长鑫存储
研发数据自动化与智能化(J20800)
研发数据自动化与智能化(J20800)
发布于 大约 18 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公人工智能
人工智能
Ai模型开发
Gpu并行计算
Opencv
半导体制造
图像处理
多模态大模型
数据分析
智能体
机器学习
值不值得投
74综合评分
综合评分 74
校招AI岗位，技术前沿、成长空间大，但WLB可能一般。
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
20K
与人工智能中位数基本持平
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 1620 个在招 · 其中人工智能 6 个
市场机会
选择适中
合肥 · 人工智能 · 14 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位是长鑫存储的校园招聘岗位，专注于半导体制造领域的AI技术研发
你将负责开发和优化AI模型、智能体及数据分析系统，应用于图像处理、自然语言处理、大模型、机器学习等方向，以提升芯片研发与制造效率
工作涉及数学建模、数据挖掘和工程问题解决，与多个技术部门协作
最低要求
学历要求：硕士及以上
专业要求：AI、计算机科学、软件工程、应用数学、微电子
其他要求：• 具有计算机视觉深度学习、神经网络建模仿真、AI智能体、大模型、数学建模、数据挖掘、统计建模、计算机图形学、Web前端开发或GPU并行计算等项目实践经验
具有AI Agent项目实际开发经验，能理解ReAct或Planning与Executor等，并能设计基于记忆库，知识库和向量数据库的智能体系统
具有CET-6或同等外语水平，能阅读数据科学前沿英文文献，能完成文献中关键算法的快速复现与应用
参加NOI或IOI或ACM等算法竞赛并获奖，或具有AI相关竞赛经验、发表至少1篇AI领域学术论文
工作职责
AI模型开发与优化：开发、优化并落地AI模型与算法，覆盖图像、自然语言、多模态大模型及机器学习方向，提升半导体制造领域在图像分类、目标检测、语义分割、实例分割、异常检测、表格数据挖掘与智能分析，以及时间序列预测与异常检测等任务的系统性能
AI智能体研发与落地：开发并落地AI智能体，应用大模型、记忆库、知识库、技能生成等智能体技术，对半导体研发和制造工程师的工程分析活动实现大幅提效
工程建模与数据化：针对特定研发领域工程问题，构建数学模型、统计模型和神经网络模型，完成优化求解、数据挖掘与数据分析，形成方法论并系统化、高效地解决实际工程问题
图像特征提取与分析：对半导体量测、缺陷等图像数据进行处理，结合计算机视觉模型与OpenCV等传统工具，提取面向特定问题的特征，实现高信噪比指标以表征工程问题，加速研发进程
数据分析系统开发与协同：设计并开发半导体研发过程中的工程数据分析系统与算法工具，与缺陷，量测，良率，工艺整合，工艺研发，设计，器件，可靠性等相关部门合作完成需求驱动、产品设计与项目落地
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 涉及AI前沿技术如大模型和智能体，技术栈现代，成长空间大
- 公司为超大型企业，平台稳定，资源丰富
- 技术难度高，需要持续学习AI和半导体交叉知识
- 行业竞争激烈，对算法和模型性能要求严格
- 适合对AI技术有热情、具备扎实数学和编程基础、追求技术深度、能适应半导体行业快节奏的应届毕业生
缺点 / 挑战
- 在半导体制造这一战略行业工作，有较高社会价值和技术积累
- 工作可能涉及复杂工程问题，需要跨部门协作，沟通压力较大
角色解读
- 可成长为AI算法工程师或技术专家，专注于半导体领域的AI应用
- 向技术管理方向发展，如AI团队负责人或项目经理
- 参与前沿研究，推动AI在智能制造中的创新应用
- 负责AI模型与算法的开发和优化，应用于半导体制造的图像处理、自然语言处理等任务
- 研发并落地AI智能体，利用大模型、知识库等技术提升工程师效率
- 构建数学和神经网络模型进行工程问题的数据挖掘与优化求解
- 处理半导体图像数据，提取特征以加速研发进程，并与多部门协作开发数据分析系统
- 掌握AI模型开发、深度学习、计算机视觉等技术，如OpenCV、神经网络建模仿真
- 熟悉AI智能体、大模型、记忆库和向量数据库系统设计
- 具备数学建模、数据挖掘、统计建模能力，能解决工程问题
- 拥有良好的英语阅读能力，能复现前沿算法，并有竞赛或论文经验
申请策略
- 在申请时强调对半导体行业AI应用的兴趣，展示相关知识或项目
- 准备面试时，复习算法和机器学习基础知识，并了解公司产品和技术方向
- 突出AI项目经验，如深度学习模型开发、智能体系统设计等
- 强调算法竞赛获奖或学术论文发表，展示算法能力和研究潜力
- 列出相关技能，如Python、TensorFlow、OpenCV、大模型应用等
- 描述与半导体或数据分析相关的实习或项目经历
- 加强大模型和智能体技术的实践，如ReAct框架、向量数据库应用
- 学习半导体制造基础知识，了解图像处理、缺陷检测等场景
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目经验，突出技术难点和解决方案
- 结合具体案例解释AI技术原理，如大模型应用、图像处理流程
- 强调沟通协作能力，举例说明如何理解需求并推动项目落地
- 请描述你开发过的AI模型项目，如何优化其性能？
- 你对AI智能体技术如ReAct有什么理解？如何设计一个智能体系统？
- 如何利用计算机视觉处理半导体图像数据？举例说明特征提取方法
- 你参加过哪些算法竞赛或发表过论文？请分享经验
- 如何与跨部门团队协作完成数据分析系统开发？
职位点评
薪资福利70
成长发展85
工作生活60
使命价值75
薪资福利
70中等
作为校招岗位，薪资可能处于市场中等水平，但JD未明确披露福利待遇。
薪资信号未披露（AI估算：15K-25K/月）
成长发展
85较高
职位涉及前沿AI技术如大模型、智能体，技术栈现代，有明确的技能成长方向。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI模型开发、大模型、智能体、OpenCV、GPU并行计算
业务类型profit_center
工作生活
60中等
工作模式未明确提及，半导体行业可能涉及现场办公，工作与生活平衡信号不足。
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
75中等
半导体制造是国家战略行业，具有较高社会价值，但JD未直接强调使命或愿景。
行业发展稳定成熟行业
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
长鑫存储 的其他在招职位
相似职位推荐
Watch Jobs