半导体智能系统架构师-Semiconductor AI System Architect Engineer(J19712)

痛点洞察与场景定义：深入量产与研发部门，识别良率和缺陷分析流程中的核心痛点，规划AI智能体的关键应用场景；

架构蓝图设计：主导智能体整体架构设计，定义不同职能的智能体角色，并设计其协作机制与知识共享体系；

技术路线图制定：规划融合机器学习、深度学习、多智能体强化学习的阶段性演进路线，确保系统能处理多模态数据，实现从识别、分析到解决的闭环优化；

技术领导与协同：作为技术总负责人，指导算法、数据、软件工程团队进行平台开发，并与工艺整合、缺陷、量测等部门协同，确保系统与现有工作流程无缝集成；

价值闭环与指标驱动：建立衡量系统价值的关键指标，如缺陷检测覆盖率、根因分析准确率等，并驱动产品持续迭代优化。

教育背景与专业知识：硕士及以上学历，计算机科学、微电子、物理或材料科学相关专业；

行业与专业经验：具备2年以上AI产品系统架构经验，能独立设计机器学习解决方案，并对多智能体系统、时序数据分析、计算机视觉有深入理解；有设计大规模、高可靠数据平台或复杂决策支持系统的成功经验，熟悉分布式计算与云原生架构；有AI Agent项目的实际开发经验，能独立完成Agent链路的设计与调试；

专业技能与资格：具备使用向量数据库（Milvus或PGVector等）完成知识库构建的实际经验，理解ReAct、Planning与Executor等核心Agent模式；

项目/任务成果：有在半导体领域成功落地AI项目（尤其是在缺陷检测、良率分析等方向）的经验，能有效识别并解决实际业务问题；

其他要求：具有出色的技术领导力与跨文化团队协作能力，能在前瞻性技术攻关中保持主动推进。