以下按职位类别整理你提供的校招职位信息。由于原文很长，我先按"研发技术类 / 电路设计类 / 生产运营类 / 量产技术类 / 信息技术类 / 业务赋能类"分类渲染；同一职位若重复出现，已合并为一条，并标注工作地点与关键要求。
一、研发技术类
1. 数据科学（J20776）
- 招聘类型：校园招聘
- 工作地点：安徽省·合肥市、上海市
- 学历要求：硕士研究生
- 职位类别：研发技术类
- 发布时间：2026-08-31
工作职责
- 建模与分析：针对半导体研发工程问题，构建数学建模、统计建模与神经网络建模，结合数据挖掘与优化求解，输出可复用方法论与系统化解决方案，加速研发进程。
- 图像特征提取：处理半导体量测与缺陷图像数据，融合计算机视觉模型与 OpenCV 等传统工具，提取针对性特征，实现高信噪比指标表征工程问题。
- 数据分析系统设计：设计与开发半导体研发工程数据分析系统、算法及工具，缩短新产品研发周期，主导缺陷、量测、良率等跨部门合作项目需求梳理与系统落地。
- 自动化工具开发：运用机器学习、深度学习与大语言模型，构建数据模型与算法，开发自动化数据分析工具，支持设计、制造、测试等环节高效决策。
- 良率监测与分析：与 Fab 及研发工程部门协作，通过数据分析定位良率异常原因，建立自动化报告与 KPI 监测系统，推动先进技术开发节点参数分析与实验设计。
任职资格
- 学历要求：硕士及以上。
- 专业要求：AI、计算机科学、软件工程、应用数学、微电子、物理、自动化、电子信息、信号处理、通信、统计学、数据科学等理工科相关专业。
- 其他要求：
- 具有扎实理论基础，能使用 PyTorch 或 TensorFlow 等深度学习框架完成回归、分类、聚类、推荐等数据挖掘与机器学习算法应用；
- 能使用 Python、R、SQL 或 C++ 完成数据分析与开发任务，并具有 Hive 或 Spark 等大数据处理技术与大规模数据处理经验；
- 具有计算机视觉、机器学习、神经网络建模、大语言模型或 AI Agent 相关技术中至少一项专项能力，并能结合实际场景完成 Prompt Engineering、Fine-tuning、RAG 或 ReAct 模式应用开发；
- 通过 CET-6 或 CET-4（第三方向）考试，能阅读英文文献与技术文档；在校期间有实习经历或具有半导体行业项目经验者优先。
2. 研发智能数据科学（J20800）
- 招聘类型：校园招聘
- 工作地点：安徽省·合肥市、上海市
- 学历要求：硕士研究生
- 职位类别：研发技术类
- 发布时间：2026-08-31
工作职责
- AI 模型开发与优化：开发、优化并落地 AI 模型与算法，覆盖图像、自然语言、多模态大模型及机器学习方向，提升半导体制造领域在图像分类、目标检测、语义分割、实例分割、异常检测、表格数据挖掘与智能分析，以及时间序列预测与异常检测等任务系统性能。
- AI 智能体研发与落地：开发并落地 AI 智能体，应用大模型、记忆库、知识库、技能生成等智能体技术，对半导体研发和制造工程师工程分析活动实现大幅提效。
- 工程建模与数据化：针对特定研发领域工程问题，构建数学模型、统计模型和神经网络模型，完成优化求解、数据挖掘与数据分析，形成方法论并系统化、高效解决实际工程问题。
- 图像特征提取与分析：对半导体量测、缺陷等图像数据进行处理，结合计算机视觉模型与 OpenCV 等传统工具，提取面向特定问题的特征，实现高信噪比指标以表征工程问题，加速研发进程。
- 数据分析系统开发与协同：设计并开发半导体研发过程中的工程数据分析系统与算法工具，与缺陷、量测、良率、工艺整合、工艺研发、设计、器件、可靠性等相关部门合作完成需求驱动、产品设计与项目落地。
任职资格
- 学历要求：硕士及以上。
- 专业要求：AI、计算机科学、软件工程、应用数学、微电子。
- 其他要求：
- 具有计算机视觉深度学习、神经网络建模仿真、AI 智能体、大模型、数学建模、数据挖掘、统计建模、计算机图形学、Web 前端开发或 GPU 并行计算等项目实践经验；
