【崗位職責(zé)】
1. 核心算法研發(fā)：負(fù)責(zé)半導(dǎo)體設(shè)備（如晶圓缺陷檢測(cè)、關(guān)鍵尺寸測(cè)量、套刻誤差對(duì)準(zhǔn)、宏觀/微觀缺陷檢測(cè)等）中核心圖像處理與機(jī)器視覺算法的研發(fā)、仿真與實(shí)現(xiàn)。
2. 前沿技術(shù)探索：研究傳統(tǒng)圖像處理算法及基于深度學(xué)習(xí)的缺陷檢測(cè)、圖像分類、語義分割技術(shù)，解決半導(dǎo)體工藝中的復(fù)雜檢測(cè)難題（如微弱缺陷識(shí)別、高噪聲背景下的特征提?。?br>3. 算法優(yōu)化與加速：對(duì)算法進(jìn)行時(shí)間復(fù)雜度與空間復(fù)雜度優(yōu)化，利用多線程、OpenCL等手段實(shí)現(xiàn)高分辨率圖像的實(shí)時(shí)處理。
4. 系統(tǒng)集成與驗(yàn)證：將算法封裝為動(dòng)態(tài)庫或服務(wù)，供上層C++/C#軟件調(diào)用，配合軟件工程師完成整機(jī)集成與現(xiàn)場(chǎng)驗(yàn)證。
5. 技術(shù)攻關(guān)：分析和解決設(shè)備現(xiàn)場(chǎng)因工藝波動(dòng)、光照變化、材料差異等導(dǎo)致的檢測(cè)誤報(bào)、漏報(bào)問題，持續(xù)提升算法魯棒性。
6. 知識(shí)產(chǎn)權(quán)積累：撰寫算法設(shè)計(jì)文檔、技術(shù)專利。
【任職要求】
一、 基本條件
1. 學(xué)歷專業(yè)：碩士及以上學(xué)歷（優(yōu)秀本科可考慮），計(jì)算機(jī)、模式識(shí)別、圖像處理、應(yīng)用數(shù)學(xué)、光學(xué)工程等相關(guān)專業(yè)。
2. 工作經(jīng)驗(yàn)：5年以上機(jī)器視覺或圖像處理算法研發(fā)經(jīng)驗(yàn)，具備半導(dǎo)體設(shè)備行業(yè)背景（如晶圓檢測(cè)、對(duì)準(zhǔn)、封裝基板檢測(cè)等）。
二、 專業(yè)技能
1. 編程語言（必須）：
精通 C++（C++11/14/17）或 C#，具備扎實(shí)的代碼實(shí)現(xiàn)能力，能將算法高效落地。
熟練使用Python進(jìn)行算法快速原型驗(yàn)證及數(shù)據(jù)分析。
2. 圖像處理基礎(chǔ)：
深入理解數(shù)字圖像處理理論，包括但不限于：空/頻域?yàn)V波、邊緣檢測(cè)、形態(tài)學(xué)分析、特征提?。⊿IFT/SURF/ORB）、圖像配準(zhǔn)、相機(jī)標(biāo)定等。
3. 視覺算法庫：
熟練掌握 OpenCV（必須），能基于OpenCV源碼進(jìn)行算法修改與二次開發(fā)。
熟悉Halcon、VisionPro等商業(yè)庫的算法原理者優(yōu)先。
4. 深度學(xué)習(xí)（加分項(xiàng)但強(qiáng)烈推薦）：
熟悉PyTorch、TensorFlow等主流深度學(xué)習(xí)框架。
有實(shí)際項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)，如基于CNN的分類、目標(biāo)檢測(cè)（YOLO/ Faster R-CNN）、語義分割（UNet/DeepLab）在工業(yè)缺陷檢測(cè)中的應(yīng)用。
了解模型量化、剪枝、蒸餾等邊緣端部署優(yōu)化技術(shù)。
5. 數(shù)學(xué)基礎(chǔ)：
扎實(shí)的線性代數(shù)、概率統(tǒng)計(jì)、數(shù)值優(yōu)化基礎(chǔ)，能夠獨(dú)立推導(dǎo)算法公式。
熟悉最優(yōu)化方法、傅里葉變換、小波分析等數(shù)學(xué)工具。
6. 性能優(yōu)化：
熟悉多線程編程、內(nèi)存池技術(shù)，能針對(duì)嵌工控機(jī)環(huán)境進(jìn)行算法輕量化設(shè)計(jì)。
三、 加分項(xiàng)
1. 半導(dǎo)體工藝知識(shí)：熟悉晶圓制造（前道）或封裝測(cè)試（后道）工藝流程，了解常見缺陷分類及形成機(jī)理。
2. 光學(xué)成像：了解光學(xué)成像原理，能與光學(xué)工程師協(xié)同優(yōu)化打光方案以降低算法復(fù)雜度。
3. 3D視覺：有結(jié)構(gòu)光、共聚焦、白光干涉等3D測(cè)量算法經(jīng)驗(yàn)。