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良率系统工程师-YSM Staff Engineer(J21700)
立即应聘

良率系统工程师-YSM Staff Engineer(J21700)

发布于 2 小时前

普通员工/个人贡献者

AI 估算 · 2.5–4.0万 · AI 参考估算
北京市
中级经验
本科
全职员工仅现场办公后端开发
后端开发
Llm
Sql
深度学习
系统运维
良率管理

值不值得投

76综合评分

综合评分 76

半导体大厂核心系统开发岗，技术前沿，薪资竞争力强，需兼顾运维稳定性

从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便横向比较。

薪资怎么样

3.3万

比后端开发中位数低

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 1950 个在招 · 其中后端开发 9 个

市场机会

选择面较广

北京 · 后端开发 · 约 490 个在招

职位详情

关于这个职位

负责长鑫存储良率系统（YMS）的运维、开发与优化，保障7×24小时稳定运行

需对接业务需求，使用C++/Java/Python等语言进行功能改进与下钻分析，结合LLM及影像辨识技术提升系统可靠性，并管理多项目交付以支持团队KPI达成

最低要求

教育背景与专业知识：本科及以上学历，计算机科学与技术、软件工程、自动化相关专业

专业技能与资格：能使用C/C++、C#、Java、Python中至少一种开发语言完成Windows/Linux环境开发，能使用SQL进行数据库操作，或具备前端开发经验（Vue、JavaScript、HTML & CSS）
具备LLM、深度学习及影像辨识应用相关知识，能参与相关系统开发与运维
行业与专业经验：3~5年以上开发工作经验，具备在软件开发多个领域工作的能力，能独立作为团队一部分进行开发
其他要求：具有客户服务技能，能通过有效沟通满足用户需求
具有分析和解决问题能力，能识别系统瓶颈并推动优化
具有组织能力，能合理分配时间并高效推进工作

工作职责

系统运维与异常处置：主导YMS（缺陷检测分析、制程良率关联数据分析）系统的日常运维，执行监控与异常处理，协同内外部资源保障系统7×24稳定运行

业务需求对接与支持：对接厂内用户业务需求，平衡开发任务与工具配置，提供对应技术方案与支持，分解任务并遵循软件规范完成开发、部署、监控与运维
软件功能改进与稳定性保障：编写软件并参与功能改进，运用组件或软件库组合稳定方案，最小化软件缺陷与性能影响，持续优化系统可靠性
系统下钻与KPI支撑：对多用户业务底层的大型系统进行下钻分析与运维，助力团队达成相关KPI指标
第三方与多项目管理：结合第三方资源执行项目任务，同时管理多个项目模块，确保整体交付质量

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 身处半导体核心赛道，接触前沿的良率分析与AI技术应用，平台稳定且技术积累深厚
  • 需深入理解复杂的半导体制造流程与业务逻辑

缺点 / 挑战

  • 需保障7×24小时系统稳定，响应压力大
  • 适合具备扎实后端开发功底，对半导体行业感兴趣，且能承受一定运维压力的中级工程师

角色解读

  • 可向高级系统架构师、良率数据专家或技术管理方向发展，深耕半导体制造工艺与IT融合领域
  • 负责良率管理系统（YMS）的全生命周期维护，包括日常监控、故障排查及7×24小时稳定性保障
  • 掌握至少一门主流后端语言（C++/Java/Python）及SQL，熟悉Linux环境开发，了解LLM或影像辨识技术者优先

申请策略

  • 强调在多项目并行管理中的交付能力，以及通过技术手段提升系统稳定性的具体成果
  • 突出高可用系统运维经验、复杂数据处理能力及跨部门协作解决突发问题的案例
  • 补充半导体制造基础知识（如良率管理概念），强化Linux系统调优及数据库性能优化技能

面试指南

  • 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）回答故障处理问题
  • 针对稳定性问题，从预防、监控、应急、复盘四个维度阐述
  • 针对新技术应用，结合具体场景说明价值
  • 请描述一次你处理过的最复杂的系统故障及其解决方案
  • 如何保证7×24小时关键系统的稳定性？有哪些监控手段？
  • 在使用LLM或深度学习优化系统方面，你有什么实践经验或设想？
  • 如何平衡日常运维工作与新功能开发的需求？
  • 复习Linux常用命令及性能分析工具，准备一个体现系统稳定性保障或性能优化的详细项目案例，了解半导体良率管理基本概念

职位点评

薪资福利80
成长发展85
工作生活60
使命价值75

薪资福利

80较高

长鑫存储作为半导体头部企业，提供具有竞争力的薪酬福利，虽未明确披露具体数字，但市场定位属于偏高水准。

薪资信号未披露（AI估算：2.5千–4.0万/月）

成长发展

85较高

职位涉及LLM、深度学习等前沿技术在工业场景的应用，技术栈现代且具有挑战性，有利于个人技术成长。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、深度学习、影像辨识、Python、C++、Vue
业务类型profit_center

工作生活

60中等

制造业背景通常意味着较规律的作息，但7×24小时运维职责可能带来一定的应急响应压力，WLB中等。

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

服务于国家半导体自主可控战略，行业地位重要，具有显著的社会价值和行业前景。

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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