岗位职责
- 负责设备关键制程的工艺参数优化与标准化，持续监控制程能力指数（Cpk），分析并解决量产中的良率波动问题，推动良率提升。
- 负责设备工程数据的维护，确保数据的准确性及完整性， 支撑设备数字化应用的建设、推广与落地。
- 负责设备技术导入的需求梳理与技术规格输出，提升设备核心工艺能力，参与新设备的选型、验收及安装调试，编写设备操作规范（SOP）及维护手册。
- 主导设备新工艺、新材料的导入验证（NPI），完成从实验室到量产的转移流程。
- 运用统计分析和机器学习方法，对生产数据进行深度挖掘，识别良率损失根因，定位关键工艺参数，推动良率持续提升。
- 将机器学习、深度学习等AI技术应用于缺陷检测、参数预测、设备预警等场景，实现从数据到价值的闭环。
职位要求
- 熟悉半导体封测、光模块制造或其他精密制造行业的生产工艺流程、设备原理及质量控制方法；理解SPC、FDC、OEE等核心制造指标。
- 熟悉光电耦合器件的制造工艺流程，深入理解光学特性与电学性能的关联。
- 精通SQL、Python等数据处理工具，能够高效处理海量制造数据（设备日志、工艺参数、检验数据等）。
- 掌握回归分析、方差分析、假设检验等统计方法；熟悉DOE实验设计及Minitab/JMP等分析工具。
- 熟悉常用机器学习算法（如随机森林、XGBoost、神经网络等），能够应用于分类、回归、异常检测等场景。
- 数据可视化能力：熟练使用Tableau、Power BI或Python可视化库，能够将复杂分析结果转化为直观的可视化报告。
