您的职责包括开发尖端算法，创建稳健的产品处置解决方案，并建立主动的偏差警报系统，以提高产量和质量，增强数据基础设施，指导团队成员，并促进创新，以保持竞争优势。累积产量所有权：作为跨职能团队的关键成员，领导有影响力的举措，显著提升整体产量和质量改善，为组织带来可观的利益。产量提升和可靠性的数据分析：利用内部统计工具、机器学习和人工智能进行工程数据分析，以提高产量和可靠性，将这些改进整合到处置工作流程中。模型/算法开发：开发最先进的算法，包括机器学习和深度学习模型，以推进数据挖掘和模式识别，提升质量、改进产量、晶圆/芯片级筛选和效率提升。产品处置解决方案：开发、验证和部署产品处置解决方案（虫洞），通过全面的产品处置程序/工作流程确保质量并减少百万缺陷数（DPM）。偏差警报系统：创建偏差警报系统，以监控产量损失、特征/参数趋势，以及晶圆/芯片/立方体的阴影。数据基础设施开发：与IT、制造和运营团队合作，利用云技术开发和增强数据基础设施管道，以支持可靠性和工程评估。指导和发展：积极指导和发展团队成员，促进团队和组织内的成长与发展。跨职能协作：与各个跨职能团队密切合作，包括晶圆厂、HBM技术开发、HBM设计、系统开发以及质量/可靠性团队，以确保最终产品的整体开发和成功交付。创新推广：推动创新并推动提供技术优势的变革，保持公司在市场上的竞争优势。AI/ML倡导者：与跨职能团队合作，开发、部署和验证旨在提升关键绩效指标（KPI）的AI/ML模型，如质量、成本、周期时间和规模。要求：工程、计算机科学、统计学、人工智能或相关领域的学士或硕士学位。至少3年数据分析/科学行业经验。展现出强大的领导能力和技术技能，深入了解数据分析、数据提取和分析工具，如JMP、Tableau和Power BI。精通统计分析、预测建模和机器学习技术，包括TensorFlow、Scikit-learn和PyTorch等库。熟练掌握Python、R、SQL等编程语言，以及用于数据处理和分析的网页应用语言，如JavaScript、HTML和CSS。具备优秀的沟通能力，能够向非技术利益相关者呈现发现和见解。具有在团队内/跨团队合作解决复杂商业和工程问题的成功记录。具备指导和培训团队成员以发展其技能的经验。敬业且积极进取，灵活适应动态工作环境中的不同角色（从领导团队到领导技术项目）。对分配的角色具有强烈的责任感和问责制，具备专业的工作伦理。在新加坡现场工作，并有国际旅行至台湾的机会。 