- 具有 AI Agent 项目实际开发经验，能理解 ReAct 或 Planning 与 Executor 等，并能设计基于记忆库、知识库和向量数据库的智能体系统；
- 具有 CET-6 或同等外语水平，能阅读数据科学前沿英文文献，能完成文献中关键算法快速复现与应用；
- 参加 NOI 或 IOI 或 ACM 等算法竞赛并获奖，或具有 AI 相关竞赛经验、发表至少 1 篇 AI 领域学术论文。
3. 研发数据自动化与智能化（SH）（J20824）
- 招聘类型：校园招聘
- 工作地点：上海市
- 学历要求：硕士研究生
- 职位类别：研发技术类
- 发布时间：2026-08-31
工作职责
- AI 模型开发与优化：开发、优化并落地 AI 模型与算法，覆盖图像、自然语言、多模态大模型及机器学习方向，提升半导体制造领域在图像分类、目标检测、语义分割、实例分割、异常检测、表格数据挖掘与智能分析，以及时间序列预测与异常检测等任务系统性能。
- AI 智能体研发与落地：开发并落地 AI 智能体，应用大模型、记忆库、知识库、技能生成等智能体技术，对半导体研发和制造工程师工程分析活动实现大幅提效。
- 工程建模与数据化：针对特定研发领域工程问题，构建数学模型、统计模型和神经网络模型，完成优化求解、数据挖掘与数据分析，形成方法论并系统化、高效解决实际工程问题。
- 图像特征提取与分析：对半导体量测、缺陷等图像数据进行处理，结合计算机视觉模型与 OpenCV 等传统工具，提取面向特定问题的特征，实现高信噪比指标以表征工程问题，加速研发进程。
- 数据分析系统开发与协同：设计并开发半导体研发过程中的工程数据分析系统与算法工具，与缺陷、量测、良率、工艺整合、工艺研发、设计、器件、可靠性等相关部门合作完成需求驱动、产品设计与项目落地。
任职资格
- 学历要求：硕士及以上。
- 专业要求：AI、计算机科学、软件工程、应用数学、微电子。
- 其他要求：
- 具有计算机视觉深度学习、神经网络建模仿真、AI 智能体、大模型、数学建模、数据挖掘、统计建模、计算机图形学、Web 前端开发或 GPU 并行计算等项目实践经验；
- 具有 AI Agent 项目实际开发经验，能理解 ReAct 或 Planning 与 Executor 等，并能设计基于记忆库、知识库和向量数据库的智能体系统；
- 具有 CET-6 或同等外语水平，能阅读数据科学前沿英文文献，能完成文献中关键算法快速复现与应用；
- 参加 NOI 或 IOI 或 ACM 等算法竞赛并获奖，或具有 AI 相关竞赛经验、发表至少 1 篇 AI 领域学术论文。
4. 智能半导体研究员（J20762）
- 招聘类型：校园招聘
- 工作地点：安徽省·合肥市、北京市、上海市
- 学历要求：硕士研究生
- 职位类别：研发技术类
- 发布时间：2026-08-31
工作职责
- 智能设计引擎构建：运用 AI 重构 DRAM 设计方式，突破 LLM 生成电路版图、仿真验证及缺陷预测等颠覆性技术边界，打造具备自我进化能力的智能设计引擎，重新定义芯片设计范式。
- EDA 工具链重构与 AI 化：评估并导入 EDA 工具完成特殊工艺节点功能分析与底层优化，搭建面向下一代工艺平台的仿真、验证及物理实现工具原型，主导 EDA 国产化在设计团队中的智能推广，利用 Agent 自动识别设计弱点并推荐优化方案。
- 半导体核心流程 AI 化架构设计：深入芯片设计、研发、制造、测试等业务流程，识别效率瓶颈并抽象为 AI 可求解问题，主导高价值 AI 应用场景识别与需求分析，输出可落地的产品需求文档、原型设计及商业论证，协同算法、软件、数据、IT 及业务团队推动方案可行性评估、数据准备及产线试跑。
- 智能化机会识别与方案落地：主动识别设计瓶颈中的智能化机会点，提出可行性技术方案，并主导从 0 到 1 的突破性落地，使用高性能 C++ 或 Python 开发高质量工程系统。
