智能制造工程师-Smart Manufacturing Engineer(J20576)

AI应用场景探索与验证：主导AI技术（机器学习、深度学习、大语言模型、Agent）在半导体制造场景的应用探索，涵盖设备预测性维护、良率异常根因分析、智能排产调度、缺陷图像识别、生产数据智能问答等方向，完成从场景梳理、概念验证到试点上线的全流程；

跨团队协同推进：与MES、EES、报表平台、工艺和设备团队紧密协作，识别业务痛点并定义AI项目目标，推动AI解决方案在各制造环节的落地与调优；

模型开发与部署：主导AI模型的数据准备、特征工程、训练、评估及部署，持续优化模型性能与推理效率，保障模型在产线环境中的准确率与响应速率；

前沿技术跟踪与评估：持续跟踪AI与大模型技术前沿，评估其在制造场景中的适用性与投资回报，完成技术选型与原型验证；

效果量化与体系构建：建立AI项目效果评估体系，制定量化指标（效率提升、成本节约、风险降低等），产出数据驱动的效果分析报告，验证各AI项目的实际业务价值。

教育背景与专业知识：本科及以上学历，计算机科学、AI、自动化、统计学等相关专业，硕士优先；

专业技能与资格：能使用Python及PyTorch或TensorFlow完成模型开发与训练，掌握传统机器学习及深度学习算法原理与实际应用；具备大模型应用开发经验者优先，能使用RAG、Agent开发框架，具备Prompt工程和模型微调能力；

行业与专业经验：3年以上AI或机器学习实际落地项目经验，有制造业AI落地项目背景者优先，熟悉半导体制造业务流程与数据特征；

项目/任务成果：有完整的AI项目交付经历（含需求分析、模型开发、部署上线），能独立完成方案设计，并具备量化业务收益的落地案例；

其他要求：对新技术趋势保持高度敏感，能独立完成技术选型与原型验证，具备跨团队协调能力和结果导向的工作方式。