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1. 通過數據挖掘，結合機器學習算法和運籌模型，實現半導體設備控制中的智能決策 2. 分析設備運行數據，結合業務需求，建立數學模型，實現設備健康狀態的自診斷以及設備健康的智能維護 3. 建立設備數據分析平臺，對設備數據進行采集，分析，識別設備運行風險點和改進點，提出優化建議

1. 具有計算機、運籌學、統計學、人工智能等相關專業碩士及以上學歷或具備相應的數據分析以及人工智能經驗； 2. 扎實的理論背景（統計學、線性代數、數值分析、優化等），能夠閱讀英文技術文檔以及文獻； 3. 2年以上Python編程和調試經驗； 4. 對于數據具有良好的敏感性，能夠從數據中挖掘潛在規律，熟練運用相應可視化工具（matplotlib, seaborn, bokeh等）； 5. 熟悉常用的深度學習框架（tensorflow, keras, pytorch等），能夠基于框架實現特定功能； 6. 有機器學習、深度學習、運籌優化、預測性維護等項目的實際經驗優先； 7. 有新產品開發落地經驗 或 有半導體領域項目經驗者優先； 8. 熟悉云計算相關知識（AWS、GCP、華為云，阿里云等）（加分項）； 9. 熟悉git等分布式代碼版本控制工具。