- TCAD 标定与数据驱动建模：以实测 fab 与机台数据标定 Sentaurus 等工艺/器件模型（刻蚀、沉积、扩散、器件物理），用统计建模、代理模型与物理约束的混合建模还原速率律、参数与失效模式，让模型既有物理含义又能预测工艺行为 - 底层机制与物理一致性：能回到输运方程、反应动力学与守恒量层面论证模型为什么成立，识别数据与物理冲突并给出可检验的解释 - Agentic 工作流：在安全环境中搭建 agentic AI 流程，自动完成标定扫描、参数提取、仿真设置与数据分诊，由人负责范围与判断 - 数字孪生与闭环控制：把标定后的模型接到 sensor fusion 与闭环控制，做机台匹配与预测性健康监测，缩短 R&D 到量产的周期 不要求覆盖全部项；具备其中两至三项的可验证深度即可。具体工艺语言与导出格式可到岗后掌握。 理想经历： - 亲手用实测或 fab 数据标定过 Sentaurus（或同级）工艺/器件仿真 - 从实验数据反推过物理机制或速率律，并用守恒量、解析解或独立数据验证 - 在真实生产或长期运行的数据上做过分析，处理过噪声、缺失、漂移与批次差异 - 交付过可运行的数据科学或仿真工具，把量测、sensor 与仿真数据接成一条可复现的链路 - 用 AI agent 形成「探测—标定—复算」闭环