关于我们
香港微电子研发院（"MRDI"）的成立旨在抓住第三代半导体的巨大潜在市场，并与国家技术发展战略保持一致。
MRDI的愿景是发挥领导作用，加强与产业、学术界和研究部门的合作，加速科研成果的“1到N”转化，推动技术创新，帮助行业提高效率，实现升级和转型。
香港微电子研发院（MRDI）的成立旨在抓住第三代半导体的巨大潜在市场，并与国家技术发展战略保持一致。
MRDI的愿景是发挥领导作用，加强与产业、学术界和研究部门的合作，加速科研成果的“1到N”转化，推动技术创新，帮助行业提高效率，实现升级和转型。
MRDI正在寻找一位具有智力好奇心和技能的机器学习科学家加入我们的团队，致力于开创AI辅助半导体技术的发展。此职位专注于设计和实施先进的AI模型，以控制、优化和自动化复杂的物理过程，特别是在薄膜沉积（如MBE、CVD、PVD）方面。虽然不要求具备半导体领域的先验经验，但成功的候选人必须展示出强大的ML基础技能，并对将其应用于具有挑战性的工业和科学控制问题表现出真正的兴趣。
工作职责
模型开发与部署：设计、开发、训练和部署稳健的机器学习模型，用于控制、优化和预测任务，利用来自工业设备的实时和历史传感器数据。
应用AI研究：将高层次的业务和科学目标转化为具体的ML问题，研究和实施最先进的算法（如深度学习、时间序列分析、强化学习）以解决新的工业挑战。
数据策略与工程：进行探索性数据分析，执行复杂的特征工程，并开发高效的数据管道以处理大量高速度、高维度的传感器数据。
跨职能合作：与软件工程师、控制专家和领域专家紧密合作，将开发的AI模型无缝集成到我们的控制软件平台和客户工作流程中。
文档与知识转移：清晰记录模型方法、性能指标和部署程序。协助为客户创建成功集成AI/ML的教育内容。
要求
教育背景：计算机科学、数据科学、电气工程、应用数学或相关定量学科的硕士或博士学位。
机器学习专业知识（1年以上专业经验）：
展示在核心ML概念（包括分类、回归和优化技术）方面的优势。
时间序列建模和异常检测方面的专业知识。
在完整的ML生命周期中具有实际经验：数据清理、模型训练、验证和部署。
技术熟练度：
精通Python和常用数据科学库（NumPy、pandas、scikit-learn）。
熟悉深度学习框架（TensorFlow或PyTorch）。
强大的软件开发实践（版本控制、测试）。
解决问题的心态：对解决物理科学、制造或工业自动化领域内复杂、数据丰富的问题有强烈兴趣和证明的能力。
优先资格
具有控制理论或为闭环控制系统开发ML模型的经验。
熟悉用于顺序决策或优化的强化学习（RL）。
在分析工业监控数据（如光学或模式识别系统）方面具有计算机视觉或图像处理经验。
在生产环境中通过API或边缘设备部署模型的经验。
注意：责任和任务的复杂性将与候选人的资格和经验相称。经验较少的候选人将被考虑为初级职位。
初始雇佣合同为期12个月，续约取决于绩效和资金可用性。受聘者通常每周工作五天。薪资将与资格和经验相称。合同满意完成后将获得相当于薪资15%的酬金。
申请程序
请于2026年3月9日前通过CTgoodjobs提交申请。请在简历中注明目前/最新薪资和期望薪资。只有入围的候选人会被通知申请结果。MRDI保留不填补该职位的权利。
申请人提供的信息将被保密，仅用于招聘和其他与就业相关的目的。MRDI将保留未成功申请者的个人数据用于未来招聘目的，保留期不超过6个月。
MRDI是一个平等机会雇主，欢迎所有合格候选人申请。
全职，合同制。