- 前沿洞察与知识资产沉淀：跟踪 NeurIPS、ICML、ICCAD、DAC、SPIE、ISSCC、JSSCC 等顶会及工业界最新成果并输出前瞻性技术洞察报告，将落地案例、失败教训及最佳参数固化为可复用知识库与 Agent 模板。
任职资格
- 学历要求：硕士及以上，博士优先。
- 专业要求：集成电路、微电子、电子工程、计算机、AI、自动化、数据科学、软件工程、材料、物理、数学等相关专业，欢迎跨学科复合背景。
- 其他要求（满足任意一项）：
- 具有集成电路设计与智能化技术的跨领域融合能力，能主动识别设计瓶颈中的智能化机会点并提出可行性技术方案，或能在入职一周内精读 DRAM 工艺论文、理解 EDA 脚本逻辑、看懂良率统计报告并指出改进点；
- 在 DAC、ICCAD、NeurIPS、ICML、ISSCC、JSSCC、VLSI Symp、IMW 等顶级会议或期刊以第一作者发表过论文；
- 主导或参与过芯片设计领域性能-功耗-面积优化项目，能提供具体案例，或主导或参与过芯片设计领域从 0 到 1 的技术突破性项目并取得可验证成果；
- 主导或参与开发过 EDA 工具或芯片设计自动化项目，拥有 GitHub 1000+ Stars 的高质量开源项目，或具有 Kaggle 大师、ACM-ICPC 区域赛金牌、数学建模竞赛国家一等奖及以上荣誉，或在 EDA 厂商、晶圆厂、存储芯片设计团队完成过深度实习或课题。
5. AI 研究员（J20761）
- 招聘类型：校园招聘
- 工作地点：安徽省·合肥市、北京市、上海市
- 学历要求：硕士研究生
- 职位类别：研发技术类
- 发布时间：2026-08-31
工作职责
- EDA 工具链重构与前瞻定义：评估并导入全球先进 EDA 工具，针对特殊工艺节点完成功能分析与底层优化，从零搭建面向下一代工艺平台的仿真、验证及物理实现工具原型，并与高校、研究所合作推动技术路线图，主导 EDA 国产化在设计团队中的智能推广，利用 Agent 自动识别设计弱点并推荐优化方案。
- AI Agent 系统开发与量产部署：开发并部署多智能体系统，使其自主完成 Floorplan、时钟树综合、绕线优化及良率分析等端到端任务，打造基于大语言模型与知识图谱的 EDA Copilot，实现自然语言交互式辅助，推动 AI Agent 进化为自主设计核心，在芯片设计、研发、制造、测试等用户团队中实现零人工干预的自动化流程。
- 半导体核心流程 AI 化架构设计：深入芯片设计、研发、制造、测试等业务流程，识别效率瓶颈并抽象为可被 AI 求解的问题，主导高价值 AI 应用场景识别与需求分析，输出可落地的产品需求文档、原型设计及商业论证，协同算法、软件、数据、IT 及业务团队，推动方案可行性评估、数据准备及产线试跑。
- 前沿洞察与知识资产沉淀：跟踪 NeurIPS、ICML、ICCAD、DAC、SPIE 等顶会及工业界最新成果，定期输出前瞻性技术洞察报告，将落地案例、失败教训及最佳参数固化为可复用知识库与 Agent 模板，使后续团队能快速继承创新成果。
任职资格
- 学历要求：硕士及以上，博士优先。
- 专业要求：微电子、集成电路、电子工程、计算机、AI、自动化、数据科学、软件工程、材料、物理、数学等相关专业，强烈欢迎跨学科复合背景。
- 其他要求（必须满足至少两项）：
- 具有 AI 实战经验，能使用 PyTorch 或 TensorFlow 亲手训练过深度学习模型，理解过拟合、分布偏移、稀疏奖励等核心挑战；或搭建过基于 LangChain 或 LlamaIndex 的 Agent 或 RAG 系统并解决过实际工程问题；
- 具有 EDA 或半导体场景理解能力，能在入职一周内精读一篇 DRAM 工艺论文、理解一条 EDA 脚本逻辑或看懂一份良率统计报告并指出潜在改进点；
- 具有数学建模与编码能力，能将业务问题转化为数学约束如优化问题、图模型或随机过程，精通 Python 并熟悉 SQL，至少掌握 C++ 或 Rust 之一；
