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