Founder Microelectronics 算法 jobs (salary & requirements)

职责描述：
1、匹配业务场景，设计数据算法建模解决方案，对业务数据进行分析、算法设计及验证，并负责各类AI数据挖掘、机器视觉算法的开发、应用、监控优化，支撑公司数据价值落地，构建智能工厂，助力数字化转型
2、通过对数据的敏锐洞察，深入挖掘业务场景的潜在价值和业务需求，通过技术创新推动业务智能化的提升
3、参与AI大数据相关产品技术架构设计、技术规划、技术选型，跟进机器学习相关技术的业界发展，并合理运用到实际业务场景中
任职要求：
1. 教育背景与工作经验
• 计算机科学、人工智能、自动化、电子工程、数学统计等相关专业，硕士及以上学历优先
• 3年以上 AI算法开发或工业智能化相关工作经验，有半导体/电子制造行业背景者优先
• 具备完整的AI项目落地经验，能够将算法模型成功部署至生产环境
2. 专业技能要求
大模型智能体开发：
• 理解大语言模型（LLM）原理，熟悉GPT、Claude、Llama、Qwen等主流模型的特性
• 熟练掌握智能体（Agent）开发技术，包括ReAct、CoT、ToT等推理模式，LangChain、LangGraph、ADK、AutoGen、CrewAI等智能体开发框架，理解多智能体协作系统设计，有实际智能体开发落地经验
• 具备Prompt Engineering高级技巧，能够设计复杂业务场景下的智能体工作流
• 熟练掌握RAG（检索增强生成）架构，掌握向量数据库、知识图谱构建与应用
• 了解本体建模及实地落地经验者为佳
计算机视觉与工业视觉检测
• 精通目标检测、图像分类、图像分割等主流CV算法与框架。熟悉在样本不均衡情况下的异常检测技术（如无监督学习、小样本学习）。
• 具备人员行为识别经验，熟悉人体姿态估计及动作识别算法，能够基于视频流分析人员操作合规性
• 具备工业缺陷检测实战经验，有半导体制造中的晶圆缺陷分类、人员行为规范识别等项目落地经验为佳
时序数据分析与预测
• 精通时间序列分析方法，熟悉ARIMA、Prophet、LSTM、GRU、Transformer等经典与深度时序模型
• 掌握工业传感器数据处理，能够从复杂的生产参数（温度、压力、流量、振动等）中提取特征并进行良率预测或设备健康评估
• 熟悉异常检测与根因分析（RCA），具备良率预测、设备预测性维护（Predictive Maintenance）项目经验为佳
3、业务理解与软技能
• 理解半导体制造工艺流程（晶圆制造、封装测试等），能够将业务痛点转化为技术方案
• 具备优秀的数据敏感度与业务洞察力，善于从海量数据中挖掘价值，驱动业务智能化升级
• 良好的跨部门沟通协作能力，能够与生产、设备、工艺、质量等部门高效对接
• 持续学习意愿，紧跟AI前沿技术发展（如本体建模、世界模型、具身智能、模型微调等），并能快速评估落地可行性