关键职责 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每百万缺陷数（DPM）。 数据分析以提高产量和可靠性：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，并将这些改进整合到处置工作流程中。 偏差警报系统：创建偏差警报系统，以监控产量损失、特性/参数趋势以及晶圆/芯片/立方体阴影。 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，提高质量、提高产量、晶圆/芯片级筛选和效率提升。 指导和发展：积极指导和发展团队成员，以促进团队和组织内部的成长和发展。 跨职能协作：与包括晶圆厂、HBM技术开发、HBM设计、系统开发和质量/可靠性团队在内的各种跨职能团队密切合作，以确保最终产品的整体开发和成功交付。 创新推广：推动创新并推动变革，提供技术优势以超越竞争对手，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 AI/ML 模型，以提高关键绩效指标（KPI），如质量、成本、周期时间和规模。 要求 电气与电子工程、统计学或相关工程领域的学士或硕士学位。 至少3年数据分析/科学行业经验。 具有产品工程或半导体行业经验者优先。 展示出色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。 出色的沟通能力，能够向非技术利益相关者呈现发现和见解。 在团队内/跨团队合作解决复杂的业务和工程问题方面有良好的记录。 在指导和培训团队成员以发展其技能方面有经验。 专注且高度积极，能够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）。 对所分配角色具有强烈的责任感和责任心，具有专业的职业道德。 在新加坡现场工作，并国际旅行至台湾。 #J-18808-Ljbffr
