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半导体研发智能(J19630)
立即应聘

半导体研发智能(J19630)

发布于 大约 2 小时前

普通员工/个人贡献者

合肥市 / 北京市
初级经验
全职员工
仅现场办公
硕士
研究与开发 (研发)
Dram
Eda
Tcad
半导体
多模态大模型
数据科学
机器学习
深度学习
集成电路

AI 估算 · 15k–25k

半导体校招硕士，AI+技术复合岗，薪资处于行业中上水平，但受地域影响，合肥略低于一线城市。

职位详情

关于这个职位

该职位面向硕士应届生，负责将AI技术与半导体工艺研发、测试验证、电路设计深度融合，探索智能化场景，提升研发效率

你将与多团队协作推进多模态大模型在半导体业务中的应用，适合具备机器学习基础和编程能力的理工科背景学生

最低要求

学历要求：硕士及以上

专业要求：集成电路、微电子、物理、数学统计、计算机等STEM相关专业
其它要求：
通过CET-4，具备良好的英文听说读写能力
有较强数据科学和分析能力，有较强机器学习和深度学习基础
熟练使用Python等编程语言
学习能力强，有出色的学习、科研表现
具备团队合作精神
承受工作压力和钻研能力强，立志于半导体领域的长期发展，能够自我快速的提升在此领域的知识和技能边界

工作职责

引入先进的AI技术和算法，与团队探索工艺研发，工艺优化中数字化，智能化的场景，将工艺研发与AI技术深度融合，创新工艺配方的研发及优化流程，与业务团队紧密合作，显著提升研发效率并缩短研发周期

探索DRAM测试验证中数字化，智能化的场景，包括但不限于：修补，ECC，测试pattern优化，根因分析等方向，与测试团队紧密合作，提升测试验证效率和准确度，缩短整体测试时间
与设计部门紧密合作，研究电路设计中数字化、智能化方案，包括但不限于电路仿真，数字验证，设计优化，版图生成，物理验证等方向，提升设计流程效率，加速产品设计进程，增强设计验证的全面性和可靠性
与模型团队协同，推进多模态大模型的开发和训练，加速大模型在长鑫的业务落地及应用

优先资格

优先条件:

有集成电路设计，半导体研发制造的知识和相关技能
有EDA、电路设计验证,使用TCAD工具和参与相关项目的经验
有算法编程和智能化仿真经验

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 半导体行业是国家战略重点，前景稳定且薪酬可观
  • AI+半导体的交叉领域稀缺，职业竞争力强
  • 长鑫存储作为国内DRAM龙头，平台资源丰富
  • 技术门槛高，需要同时掌握AI和半导体知识
  • 校招竞争激烈，对学术背景和项目经验要求高
  • 适合具备扎实AI基础、对半导体行业有浓厚兴趣、愿意深入技术研究的硕士应届生

缺点 / 挑战

  • 研发压力大，项目周期长，可能面临加班

角色解读

  • 技术路线：从AI算法工程师成长为半导体AI专家，主导智能化项目
  • 管理路线：积累业务经验后转型技术Leader，带领团队
  • 跨领域发展：深入芯片设计、工艺或测试方向，成为复合型人才
  • 将AI算法应用于半导体工艺研发，优化配方和流程，提升效率
  • 探索DRAM测试验证中的智能化方案，如ECC优化、根因分析等
  • 参与电路设计流程的智能化，包括仿真、优化和版图生成
  • 协同开发多模态大模型，推动其在半导体业务中的落地
  • 扎实的机器学习和深度学习理论基础，熟悉常用框架
  • 熟练使用Python，具备数据科学和分析能力
  • 了解半导体基础知识或集成电路设计者优先
  • 良好的团队合作与沟通能力，能承受科研压力

申请策略

  • 深入了解长鑫存储的技术方向，面试中展现对半导体智能化的思考
  • 准备一个AI在工业场景中应用的案例，展示落地能力
  • 突出机器学习或深度学习项目经验，尤其是与图像、时序数据相关的
  • 强调半导体相关课程或项目，如IC设计、TCAD仿真等
  • 量化成果，如模型准确率提升、效率优化百分比等
  • 体现编程能力，如Python项目、竞赛获奖或开源贡献
  • 补充半导体基础知识，如MOSFET、DRAM原理等
  • 学习EDA工具或TCAD基础，增强硬件理解

面试指南

  • STAR法则：描述情境、任务、行动和结果，突出个人贡献和技术难点
  • 分点回答：先阐述理论，再结合实际项目，最后总结收获
  • 展现学习热情：虽然经验有限，但表达快速学习和补全知识的意愿
  • 请介绍一个你使用机器学习解决实际问题的项目
  • 你如何将AI应用到半导体工艺或测试中？
  • 对多模态大模型的理解？如何在工业场景部署？
  • 你了解DRAM的基本工作原理吗？
  • 如何处理数据不平衡或过拟合问题？

职位点评

69
综合评分

前沿AI+半导体研发岗，技术成长空间大，但工作强度和生活平衡一般。

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。

更适合这类人
该职位最适合注重技术成长、行业前景和社会价值的求职者，但对生活工作平衡要求较高的候选人需谨慎考虑。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利65
成长发展85
工作生活40
使命价值80

薪资福利

65中等

薪资未明确披露，但校招岗位通常有竞争力，且半导体行业平均薪资较好，但具体福利未提及。

薪资信号未披露（AI估算：15K-25K/月）

成长发展

85较高

岗位结合AI与半导体前沿技术，技术栈先进，且能参与多模态大模型开发，成长空间大。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈机器学习、深度学习、多模态大模型、Python、EDA、TCAD
业务类型profit_center

工作生活

40较低

仅现场办公，地点在合肥/北京/上海，未提及WLB或弹性工作，半导体研发通常压力较大。

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

半导体行业是国产替代重点，推动AI在硬科技中落地，社会意义较强。

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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