- 具有产品与原型能力，能写逻辑清晰的产品需求文档、画交互原型，并使用 AI 开发工具如在两周内产出可运行的最小闭环系统；
- 在 DAC、ICCAD、NeurIPS、ICML、VLSI Symp、IMW 等顶级会议或期刊以第一作者发表过论文，或获得 Kaggle 大师、ACM-ICPC 区域赛金牌、数学建模竞赛国家一等奖及以上，或拥有 GitHub Star 大于 200 的个人项目或开源 EDA 或 AI 工具核心贡献者，或曾在 EDA 厂商、晶圆厂或存储芯片设计团队完成深度实习或课题，或拥有微电子、材料或自动化加 AI、计算机或数据科学双重背景并能用具体项目证明融合能力者优先。
6. 深度学习（J20779）
- 招聘类型：校园招聘
- 工作地点：安徽省·合肥市、上海市
- 学历要求：硕士研究生
- 职位类别：研发技术类
- 发布时间：2026-08-31
工作职责
- 大模型尖端研发：主导公司在半导体领域大模型的预训练模型调优及指令微调等核心技术研发。
- 业务解决方案构建：对接产品设计、验证、制造和测试等业务环节，构建定制化大语言模型解决方案，提升研发效率与良率。
- 前沿技术转化：跟踪大模型领域最新动态，将前沿技术转化为实际应用，推动公司技术边界持续拓展。
任职资格
- 学历要求：硕士及以上，博士优先。
- 专业要求：计算机、应用数学、信号处理、通信、自动化等相关专业。
- 其他要求：
- 通过 CET-4 考试，能使用英语完成技术交流与文档阅读；
- 能使用 Python 完成算法开发，精通 PyTorch、TensorFlow 或 HuggingFace 等主流深度学习框架，熟悉 Linux 开发环境；
- 具有深度学习与机器学习基础，在计算机视觉、自然语言处理、语音或时序分析中至少一个方向有实践项目经验；
- 了解大语言模型、多模态、AIGC 等技术领域的基本原理与最新动态；
- 在 CVPR、ECCV、NeurIPS 或 ICML 等学术会议或期刊上发表过论文，或在 Kaggle、ACM、数学建模等高水平算法竞赛中取得优异成绩者优先。
7. 高性能计算与 AI 建模（J20803）
- 招聘类型：校园招聘
- 工作地点：上海市
- 学历要求：硕士研究生
- 职位类别：研发技术类
- 发布时间：2026-08-31
工作职责
- 求解器性能优化：主导向量运算，稠密矩阵与稀疏矩阵求解器的性能优化与工程落地，实现大规模线性方程组的高效求解。
- 核心算法定制：推动稠密矩阵 LU 分解，求逆等核心算法的性能优化与定制化改造，负责稀疏矩阵求解技术研发与跨平台调优，支撑业务场景规模化计算需求。
- AI 加速路径探索：开发并落地基于神经网络的求解器加速，算子融合优化，预条件智能生成等 AI 加速数值计算方案，形成可复用技术路径。
- 工程化封装与异构适配：完成求解算法的工程化封装，并行化改造与 CPU/GPU 异构适配，保障双平台下算法稳定性与计算效率。
- 前沿技术预研：跟踪高性能计算与 AI 加速数值计算领域前沿技术，完成技术预研与方案验证，输出可行性评估与落地建议。
任职资格
- 学历要求：硕士及以上，博士优先。
- 专业要求：计算机科学与技术、电子工程、计算数学。
- 其他要求：
- 能使用 C++ 或 Python 或 MATLAB 完成算法实现与调优，具有扎实的算法与数据结构基础；
- 理解 BLAS/LAPACK 数学库原理，能基于稠密矩阵 LU 分解等核心算法与稀疏矩阵求解技术完成性能优化与定制化改造；
- 具有 AI 加速数值计算的项目经验，能使用深度学习模型加速矩阵求解或数值算子优化，并能完成 CPU/GPU 双平台下的稳定性与效率验证。
8. 高速电路建模与系统仿真（J20804）
- 招聘类型：校园招聘
- 工作地点：上海市
- 学历要求：硕士研究生
- 职位类别：研发技术类
- 发布时间：2026-08-31
工作职责
