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半导体数据科学(J19621)
半导体数据科学(J19621)
发布于 大约 14 小时前普通员工/个人贡献者
合肥市 / 北京市
无经验要求
全职员工
仅现场办公
硕士
数据科学
Huggingface
Pytorch
Tensorflow
半导体
大语言模型
数据挖掘
机器学习
深度学习
AI 估算 · 15k–25k
校招硕士薪资，半导体行业数据科学岗位，结合合肥/北京/上海地区差异，硕士起薪约15-25k，13薪。
职位详情
关于这个职位
该职位将机器学习、深度学习与大语言模型技术应用于半导体制造，解决良率提升、性能优化等核心问题
你将负责构建数据模型、开发自动化分析工具，并探索前沿AI技术在半导体领域的落地，是技术驱动型的数据科学岗位
最低要求
硕士及以上，博士优先
计算机、统计学、应用数学、数据科学、信号处理、通信、自动化、电子信息类等相关专业
具备数据科学能力的交叉学科，如：生物医学工程（医学影像算法）、材料物理（材料模拟与机器学习）等
其他要求：
通过CET-4，具备良好的英语听、说、读、写能力
具备扎实的理论知识，熟悉常用的数据挖掘和机器学习算法，如回归、分类、聚类、推荐、深度学习等
具备数据库和大数据挖掘方面的知识，熟练掌握PyTorch、TensorFlow、HuggingFace等深度学习框架，熟悉Linux平台开发
熟悉微电子、集成电路设计等优先，有志于通过持续学习与实践，成为半导体数据科学领域的开拓者与专家
有较强的逻辑思维、解决问题能力、沟通表达能力与团队协作能力
工作职责
运用机器学习、深度学习与大语言模型等技术，构建数据模型与算法，解决半导体业务中的核心数学问题，实现良率提升、性能优化、可靠性增强等
开发自动化数据分析工具与系统（基于Python/R等），支持设计、制造、测试等环节的高效决策
对接各业务部门需求，构建定制化大语言模型应用解决方案，挖掘多源异构数据，提升数据整合、基础设施和计算能力，以驱动研发效率、良率提升
密切关注深度学习与半导体领域的最新动态，将前沿技术转化为实际应用，推动公司技术边界的持续拓展
优先资格
加分项：
拥有机器学习、深度学习和当前流行的大模型技术（不限于CV、NLP、语音和时序分析等）的项目经历
发表过高水平的论文，包括但不限于CVPR、ECCV、NeurIPS、ICML等
在Kaggle、ACM、数学建模等竞赛中获奖
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 半导体行业技术壁垒高，数据科学应用前景广阔，职业价值持续增长
- 公司为国内存储芯片龙头，平台大，能接触核心制造环节的真实数据
- 技术栈前沿，覆盖ML/DL/LLM，技能积累迅速
- 实际业务问题复杂度高，需要将理论与工业场景结合
- 合肥、北京、上海多地工作，可能需要适应不同地点的生活成本
- 适合热爱数据科学、希望将AI应用于硬科技领域、具备较强学习能力的硕士/博士应届生
缺点 / 挑战
- 半导体领域知识门槛较高，需快速学习微电子背景
角色解读
- 从数据科学工程师逐步成长为半导体AI领域专家
- 可向算法专家、技术负责人或AI架构师方向发展
- 有机会参与行业顶会论文发表和技术专利申请
- 构建机器学习与深度学习模型，解决半导体良率、性能优化等核心问题
- 开发自动化数据分析工具（Python/R），支持设计、制造、测试各环节高效决策
- 对接业务需求，定制大语言模型解决方案，驱动研发效率与良率提升
- 跟踪前沿AI技术，推动半导体领域的创新应用
- 扎实的机器学习、深度学习理论基础，熟悉PyTorch、TensorFlow等框架
- 掌握数据挖掘与大数据处理能力，熟悉Linux开发环境
- 具备大语言模型应用经验，了解NLP/CV等前沿技术
- 半导体行业知识（微电子、集成电路）为加分项
申请策略
- 了解长鑫存储的产品线和技术方向，在面试中体现行业热情
- 准备一个将AI应用于制造业的案例，展示跨领域思考能力
- 突出机器学习项目经验，尤其是与半导体或工业领域相关的实践
- 强调深度学习框架掌握程度和大模型应用案例
- 如有竞赛获奖或顶会论文，需显著展示
- 补充半导体基础知识，如集成电路制造工艺、良率分析等
- 强化大语言模型（LLM）应用能力，学习LangChain、RAG等工具
面试指南
- STAR法则（情境-任务-行动-结果）描述项目经历
- 针对工业场景，强调数据获取、特征工程、模型部署的完整流程
- 对于技术问题，先阐述原理再结合实际应用
- 请介绍一个你使用深度学习解决实际问题的项目
- 如何将机器学习模型应用于半导体良率提升？请描述你的思路
- 你对大语言模型有哪些了解？如何将其与工业数据结合？
- 在PV/UV优化中，你如何处理数据不均衡问题？
- 请解释神经网络中的梯度消失问题及解决方法
职位点评
76
综合评分
前沿技术栈、半导体核心场景、高成长性，但工作灵活性较低。
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
最适合追求技术成长、希望将AI应用于硬科技领域、对职业发展空间看重的求职者。
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90
工作生活50
使命价值80
薪资福利
75中等
薪资预计处于市场中等偏上水平，但JD未明确薪资与福利，需面谈确认。校招岗位通常提供五险一金等基础福利。
薪资信号未披露（AI估算：15K-25K/月）
成长发展
90较高
技术栈前沿（ML/DL/LLM），面向半导体核心业务，成长空间大。JD强调持续学习与前沿技术应用，鼓励技术深度发展。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈机器学习、深度学习、大语言模型、PyTorch、TensorFlow、HuggingFace
成长机会持续学习、成为开拓者与专家
业务类型profit_center
工作生活
50较低
多个城市可选，办公地点未明确描述，但半导体行业以现场办公为主，弹性较低。JD未提及WLB相关描述。
工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
80较高
半导体是国家安全与科技竞争力的核心，推动国产存储芯片发展具有重大社会意义。技术壁垒高，创新空间大。
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
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