岗位描述: 1.支持日常生产,实时解决问题,并进行晶圆制造和测试生产线故障分析; 2.与研发团队紧密合作,支持新一代光电芯片如高速DFB激光器或光子集成芯片(集成了半导体光放大器和调制器的DFB激光器等)新产品推出; 3.进行设计/工艺灵敏度研究以确定外延与工艺规格限制。协调芯片、封装和模块之间的相关性研究,以加强可制造性设计; 4.引领推动产能提升。与各职能团队(外延、工艺、装配、测试等)协调,确保大规模量产的各方面条件准备就绪(包括芯片设计和规格、新设备、工艺流程和规格、文档、测试数据库和基础设施); 5.与各职能团队(如研发、制造、质量和供应链管理)进行有效沟通/贡献、紧密合作,推动产量提高和成本降低,执行统计数据分析并排除产量偏差的潜在根本原因;与封装和模块团队密切合作,解决合同制造商可能与芯片性能有关的问题; 6.支持成本建模并促进设计和交付具有成本竞争力的产品的行动/决策。 任职资格: 1.硕士以上学历,在电子、物理、光学、半导体科学或相关领域具有同等经验。 2.有光电器件比如半导体激光器或者光电集成芯片的设计、仿真和分析的经验; 3.具备强大的分析和统计技能(曾使用JMP或者Minitab等分析生产大数据集),具备强大的沟通、文档、演示和协作技巧,能在跨学科团队中独立工作,并希望在快节奏职业环境中取得成功; 4.熟悉半导体晶圆大规模生产的运行过程(生产执行系统、工艺和质量控制、修改管理); 5.具有强大的分析问题和解决问题的能力,可以快速调解和解决冲突; 6.具备强大的执行力来将行动推动至不同的职能团队。
1. 学历:硕士研究生及以上;3年工作经验者可放宽至本科; 2. 专业:无机非金属材料、化学、分析化学、电子、半导体等相关专业; 3. 有3年以上半导体封装行业工作经验,掌握刻蚀工艺,有湿刻工艺经验者可优先; 4. 玻璃通孔腐蚀经验者优先,有良好的沟通能力和团队合作精神;
岗位职责: 1.全面负责光学物料的采购管理工作; 2.保证所负责的物料准时按量交付; 3.保证所负责供应商的付款完结; 4.不断优化采购作业流程,提高工作效率; 岗位要求: 1.学历要求本科及以上(接受21届/22届/23届/24届),光学相关专业优先,理工科背景可接受; 2.了解光学物料采购渠道,具备较强的成本、风控意识积极主动; 3.责任心强,有优秀的沟通及谈判能力。
薪酬福利 1、具有竞争力的薪酬包,根据面试评价与具体职位进行差异化定薪,调薪制度灵活,能力决定调薪幅度,无上限; 2、全方位的福利保障 社保保障:五险一金、补充商业保险 健康保障:定期体检、家属体检折扣 活力保障:社团活动、部门团建、娱乐健身用品 增值福利:餐补、特殊礼金、生日礼物、节日礼品 假期多多:双休、法定节假日、带薪病假、法定年假和司龄年假(带薪年假最多可享20天)
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面向群体: 有志于国防军工事业的 2025届国内高校本、硕、博毕业生 研发中心各方向: 树脂涂层方向、树脂复材方向、薄膜方向、防腐方向、伪装方向、陶瓷涂层方面、电磁屏蔽方向 薪酬福利: 提供具有市场竞争力的薪资 优秀人员经面试表现一人一议 福利:五险一金、及时激励、带薪年假、节日福利、健康体检、季度团建、生日礼金、员工食堂、高低温补贴等......
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工作职责 1.制定专业发展规划; 2.负责工艺研究、创新和公关; 3.负责完善工艺技术标准体系建设; 4.负责工艺信息化推进; 5.工艺方案及工艺文件的编制; 6.各型号具体工艺技术工作; 7.负责工艺试验、产品工程化; 8.负责流程改善、精益六西格玛推进; 9.电装生产线设备管控及功能开发。 任职资格 1.硕士及以上学历,电子、机电一体化、机械、材料等专业; 2.熟悉元器件基本知识,了解电子装联和调试基础知识、电子装调生产流程,有生产经验者优; 3.掌握计算机办公软件EDA设计工具、UG等CAD绘图工具。
岗位职责: - 围绕具身智能中的计算机视觉、机器人学、强化学习等算法开展研究工作。 岗位要求: 1. 在计算机视觉、机器人学、人工智能等方面有丰富的经验,对深度学习或强化学习有深入的理解,熟悉机器人导航或操纵相关算法; 2. 熟练掌握C/C++/Python语言,能独立完成开发和验证工作,代码可维护性好; 3. 具有良好的沟通能力和学习能力,勇于挑战; 4. 具有以下学习或使用经验为加分项: - 在人工智能、计算机视觉、机器人等领域发表过高质量论文者优先。 学历要求: - 硕士/博士; - 计算机科学、机器人学、人工智能、自动控制等相关专业; - 英语四级及以上。
岗位职责: 负责设计、训练、优化基于LLM/GenAI的多模态大模型算法。 岗位要求: 1. 掌握深度学习算法模型构建、训练、优化相关专业知识; 2. 具有目标检测、语义分割等计算机视觉模型的设计和训练经验; 3. 具有模型轻量化相关知识和经验,如量化、剪枝、蒸馏,NAS; 4. 熟悉AI框架和深度学习编译技术 (PyTorch, mmDetection3D, TVM, MLIR等); 5. 具有大模型研发经验,比如LLM、GenAI提示词工程(PE)、RAG等技术; 6. 具有以下学习或使用经验为加分项: - 熟悉DeepSpeed等大模型分布式训练架构; - 数据大模型数据处理管线(Data Curation); - 有顶会论文或专利相关成果者优先。 学历要求: - 硕士/博士; - 计算机电子信息类相关专业; - 英语四级及以上。