- 模型构建与验证：主导 Memory IO 接口及 Clock Path 的模型构建与验证，对封装、PCB 传输线、连接器等无源互连通道完成 S 参数建模、处理与集成分析。
- 信号完整性仿真：运用信号与系统、数字信号处理、随机过程与概率工具，分析 Memory IO 接口的时序、抖动、噪声容限和信号完整性，优化无源通道并完成系统误码率仿真与评估。
- 仿真流程开发：开发自动化仿真流程，执行大规模蒙特卡洛仿真和工艺角分析，输出系统稳健性评估报告。
- 跨团队协同：推动与芯片电路设计、信号完整性、封装及硬件团队的协同，完成模型准确性验证与技术问题解决。
任职资格
- 学历要求：硕士及以上，博士优先。
- 专业要求：微电子、电子工程、通信工程、应用数学。
- 其他要求：
- 具有扎实的信号与系统、数字信号处理、随机过程与概率论理论基础，能将数学问题模型化并完成系统级分析；
- 能使用 MATLAB 或 Simulink 工具链完成算法与系统建模，具有至少 1 个相关建模项目实践经验；
- 了解高速信道特性和信号完整性概念，能使用专业 3D 电磁场仿真工具完成 S 参数提取或电路仿真。
9. 质量智能化（J20857）
- 招聘类型：校园招聘
- 工作地点：安徽省·合肥市
- 学历要求：硕士研究生
- 职位类别：量产技术类
- 发布时间：2026-08-31
工作职责
- 建模分析与优化：针对半导体研发工程问题构建数学建模、统计建模与神经网络建模，融合数据挖掘与优化求解方法，输出可复用分析框架与系统化解决方案，加速研发进程。
- 缺陷检测算法研发：处理半导体量测与缺陷图像数据，融合计算机视觉模型与 OpenCV 等工具，针对制程中典型缺陷开展图像分割与异常检测算法研发，独立完成模型训练与评估全流程并输出算法验证报告。
任职资格
- 学历要求：硕士及以上。
- 专业要求：微电子、计算机科学、AI、电子工程、自动化、数学、统计学等相关专业。
- 其他要求：
- 能使用 PyTorch 完成深度学习模型搭建、训练与评估，独立完成从数据预处理到模型部署的全流程开发；
- 具有生成式模型应用能力，能使用 GAN 或扩散模型完成图像生成、修复或增强任务，需提供相关项目代码或成果；
- 具有图像处理与计算机视觉基础，能结合 OpenCV 等工具实现针对颗粒污染、划痕、图案缺失、微桥或断路等缺陷类型的图像分割与异常检测算法开发；
- 通过 CET-4，能阅读英文技术文献，有半导体量测或缺陷检测相关项目经验者优先提供项目报告。
10. 产能算法优化（J21178）
- 招聘类型：校园招聘
- 工作地点：安徽省·合肥市
- 学历要求：硕士研究生及以上
- 职位类别：研发技术类
- 发布时间：2026-09-17
工作职责
- 生产数据挖掘与建模：提取 Fab 制程、天车及设备日志全链路特征，搭建回归预测、时序分析及异常检测模型，输出产能瓶颈根因分析报告。
- 算法研发与系统落地：开发智能调度、产能预测及设备健康度预判算法，对接 RTS 调度系统、天车仿真系统及 MES/SECS 数据接口，推动算法模型在产线试跑与迭代优化。
- 数字孪生与仿真推演：构建天车、生产机台及产线流转的高精度数字孪生模型，实现物理工厂与虚拟模型实时映射，优化仿真推演逻辑并预判设备运行风险与产能异常。
- 产能优化方案制定与执行：联动生产、设备、工艺及调度团队，基于数据分析结论制定天车路径优化、机台派工策略调整及 Lot 流转节奏改进等改善方案，提升晶圆产出效率与设备稼动率。
- 数据体系与知识资产沉淀：梳理生产、运输、设备三类数据规范，构建异常特征库、设备故障样本库及算法工具集，形成晶圆制造专属数据挖掘与算法优化方法论。
任职资格
- 学历要求：硕士研究生及以上。
- 专业要求：统计学、数学、计算机科学与技术、数据科学、自动化、微电子科学与工程、工业工程、运筹学、软件工程。
- 其他要求：
- 能使用 Python 及 Pandas、NumPy、Scikit-learn 等工具完成工业数据清洗与特征工程，能基于 PyTorch 或 TensorFlow 搭建回归、分类或时序预测模型；
