主要职责
1.算法创新： 研发新一代终点检测核心算法，包括但不限于信号降噪、特征提取、终点预测和分类模型。
2.模型构建： 建立基于第一性原理的物理模型和基于机器学习的数据驱动模型，实现终点时间的精准预测。
3.数据挖掘： 对海量工艺和检测数据进行深度分析，挖掘影响终点判断的关键因素，优化算法策略。
4.软件开发： 将核心算法模块化、产品化，集成到设备控制系统中，并完成测试与验证。
5.智能升级： 探索自适应算法和在线学习技术，使系统能够应对工艺漂移和不同产品配方。
任职要求
必备条件：
1. 博士学历，计算机科学、应用数学、信号处理、自动化、模式识别与智能系统等相关专业。
2. 硕士学历需要5年以上相关工作经历。计算机科学、应用数学、信号处理、自动化、模式识别与智能系统等相关专业。
3. 博士或硕士期间研究方向为信号处理、机器学习、工业数据建模或相关领域。
4. 在以下一个或多个领域有深入研究：时序信号分析、统计建模、深度学习、谱分析。
5. 熟悉目前CMP终点检测技术的研究现状和基本原理（光学检测和电涡流检测等），单片机（FPGA）硬件及程序开发流程及设计。
6. 具备强大的编程能力，熟练使用C# 进行算法开发和数据分析。
优先考虑：
1. 有将算法成功部署到实际工业环境或硬件在环系统的经验。
2. 具备半导体工艺或设备背景，对CMP工艺有基本了解。
3. 在顶级会议或期刊（如IEEE）上有相关论文发表。