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MVP工艺经理-MVP Process Manager(J18884)

20000-25000
安徽-合肥 | 5年以上经验 | 本科学历
2026-06-11 更新 被浏览:
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职位描述
到岗时间:不限 婚况要求:不限 工作职责: 1.工艺架构规划:制定激光、外观检测、包装等全工艺领域的标准化体系,确保各工艺流程的兼容性与效率***化 ; 2.质量体系整合:统筹各工艺的PFMEA、控制计划、MSA执行,推动高风险点(High SOD)统一管控,确保质量体系合规性; 3.流程标准化:建立跨工艺的recipe管理规范,优化AFM派工、AVI过杀率等关键指标,降低非产品相关良率损失; 4.跨工艺协调:解决激光与外观检测、包装工艺间的接口问题,如标签与打标工艺的兼容性、包装对激光工艺的影响 ; 5.资源分配:统筹MES流程导入、新材料验证(如包材)、MSA平台(MARK DEPTH/AVI)等资源,确保各工艺项目按优先级推进; 6.供应商管理:负责包材供应商整体策略,监督材料验证、围堵措施落地。 任职资格: 1.教育:本科及以上,微电子、自动化、生产制造、机械工程、材料科学与工程相关专业; 2.技术能力:精通至少2类核心工艺(激光打标/外观检测/真空包装),主导过3项以上工艺优化项目(如良率提升、周期压缩); 3.精通SPC/FMEA/MSA方法论,能独立设计控制计划; 4.熟练使用MES系统(如导入MVP流程、recipe管理),熟悉数据分析。主导过跨工艺质量事件调查(如8D报告),具备失效分析实战经验; 5.引入过新工艺技术(如AI视觉检测、自动化包装),获得专利或技术认证者优先; 6.团队领导:5年以上团队管理经验,成功带领过5人以上技术团队; 7.跨部门协调:主导过工艺-设备-生产-质量部门的联合项目,解决过2项以上跨工艺冲突。
求职提醒:求职过程请勿缴纳费用,谨防诈骗!若信息不实请举报。
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会员等级
  • 民营企业
  • 200-500人
  • 500万
工作职责: 1. 负责产品与测试工程的数据分析工作; 2. 为产品良率提升,测试成本降低等工作提供数字化支持; 3. 负责产品数据挖掘工作,开发智能化算法,提升工程师分析效率和精确度; 4. 运用大数据方法,监控和管理量产产品的产线良率问题; 5. 和AI团队合作开发,推进AI项目的落地和发展; 6. 及时高效的完成组长或经理交予的相关工作任务 任职资格: 1. 全日制硕士或以上学历,计算机/统计分析/数学等理工科相关专业,有半导体相关经验为佳; 2. 精通python,熟悉常规的数据分析第三方library(pandas,numpy,scipy,scikit-learn等); 3. 熟悉基础的机器学习方法(回归,分类,聚类等),熟悉基础的深度学习算法(CNN,RNN,Transformer等),会使用常规的深度学习框架(pytorch或者TensorFlow); 4. 熟悉常规数据库的操作(MySQL,Oracle,MongoDB等); 5. 工作积极主动责任感强,有良好的团队协作与沟通能力,具备较强的分析解决问题能力; 6. 有吃苦耐劳的工作态度,有较强的自主学习能力和良好的学习态度习惯。
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