香港微电子研发研究所（MRDI）成立的目的是抓住第三代半导体的巨大潜在市场，并与国家科技发展战略保持一致。
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，帮助产业提高效率，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辅助的半导体技术开发。该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。虽然不要求有半导体领域的经验，但成功的候选人必须展示出强大的基础机器学习技能，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：将高层次的商业和科学目标转化为具体的机器学习问题，研究和实施最先进的算法（例如，深度学习、时间序列分析、强化学习）以解决新颖的工业挑战。
• 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，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密切合作，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。协助为客户创建关于AI/ML成功集成的教育内容。
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）：
• 在核心机器学习概念（包括分类、回归和优化技术）方面表现出色。
• 在时间序列建模和异常检测方面的专业知识。
• 在完整的机器学习生命周期中具有实践经验：数据清理、模型训练、验证和部署。
• 技术熟练度：
• 精通Python和常见的数据科学库（NumPy、pandas、scikit-learn）。
• 熟练使用深度学习框架（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能力。
优先资格
• 具有控制理论经验或为闭环控制系统开发机器学习模型的经验。
• 熟悉用于序列决策或优化的强化学习（RL）。
• 具有计算机视觉或图像处理经验，用于分析工业监控数据（例如，光学或模式识别系统）。
• 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，续约取决于表现和资金可用性。受聘者通常每周工作五天。薪资将根据资格和经验而定。合同圆满完成后，将获得相当于薪资15%的酬金。
申请程序
申请者请于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，以备将来招聘之用，保留期不超过6个月。
MRDI是一个平等机会的雇主，欢迎所有合格的候选人申请。
