2027届-深度学习算法工程师（常州）

负责半导体制造领域中缺陷识别、目标检测、图像分割等视觉检测方向的深度学习算法研发与优化；

开发并优化OCR算法，用于识别晶圆ID码、晶粒上特殊字符等图像中的文字信息；

研发缺陷图像生成算法，使用GAN、DiffusionModel等技术生成高仿真缺陷图像，用于数据增强与模型训练；

推动算法在实际产线中的部署落地，包括模型轻量化、边缘部署、推理加速、与设备集成等；

与硬件、软件、工艺、测试等多团队协作，完成从算法原型到工业级应用的完整闭环；

跟踪前沿AI技术（如视觉大模型、多模态学习等），并推动其在半导体领域的创新应用。

硕士及以上学历，计算机、电子工程、自动化、物理、材料等相关专业；

具备深度学习算法开发经验，有工业视觉、缺陷检测、异常检测、OCR等研发相关项目经验为佳；

熟悉主流深度学习框架（如TensorFlow、PaddlePaddle）；

熟练掌握图像处理算法（OpenCV等）及常用模型（CNN、Transformer、YOLO、MaskR-CNN、CRNN+CTC等）；

熟悉图像生成技术，包括但不限于：GAN、DiffusionModels、缺陷图像增强、数据增强、小样本生成；

有端到端算法部署落地经验，熟悉ONNX、TensorRT、TVM、OpenVINO等部署推理框架；

有良好的编程能力，熟练掌握Python、C++等编程语言，熟悉CUDA编程者优先；

具备工业设备数据建模经验者优先，如设备日志、传感器数据、图像数据等；

知识图谱、大模型（LLM）、RAG、多模态建模经验者优先，特别是在设备知识库、工艺知识库方向；

熟悉半导体制造流程、晶圆检测流程、AOI设备原理者优先；

具有良好的沟通表达能力与技术表达能力，有较强的团队合作意识；

具有良好的英文文献阅读能力和创新能力，有较强的逻辑思维能力。