岗位职责
- 数据建模与根因分析：主导晶圆厂全链路生产数据（制程、天车调度、设备日志）的挖掘与分析，搭建机器学习、时序分析及异常检测模型，精准识别产能制约因素并输出根因结论；
- 算法研发与迭代落地： 研发适配晶圆制造场景的智能调度、产能预测、设备健康度预判等算法，对接RTS调度、天车仿真及MES日志系统，推动算法方案在生产环境部署与持续优化；
- 生产改善方案制定与推动：联动生产、设备、工艺及调度团队，基于数据洞察制定可落地的产能提升方案，优化天车路径、派工策略、Lot流转节奏及设备维保周期，提升晶圆产出效率；
- 数据体系与知识库搭建：梳理生产、运输、设备三类核心数据规范，构建异常特征库、故障样本库及调度效率数据库，沉淀数据挖掘工具与方法论，支撑数字化项目与产能优化。
职位要求
- 教育背景与专业知识：本科及以上学历，统计学、数学、计算机、AI、数据科学、自动化、微电子智能制造等相关专业；
- 专业技能与资格：能使用Python及Pandas、NumPy、Scikit-learn、PyTorch/TensorFlow完成数据分析与建模；能使用SQL完成数据清洗与查询；能独立应用回归预测、聚类分类、时序分析、关联规则、异常检测、智能优化调度等算法对生产场景建模；
- 行业与专业经验：5年以上工业、制造业或半导体行业数据挖掘、算法建模工作经验；有半导体晶圆厂工作经验者优先（能理解晶圆生产流程、机台运行逻辑、天车物料运输调度及RTS派工调度流程）；
- 项目/任务成果：具备从数据提取、分析建模、问题定位到输出改善方案并落地的全流程项目经验，有至少1个晶圆制造算法成功部署并产生效益的案例；
- 其他要求：能处理海量工业时序数据与非结构化设备日志数据，具有独立面对复杂生产系统的数据挖掘与推动能力，能对接产线协同推进算法落地。
