工作职责
1、 跨部门合作： 与工艺和设备工程师密切合作，通过数据驱动解决工艺和设备问题。
2、 数据模型开发： 设计并开发数据模型，涵盖故障预测和健康管理（PHM）、故障检测和分类（FDC）、预测性维护（PdM）、先进过程控制（APC）、数据驱动的 CFD 模型优化以及基于物理信息神经网络（PINN）的CFD求解优化等。
3、 项目推进： 参与数据项目的全流程，从数据收集到部署，针对不同数据规模提供定制解决方案，提高客户满意度。
4、 研究与创新： 调查和评估数据科学领域的各种可用和有效工具，以设计和改进现有模型。


主要要求
1、学历背景：应用数学、统计学、自动化、计算机工程、电气工程、微电子工程或其他定量领域的硕士或博士学位。
2、 模型设计与实现：熟练掌握统计学习和机器学习模型，熟悉时间序列模型、回归和分类模型，以及神经网络（LSTM, RNN, AutoEncoder等），能够独立设计和实现高效模型。
3、 数据处理技能：熟悉数据处理和特征工程，了解数据降维方法如 PCA、LDA、ICA 等，熟悉特征筛选、构造和融合方法。
4、 编程技能：精通 Python/Matlab/C/C++/R中至少一种语言，熟悉 Scipy、Sklearn 等科学计算库，了解Pytorch/Tensorflow/Keras 等深度学习框架。用户界面开发经验是加分项。
5、 沟通与项目经验：具备优秀的口头和书面表达能力，曾在数据科学会议或期刊上发表论文，有 PHM/FDC/半导体相关项目经验者优先。