长鑫存储
软件系统开发(BJ)(J20865)
软件系统开发(BJ)(J20865)
发布于 大约 19 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公软件工程
软件工程
Pytorch
Sql
Tensorflow
半导体
大数据
机器学习
值不值得投
72综合评分
综合评分 72
技术栈广泛、行业前景好的校招岗位，WLB和福利信息不足。
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。
薪资怎么样
23K
比软件工程中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 1780 个在招 · 其中软件工程 26 个
市场机会
选择面较广
北京 · 软件工程 · 约 1940 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责长鑫存储的软件系统开发，涵盖YMS/DMS良率管理系统、企业数据平台、AMHS轨道设计、RTD/AMA生产自动化系统以及AI算法研发
你需要从需求分析到部署全流程参与，运用大数据和人工智能技术解决制造业中的实际问题
最低要求
学历要求：本科及以上，硕士优先
专业要求：计算机科学与技术，软件工程，AI，数据科学，信息科学，电子信息工程，信息安全，网络工程，工业工程，数学，统计，自动化，机械，微电子等相关专业
其他要求：
能使用Java，Python，C#其中至少一种开发语言完成系统模块开发，能使用SQL完成数据查询与分析，YMS或DMS方向须了解工厂良率相关数据流及质量管理系统基础逻辑
具有至少一种大数据技术栈应用能力，能使用Hadoop，Hive，Spark，StarRocks，Kafka或Flink完成数据处理任务，数据平台方向须能独立完成ETL流程设计与部署
能使用CAD软件完成轨道Layout布局图绘制，具备结构校核基础能力，AMHS方向须能独立输出轨道变更改造方案并参与现场施工跟进
具有AI算法模型训练与部署能力，能使用Python及TensorFlow或PyTorch完成模型开发与调优，AI方向须了解大模型技术原理，能独立完成模型API服务封装
通过CET-4，能阅读英文技术文档并进行书面沟通，有制造业或半导体行业实习经历或参与过软件、算法类项目与竞赛者优先提供项目成果或代码
工作职责
YMS/DMS系统开发：主导良率与缺陷管理系统的后端开发与维护，构建稳定可靠的软件开发环境，对接产线良率数据流，独立完成需求分析，系统设计，代码编写及测试部署全流程
数据平台建设：主导企业级数据平台及报表分析平台的架构设计与核心模块开发，建设离线，实时数仓及ETL流程，参与数据中台搭建并完成集团及工厂数据分析与研发，执行日常系统运维与故障定位解决
AMHS轨道方案设计：主导OHT天车轨道Layout布局规划，结构设计，变更改造与施工出图，执行转弯段及接驳位的结构校核与安全距离验证，紧跟项目进度完成方案输出并参与现场施工验收
RTD/AMA系统构建：主导RTD/AMA生产自动化系统的功能构建与业务方案设计，基于产线派工需求完成平台开发，调试与迭代，部署机台自动派工决策逻辑，承担系统运维监控并闭环排查功能异常，跟进业务需求从评审到上线全流程
AI算法研发落地：主导机器学习，深度学习及大模型算法的设计与实现，完成模型训练，调优，评估与部署全流程，构建数据管道与特征工程方案，将算法封装为API服务并推进技术迭代落地
优先资格
有制造业或半导体行业实习经历或参与过软件、算法类项目与竞赛者优先提供项目成果或代码
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术栈广泛，涵盖系统开发、大数据和AI，技能积累多元
- 行业为半导体制造业，属于高新技术领域，前景好
- 超大型企业平台，项目规模大，有利于积累经验
- 职责涉及多个方向，可能需要快速学习跨领域知识
- 制造业与软件结合，可能需理解业务逻辑
- 适合计算机相关专业应届生，对系统开发、数据和AI都有兴趣，愿意在制造业环境中工作的求职者
缺点 / 挑战
- 校园招聘进入，成长压力较大
角色解读
- 从系统开发工程师成长到技术专家或架构师
- 在数据平台方向可发展为数据工程师或数据科学家
- AI算法方向可深入算法研究，成为AI工程师或算法专家
- 负责YMS/DMS系统的后端开发与维护，对接产线数据流
- 设计并开发企业级数据平台，构建离线/实时数仓
- 主导OHT天车轨道Layout布局规划与结构设计
- 构建RTD/AMA生产自动化系统，部署派工决策逻辑
- 研发并落地机器学习、深度学习及大模型算法
- Java/Python/C#编程能力，能完成系统模块开发
- 大数据技术栈应用能力，如Hadoop、Spark、Kafka
- CAD软件操作与结构校核基础
- 机器学习框架TensorFlow/PyTorch使用经验
申请策略
- 研究长鑫存储的业务和产品，了解其技术需求
- 准备展示代码或项目成果，因为JD提及优先提供
- 突出相关课程项目和实习经历，尤其是软件开发、数据处理或AI算法项目
- 展示使用Java/Python、大数据工具和机器学习框架的技能
- 如有制造业或半导体行业经验，重点强调
- 加强大数据技术栈的实践，如Hadoop、Spark
- 学习CAD基础以备AMHS方向
- 提升对半导体制造流程的了解
面试指南
- 使用STAR方法描述项目经历，突出技术细节和成果
- 结合具体技术栈解释数据处理方案，考虑实时性要求
- 阐述模型从训练到部署的全流程，包括优化和监控
- 结合制造业背景说明系统设计如何满足业务需求
- 表达对行业和技术的兴趣，强调技能匹配度
- 请介绍一个你参与过的软件系统开发项目
- 你如何处理大数据量的处理和存储？
- 对机器学习模型部署有什么经验？
职位点评
薪资福利70
成长发展85
工作生活50
使命价值75
薪资福利
70中等
该职位为校招岗位，薪资预计在北京市场中上水平，但JD未提及具体福利。
薪资信号市场水准 (15K-30K/月)
成长发展
85较高
职位涉及大数据、AI算法等前沿技术，有利于技能积累和职业发展。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Java、Python、SQL、Hadoop、Spark、TensorFlow、PyTorch
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
工作模式未明确提及，职责涉及现场施工，可能需现场办公，WLB未提及。
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）
使命价值
75中等
半导体行业处于高速增长赛道，但JD未明确社会使命或创新信号。
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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