About The Role

1.在极度缺乏真实缺陷数据（Defect/Anomaly）的场景下，利用AI实现亚像素级的检测与分割；
2.合成数据与生成模型：针对半导体先进制程良率极高（缺陷罕见）或罕见病理特征的问题，利用生成式AI（Diffusion Models, GANs）与物理仿真器结合，生成高质量的训练数据集；
3.微弱信号提取：研发针对超大分辨率图像（如Gigapixel级晶圆图像）的深度学习架构，实现在极强背景噪声下的弱小目标检测与分割；
4.物理融合AI：研发物理信息神经网络（PINN），将光学衍射先验、成像链路的物理约束作为正则化项引入神经网络，提升模型在未见工况下的泛化能力。
1.计算机科学、人工智能相关专业，博士优先。
2.深入理解 CNN, Transformer, VAE, Diffusion 等生成与判别模型；
3.具备 Few-shot Learning（少样本学习）、Anomaly Detection（异常检测）、无监督/弱监督学习的相关课题经验。

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【27届校招】算法工程师 （物理融合AI）(J10561)