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长鑫存储
数据科学主任工程师-Data Science Staff Engineer(J16128)
立即应聘

数据科学主任工程师-Data Science Staff Engineer(J16128)

发布于 大约 14 小时前

普通员工/个人贡献者

合肥市
高级经验
全职员工
仅现场办公
硕士
研究与开发 (研发)
Ai Agent
Autogpt
Llm
Lora
Qlora
半导体
大模型
机器学习
深度学习

AI 估算 · 25k–40k

合肥芯片行业高级算法岗，硕士3年以上经验，主任工程师级别，结合市场行情估算月薪2.5-4万，14薪。

职位详情

关于这个职位

该职位是长鑫存储的数据科学主任工程师，主要负责半导体芯片智能分析、良率知识挖掘、制造过程智能调度等核心算法研究与数据分析，并推动AI Agent系统在工艺研发和生产优化中的落地

适合具备机器学习、大模型和AI Agent开发经验，希望在芯片行业深耕的技术人才

最低要求

教育背景与专业知识：硕士研究生及以上，计算机、AI、微电子、数学、统计等相关专业

行业与专业经验：3年以上工作经验（博士可放宽工作年限要求）
专业技能与资格：具备良好的编程能力和工程能力，熟练掌握C、C++、Python等编程语言，及常见数据结构和算法实现，有数据处理、系统开发等实践经验
熟悉常见机器学习、深度学习算法，并具有实践经验
精通大模型（LLM）、AI Agent技术原理，有完整的大模型微调、Agent系统开发或多模态数据处理项目落地经验
其他要求：有较强的逻辑思考能力，较强的沟通与协调能力

工作职责

核心算法研究与数据分析：从事芯片智能分析、良率知识挖掘、制造过程智能调度、人机交互等芯片设计、制造和分析领域中核心算法研究与数据分析

智能产品与应用开发：从事芯片智能数据产品和处理相关芯片设计和制造的智能产品和应用，包括智能良率分析和诊断、制造过程智能调度、智能芯片辅助设计等产品和应用
算法工程化实现：负责算法和数据分析的工程化实现，并推动在各行业场景的应用落地
AI Agent系统设计与落地：负责半导体工艺、测试领域AI Agent系统的设计、开发与落地，聚焦工艺研发、生产优化等核心场景，实现智能化流程闭环，解决实际业务痛点

优先资格

项目/任务成果：有半导体行业专用大模型、工艺场景AI Agent系统落地案例者优先

精通Transformer架构、大模型高效微调（LoRA、QLoRA等）、多模态融合技术，或熟悉LangChain、AutoGPT等开源框架二次开发者优先
在AI顶会（NeurIPS、ICML、ICLR等）或核心期刊发表高水平论文，或拥有相关技术专利者优先
有大规模工业级AI项目落地经验，能应对高并发、高复杂度数据场景者优先

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 芯片行业是国家重点战略领域，职业稳定性高，发展空间大
  • 接触半导体智能制造最前沿的AI技术，技能积累深厚，有行业壁垒
  • 公司为存储芯片头部企业，平台大，资源丰富，项目落地机会多
  • 团队技术氛围浓厚，可参与顶会论文发表和专利申报
  • 半导体行业门槛高，需要学习大量领域知识，初期学习曲线陡峭
  • 工作地点在合肥，城市生活节奏较慢，但相比一线城市薪资可能略低
  • 适合对AI技术有强烈热情、愿意深入半导体行业的算法工程师，有扎实的编程和机器学习基础，并且希望在工业场景中落地前沿技术

缺点 / 挑战

  • 工业级AI项目对稳定性和性能要求极高，开发压力较大

角色解读

  • 在技术深度上，可成长为AI算法专家或首席科学家，引领半导体AI技术方向
  • 在管理路径上，可晋升为技术团队负责人或研发总监，领导算法团队
  • 行业前景广阔，芯片智能制造是长期趋势，可向跨领域AI专家发展
  • 从事芯片制造与设计领域的核心算法研究，如良率分析、智能调度等，解决实际业务问题
  • 开发智能数据产品和AI应用，如智能良率诊断系统，实现算法工程化落地
  • 设计和落地半导体工艺领域的AI Agent系统，实现智能化流程闭环
  • 与跨部门团队协作，推动AI技术在芯片行业的应用创新
  • 扎实的编程能力，精通C/C++/Python及数据结构算法
  • 深入掌握机器学习、深度学习算法，并有丰富的项目经验
  • 精通大模型（LLM）和AI Agent技术原理，具备微调、Agent开发及多模态项目经验
  • 熟悉半导体行业知识或相关项目经验者优先

申请策略

  • 了解长鑫存储的技术路线和产品方向，在面试中展示你对存储芯片制造痛点的理解
  • 准备一个完整的AI Agent或大模型项目案例，说明从问题定义到落地的全过程
  • 突出大模型微调、AI Agent系统开发或工业级AI项目落地经验，用具体成果和数据说明
  • 强调编程能力，列出熟练掌握的语言和主要项目中的代码贡献
  • 如果有半导体相关项目或论文，务必单独列出，匹配行业优先要求
  • 展示算法竞赛获奖、开源贡献或顶会论文，增加技术深度认可度
  • 补充半导体制造流程和良率分析的基础知识，如统计过程控制（SPC）、缺陷检测等
  • 深入学习LangChain、AutoGPT等框架的二次开发，熟悉多模态模型融合技术

面试指南

  • 用STAR法则（情境-任务-行动-结果）结构化描述项目经验，突出个人贡献
  • 对于技术问题，先从原理出发，再结合实际案例说明，最后总结实践经验
  • 对于行业问题，展示学习能力和思考深度，即使不熟悉也可从基础逻辑推演
  • 请详细介绍一个你主导的大模型微调或AI Agent系统项目，包括技术选型和遇到的挑战
  • 在工业场景中，如何确保AI模型的稳定性和实时性？请举例说明
  • 你对半导体制造中的良率优化有哪些了解？如何用AI技术提升良率？
  • Transformer架构的原理是什么？在模型微调时如何避免灾难性遗忘？
  • 你如何看待多模态数据在芯片制造中的应用？

职位点评

77
综合评分

半导体AI前沿技术岗，薪资有竞争力，发展空间大，但WLB一般。

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
最看重技术成长和行业前景，对WLB要求不高的求职者。
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60
使命价值80

薪资福利

75中等

薪资在合肥具备较强竞争力，芯片大厂福利体系完善，但具体薪资未在JD中披露，面议可能性大。

薪资信号面议 (25K-40K/月)

成长发展

90较高

该职位技术前沿（LLM、AI Agent、半导体AI），与公司核心业务紧密结合，成长路径清晰，发展空间大。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、AI Agent、Transformer、LoRA、QLoRA、LangChain、AutoGPT、机器学习、深度学习
成长机会无明确提及
业务类型profit_center

工作生活

60中等

工作地点在合肥，现场办公，未提及弹性工作或远程，半导体行业通常加班较多，WLB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

80较高

芯片制造是国家战略产业，技术突破对行业有重要价值，但JD未明确提及使命或社会影响力。

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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