- 具有至少 1 个晶圆制造或大型工业场景的数据挖掘、算法建模或数字孪生相关项目经验，能独立完成从数据提取、根因分析到优化方案输出的全流程；
- 具有运筹优化或智能调度算法研发经验，能开发满足晶圆厂天车调度、机台派工或工序优化等场景的调度算法并推动落地验证；
- 能对接 MES、SECS、RTS 等工业生产系统，具有工业日志数据分析或产线系统集成经验者优先。
11. 工艺整合研发（技术联培生）（J21024）
- 招聘类型：校园招聘
- 工作地点：安徽省·合肥市
- 学历要求：博士研究生
- 职位类别：研发技术类
- 发布时间：2026-09-04
原文未展开具体职责与任职资格。
12. 工艺工程研发（技术联培生）（J21026）
- 招聘类型：校园招聘
- 工作地点：安徽省·合肥市
- 学历要求：博士研究生
- 职位类别：研发技术类
- 发布时间：2026-09-04
原文未展开具体职责与任职资格。
13. 器件研发（技术联培生）（J21028）
- 招聘类型：校园招聘
- 工作地点：安徽省·合肥市
- 学历要求：博士研究生
- 职位类别：研发技术类
- 发布时间：2026-09-04
原文未展开具体职责与任职资格。
14. 战略预备队（J20763）
- 招聘类型：校园招聘
- 工作地点：安徽省·合肥市
- 学历要求：博士研究生
- 职位类别：研发技术类
- 发布时间：2026-08-31
原文未展开具体职责与任职资格。
15. 工艺工程研发（J20782）
- 招聘类型：校园招聘
- 工作地点：安徽省·合肥市
- 学历要求：硕士研究生
- 职位类别：研发技术类
- 发布时间：2026-08-31
工作职责
- 制程技术开发：开发新产品制程技术，涵盖光刻、光罩、刻蚀、清洗、化学机械研磨、键合、扩散、离子注入及薄膜等工艺环节。
- 跨部门协同交付：与设计、器件、工艺整合和可靠性等相关部门合作，确保新产品制程满足电性、可靠性、良率与成本要求。
- 技术路线引领：主导新型机台和新型材料的合作研发与评估开发，协同制定并实现未来技术发展路线。
- 研发效率提升：驱动研发效率提升以缩短新产品研发周期，涵盖工艺仿真开发、研发数据智能分析及项目资源管理等方向。
- 技术转移落地：实现与量产部门的无缝技术转移，以尽量缩短新产品上市周期。
任职资格
- 学历要求：硕士及以上，博士优先。
- 专业要求：微电子、电子工程、电子信息、物理、光学、材料、化学、数学、机械、计算机、力学等理工科专业。
- 其他要求：
- 具有英语能力，能使用英语完成听说读写，通过 CET-4；
- 具有探索精神，能通过创新方式解决工艺研发中的技术问题；
- 具有学习能力与团队合作意识，能在跨部门协作中保持沟通并承受工作压力。
16. 器件研发（J20784）
- 招聘类型：校园招聘
- 工作地点：安徽省·合肥市
- 学历要求：硕士研究生
- 职位类别：研发技术类
- 发布时间：2026-08-31
工作职责
- 逻辑器件开发：完成 DRAM 逻辑器件设计及工艺开发，确保器件性能满足设计规格。
- 核心区器件优化：完成 DRAM 核心区器件设计及优化，提升存储密度与电性表现。
- TCAD 仿真分析：执行制程工艺 TCAD 仿真，为工艺参数优化和器件结构设计提供支撑。
- 器件工艺开发：推进器件工艺开发，实现工艺整合与关键模块的稳定性。
- 可靠性评估改进：实施先进 DRAM 可靠性评估与改进，保障器件长期工作稳定性。
任职资格
- 学历要求：硕士及以上，博士优先。
- 专业要求：微电子、电子工程、电子信息、物理、光学、材料、化学、数学、机械、计算机等理工科专业。
- 其他要求：
- 具有英语能力，能使用英语完成听说读写，通过 CET-6；
- 具有半导体存储相关课题研究或相关专利经验，能独立完成器件设计与工艺开发任务；
- 具有学习能力与团队合作意识，能在跨部门协作中承受工作压力。
