机器学习工程师/实习生（AI 逆向光刻方向）

1．开发和训练用于逆向光刻、掩模合成和 pre-OPC 图形优化的深度学习模型； 2．负责光刻全流程数据处理，包括 layout clips、aerial/resist images、mask representations 以及OPC targets； 3．探索生成式模型和逆问题建模方法，包括 diffusion models、transformers、CNN/UNet、autoencoders 或 physics-informed neural networks； 4．搭建基于 PyTorch 的大规模 GPU 训练流程，包括数据加载、数据增强、损失函数设计、评估和 checkpoint 管理； 5．深度联动光刻、OPC和计算几何领域专家，将领域约束转化为模型训练目标； 6．建立完善的光刻算法评估体系，依托printability、EPE、process window behavior、mask complexity 和OPC convergence，全面评估模型输出效果； 7．完整沉淀实验方案、训练过程与迭代数据，并沟通模型精度、运行时间、鲁棒性和可制造性之间的权衡。

1．本科及以上学历，计算机科学、电子工程、应用物理、应用数学等相关专业； 2．具备扎实的 PyTorch 实战经验和现代深度学习训练流程经验； 3．具备丰富的GPU模型训练落地经验，能够调试收敛问题、显存问题、数据吞吐瓶颈，以及分布式或多 GPU 训练问题； 4．熟悉生成式模型、逆问题、可微优化或图像到图像转换任务； 5．具备扎实的理工科数学功底，熟练掌握优化理论、概率论、信号处理、数值计算等基础知识，了解傅里叶光学、计算成像相关原理者优先； 6．具备优秀的数据处理与问题分析能力，能够处理复杂技术数据集，并严谨分析模型失效模式