级）

优先资格

优先考量统计分析实践/数学建模/应用python工具进行数据处理和机器学习，或有前沿的Web前后端技术/大数据系统技术经验，参加NOI/IOI/ACM等竞赛经验

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 深耕半导体赛道，技术壁垒高，长期价值显著
  • 接触超大规模数据和先进制造工艺，积累稀缺经验
  • 公司平台稳定，研发投入大，有利于技术深耕
  • 半导体领域专业知识要求高，学习曲线陡峭
  • 需同时掌握图形学、机器学习和半导体工艺，跨学科综合能力要求强
  • 适合计算机/数学/物理背景，对图形图像算法和半导体制造感兴趣，乐于解决复杂工程问题的研发人才

缺点 / 挑战

  • 处理TB级数据可能面临性能优化和工程化挑战

角色解读

  • 从算法工程师逐步成长为高级算法专家，主导半导体领域核心算法研发
  • 可向技术管理方向发展，带领团队攻克良率提升关键技术
  • 横向拓展至半导体制造全流程的数据分析或AI平台架构师角色
  • 使用计算机图形学和机器学习算法处理半导体SEM/TEM图像和版图数据，实现自动对齐与异常识别
  • 开发数据驱动模型分析版图与晶圆实际差异，识别光刻畸变和缺陷热点
  • 设计AI增强的DRC规则引擎，提升对图形边缘失真等复杂问题的预测能力
  • 构建GPU加速图像处理流水线，应对TB级超大规模版图数据
  • 扎实的计算机图形学基础，包括几何变换、拓扑分析、特征提取
  • 熟练使用Python进行数据处理和机器学习建模，熟悉PyTorch/TensorFlow等框架
  • 深入理解图像处理算法和深度学习在异常检测中的应用
  • 具备GPU编程经验（CUDA/OpenCL）以优化大规模数据处理性能

申请策略

  • 面试前了解长鑫存储的产品线和制造技术，展现对公司的研究兴趣
  • 准备一个与图像对齐或异常检测相关的技术方案，展示问题解决思路
  • 突出计算机图形学、机器学习相关项目经验，特别是图像处理/异常检测方向
  • 强调Python、GPU编程技能，如有CUDA或并行计算经验务必展示
  • 列出参与过的竞赛（NOI/IOI/ACM）或发表的论文，体现技术深度
  • 如有半导体相关实习或项目，需重点描述
  • 补充半导体制造工艺基础知识（光刻、蚀刻等），了解DRC规则
  • 深入学习计算机图形学算法（几何变换、拓扑分析）在工业中的应用

面试指南

  • 对于算法设计类问题，先明确输入输出，然后描述关键技术点（特征提取、匹配策略、误差度量），最后强调工程实现
  • 对于性能优化问题，从数据并行、GPU加速、内存管理、算法复杂度优化等角度回答，结合具体例子
  • 对于跨领域问题，展示学习能力，先阐明基本概念，再给出自身解决方案思路
  • 请解释如何使用计算机图形学实现版图与SEM图像自动对齐？
  • 你如何处理TB级图像数据的特征提取？有哪些性能优化策略？
  • 描述一个你使用机器学习解决异常检测问题的项目
  • DRC规则是什么？如何用AI增强传统规则引擎？
  • 谈一谈你对半导体制造中光刻畸变的理解

职位点评

70
综合评分

半导体研发核心技术岗，前沿技术栈，成长性强，但WLB一般且需现场办公。

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。

更适合这类人
最适合追求技术成长和前沿应用的发展型求职者，愿意在合肥深耕半导体领域。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利65
成长发展88
工作生活50
使命价值75

薪资福利

65中等

合肥薪资属于中等偏上，但公司未提及具体福利，面议可能性大；整体补偿性一般。

薪资信号面议 (18K-28K/月)

成长发展

88较高

前沿技术（GPU、AI、计算机图形学）和半导体高端制造，技能成长空间大，有竞赛和论文优先，发展性突出。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈计算机图形学、机器学习、GPU加速、Python、DRC规则、异常检测
业务类型profit_center

工作生活

50较低

现场办公，无远程或弹性工作描述，未提及WLB，可能有一定工作强度，生活化动机满足一般。

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

75中等

半导体行业属于高速增长赛道，解决制造难题具有社会价值（提升芯片良率），创新程度高。

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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