17. 工艺整合研发（J20783）
- 招聘类型：校园招聘
- 工作地点：安徽省·合肥市
- 学历要求：本科及以上
- 职位类别：研发技术类
- 发布时间：2026-08-31
工作职责
- 技术路线规划：联动市场部与设计部进行需求与技术双轮驱动，将终端应用场景转化为 DRAM 器件的关键性能指标，主导工艺规格的顶层设计以确保技术路径与商业战略高度契合。
- 制程整合创新：协同光刻、刻蚀、薄膜、CMP 等工艺团队制定整合方案，解决跨模块技术难点，确保工艺流程稳定性。
- 跨域协同攻坚：领衔设计、器件、工艺、检测四位一体技术攻坚体系，构建系统化平台，突破存储单元微缩化极限与阵列电容性能优化等核心挑战，实现电性参数、工艺参数与缺陷控制的全局最优解。
- 技术中台建设：打造工艺整合技术中台，集成 FMEA 失效预判矩阵、SPC 量产稳健性评估模型及机器学习驱动的缺陷根因溯源自愈系统，贯穿新产品平台研发全周期，重塑存储技术量产范式。
任职资格
- 学历要求：本科及以上，博士优先。
- 专业要求：微电子、量子工程、凝聚态物理等前沿领域背景，或微电子、电子工程、电子信息、物理、光学、材料、化学、数学、机械、计算机等理工科专业。
- 其他要求：
- 具有数据分析能力，能从电性参数、工艺参数与缺陷数据中识别技术规律；
- 具有探索精神，能通过创新方式解决跨模块工艺整合中的技术难点；
- 具有学习能力和团队合作精神，能够在跨部门协作中承受工作压力。
18. 研发质量改善与检测量测（J20785）
- 招聘类型：校园招聘
- 工作地点：安徽省·合肥市
- 学历要求：硕士研究生
- 职位类别：研发技术类
- 发布时间：2026-08-31
工作职责
- 研发质量提升：以先进的量测检测技术研发驱动高效的研发在线质量提升，确保研发过程质量可控。
- 量测方案开发：在新产品研发过程中设计及开发制程量测和检测方案，缩短研发周期以确保平台研发按时交付。
- 良率与缺陷改善：依据量测检测数据，跨部门合作驱动在线良率改善和可靠性相关缺陷问题改善。
- 技术转移落地：协调与量产部门合作，转移新研发量测检测技术和在线质量改善方案，确保成功量产。
- 本土化设备导入：负责量测检测本土化设备导入及制程应用开发提升，支撑制程能力持续优化。
任职资格
- 学历要求：硕士及以上，博士优先。
- 专业要求：光学、物理、微电子、数学、材料、化学、机械等理工科专业。
- 其他要求：
- 具有英语能力，能使用英语完成听说读写，通过 CET-6；
- 具有数据分析能力，能基于量测检测数据识别缺陷规律并驱动良率改善；
- 具有探索精神，能以创新方式解决量测检测技术开发中的问题；
- 具有学习能力，在校期间有奖学金获得经历或学生工作经历为佳。
19. 软件工程（J20796）
- 招聘类型：校园招聘
- 工作地点：安徽省·合肥市
- 学历要求：本科及以上
- 职位类别：研发技术类
- 发布时间：2026-08-31
工作职责
- 芯片测试程序开发与优化：设计测试用例、执行电性验证与异常分析，开发与优化芯片测试程序，提升产品全流程测试效率与产能。
- 数据系统与 AI 算法研发：设计开发自动化测试、数据分析等软件系统及数据管道，研发机器学习与深度学习算法，应用于预测性维护、良率预测和异常检测等场景。
- 制造系统全生命周期管理：负责 CIM、MES、EAP 系统的需求分析、系统设计、开发测试、部署运维与持续优化，开发运筹优化算法形成端到端解决方案。
- 智能系统集成与开发：集成大模型、MCP 等 AI 技术开发智能体应用，构建智能分析系统以提升制造效率，并实施故障排查、应急响应与性能优化保障高可用性。
- 质量保证与新技术探索：遵循敏捷开发流程完成测试用例编写、缺陷跟踪与环境维护，开展新技术研究与创新测试策略开发，持续改进系统功能与性能。
任职资格
- 学历要求：本科及以上。
- 专业要求：计算机科学与技术、数学与应用数学、电子信息工程、数据科学与大数据技术、AI、统计学、工业工程等相关专业。
- 其他要求：
- 具有扎实的数理基础，能使用微积分、线性代数、概率统计与优化理论完成算法建模；
- 能使用 Python、Java、C++ 中至少一门编程语言完成项目开发，熟悉数据结构与算法；
- 能使用 TensorFlow、PyTorch 等深度学习框架完成机器学习模型训练与部署；
- 具有系统开发与运维能力，能使用 SpringBoot、MyBatis、FastAPI 框架完成后端开发，使用 SQL 完成高可用数据库架构设计。
20. 研发战略工程（J20797）
- 招聘类型：校园招聘
- 工作地点：安徽省·合肥市
- 学历要求：硕士研究生
- 职位类别：研发技术类
- 发布时间：2026-08-31
工作职责
- 市场与竞争分析：主导半导体市场及竞争对手的动态跟踪与情报收集，运用研究工具开展市场供需格局、份额变化及增长率建模分析，输出趋势研判报告与数据看板，为公司研发方向与技术路线选择提供战略输入。
- 第三方机构合作与报告编制：主导第三方调研机构的合作对接与合作项目推进，编制月度、季度及年度市场与技术趋势报告，建立结构化报告体系，持续输出研发决策所需的信息支撑与专题研究结论。
- 研发方向市场洞察输出：联动研发团队与产品管理团队，围绕新产品技术路线定义与规格制定开展市场洞察分析，输出包含客户需求、竞争格局与价值评估的战略建议，通过调研报告与路标评审推动研发资源向高价值方向配置。
- 中长期研发战略制定：统筹内外部环境综合分析，结合市场趋势、客户需求与竞争格局协助制定集团中长期研发发展战略，输出战略规划报告与技术投资方向建议，确保研发布局与业务目标高度协同。
任职资格
- 学历要求：硕士。
- 专业要求：微电子、物理、化学、电子信息、数学或相关专业。
- 其他要求：
- 能使用信息与数据处理工具（如 Python、Excel 或其他数据平台）完成市场数据整理、供需分析与份额建模，独立输出行业研究报告；
- 能独立拆解跨部门战略沟通中客户需求的复杂性，提炼关键结论并有效传递影响研发与产品决策，建立合作关系并推动战略议题达成一致；
- 能使用英语完成行业报告阅读、数据引用核对与商务书面沟通，通过 CET-6 且成绩 ≥425 分；
- 有半导体市场研究、技术战略或产品/研发相关实习或课题合作经历者优先，提供研究样例或参与报告作证。
21. 研发运营（J20801）
- 招聘类型：校园招聘
- 工作地点：安徽省·合肥市
- 学历要求：本科及以上
- 职位类别：研发技术类
- 发布时间：2026-08-31
工作职责
- 异常响应与处理：按流程处理产品线异常问题，基于分析数据和已知知识积累快速做出正确响应，保障产线稳定运行。
- BR Flow 搭建与优化：对接研发制程高效完成新产品 BR Flow 搭建，并对现有 BR Flow 数据进行持续维护、迭代与优化。
- 资源分配与投片管理：规范研发项目资源申请与管控流程，建立并完善 PFA、高等级资源及晶圆等标准化分配机制，通过精细化投片管理制定全公司研发项目月度及季度投片计划。
- 核心指标管控：制定研发各平台运营 cycle time、hold ratio 及 q-time over ratio 等核心指标目标及达成路线图，建立问题跟踪账单并定期输出项目进度与偏差分析报告。
- Inline 实时监测：执行 Inline 实时监测，异常状况及时处理与反馈，联动 SPC 系统响应。
- DM 站点动态维护：依照各部门需求，完成 DM 站点 BR 与 Sampling 的动态维护。
- 产能规划与风险识别：对接 IE、MFG 及 planning 部门，根据 BP 规划产能，识别风险群组并制定有效措施。
任职资格
- 学历要求：本科及以上。
- 专业要求：数学、机械、材料、物理、工业工程、微电子、计算机、化学等理工科专业，有半导体相关经验或编程经验者优先。
- 其他要求：
- 具有英语能力，能使用英语完成听说读写，通过 CET-4；
- 具有数据分析能力，能使用 Excel