Lead Principal Engineer - AI Domain Expert

Wir suchen einen erfahrenen AI-Domain-Experten, der das strategische Design und die Implementierung fortschrittlicher KI-Funktionen im Bereich der Mikrocontroller-Entwicklung für Produkt-, Test- und Fertigungslebenszyklen leitet. Diese Rolle fördert die KI-Akzeptanz, um Produktzyklen zu beschleunigen, die Effizienz der Ingenieure zu steigern, Automatisierung zu ermöglichen und einen Shift-Left-Design- und Technologieansatz zu fördern, der Risiken früher identifiziert, die Vorhersagbarkeit verbessert und die Produktqualität erhöht.

Der erfolgreiche Kandidat bringt über 15 Jahre Erfahrung im Mikrocontroller-Bereich mit, kombiniert mit praktischer Erfahrung in der KI-Architektur unter Verwendung von LLMs, Multi-Agenten-Systemen, Model Context Protocol (MCP), KI-Kompetenzrahmen und autonomen Ingenieurarbeitsabläufen. Dies ist eine technische Führungsrolle mit hohem Geschäftswert, die dafür verantwortlich ist, die Zukunft des Halbleiter-Engineerings zu gestalten, indem KI genutzt wird, um mehr Produkte schneller, mit weniger Ressourcen und höherer Qualität zu liefern.

Ihre Rolle

• AI-Architektur & Unternehmensstrategie: Definieren und Leiten der unternehmensweiten KI-Architektur zur Unterstützung der Produktentwicklung, Testtechnik und Fertigungsoperationen. Aufbau skalierbarer KI-Ökosysteme unter Verwendung von LLMs, intelligenten Agenten, tokenbasierten Workflows und multimodaler Datenintegration. Führen einer KI-Roadmap, die sich auf Aufwandreduzierung, Effizienzgewinne und beschleunigte Ingenieurdurchsatz konzentriert.
• Shift-Left Produktentwicklung & Pre-Silicon Predictive Analytics: Architektur KI-gesteuerter Pre-Silicon-Vorhersageplattformen zur Identifizierung potenzieller Ertrags-, Leistungs- und Zuverlässigkeitsprobleme vor dem Tape-Out. Integration von Simulation, Modellierung, RTL/DV-Daten und historischem Siliziumlernen zur frühzeitigen Vorhersage von Fehlermodi. Einflussnahme auf upstream Design-, Architektur-, DFT- und Validierungsteams, um dateninformierte Entscheidungen früher im Lebenszyklus zu treffen und die nachgelagerten Debug-Zyklen zu reduzieren.
• Siliziumcharakterisierung, Testoptimierung & Ertragsengineering: Entwicklung und Förderung von KI-Systemen für: Siliziumcharakterisierungs-Korrelation und Signaturlernen, Defektdichte- und parametrische Variationsanalyse, adaptive Tests und Testzeitreduktion, Ertragssteigerung und frühzeitige Risikodetektion, automatisierte Ursachenidentifikation und Anomaliedetektion. Reduzierung der Zykluszeiten in der Produkt- und Testtechnik sowie systemlevel Debugging für Kunden durch den Einsatz autonomer KI-Agenten.
• Produktengineering-Leitung: Leitung der Charakterisierung, Qualifizierung und Zuverlässigkeitsengineering für MCUs. Überwachung von Silizium-Debugging, Fehleranalyse und Korrekturmaßnahmen. Umsetzung von AEC-Q100, ISO 26262 für Compliance und Fertigungsbereitschaft. Architektur fortschrittlicher Teststrategien über Wafer-Probe, ATE und Endtest.
• Produktivität, Automatisierung & Engineering: Förderung und Ermöglichung autonomer Ingenieurassistenten, die automatisierte Datenanalysen, Debug-Triage, Mustererkennung, Berichtserstellung und Entscheidungsempfehlungen durchführen. Implementierung von KI-Workflows, die die manuelle Analysezeit erheblich reduzieren und Ingenieuren ermöglichen, sich auf wertschöpfende Aktivitäten zu konzentrieren.
• Datenarchitektur & Integration über Lebenszyklen: Leitung der Integration heterogener Datensätze – einschließlich Design, Fab, OSAT, Betrieb, Systemtest und Felddaten – in ein einheitliches KI-bereites Datenplattform. Sicherstellen, dass KI-Pipelines sicher, skalierbar, konform und an den Unternehmensgovernance-Standards ausgerichtet sind.
• Führung, Einfluss & Zusammenarbeit: Als technische Autorität agieren, strategische Richtungen in Design, Technologieentwicklung, Fertigung, Testoperationen und Produktengineering beeinflussen. Mentoring von Senior Engineers und Förderung der KI-Kompetenzentwicklung in der Organisation. Vertretung der KI-Führung des Unternehmens in internen Foren, Branchenverbänden und externen Engagements nach Bedarf.

Ihr Profil

• Über 15 Jahre Erfahrung in der Halbleiterindustrie, die Produktentwicklung, Testtechnik, Siliziumbring-up, Charakterisierung und Ertragsengineering umfasst.
• Tiefes Verständnis des gesamten Halbleiterlebenszyklus: Architektur → RTL → Designverifikation → DFT → Pre-Si-Modellierung → Technologie-Siliziumbring-up, Validierung und Charakterisierung, ATE-Entwicklung, OSAT/Testoperationen, System-Debugging, Ertragslernen, Defektdichte-Modellierung, parametrische Analyse.
• Nachgewiesener Erfolg bei der Anwendung von KI/ML-Techniken in Ingenieurumgebungen.
• Expertise in: LLM-Architekturen, Einbettungen, Vektorspeichern, Multi-Agenten-Systemen und autonomen Agentenframeworks, Model Context Protocol (MCP) und kompetenzbasierter KI-Architektur.
• Nachgewiesene Fähigkeit, produktionsgerechte KI-Lösungen zu liefern, die Zykluszeiten, Vorhersagbarkeit und Ingenieureffizienz verbessern.
• Starke Führungs-, Kommunikations- und funktionsübergreifende Einflussfähigkeiten.

Bevorzugte Erfahrung

• Erfahrung in der Leitung von KI-Transformationsinitiativen innerhalb der Halbleiter- oder fortschrittlichen Fertigungsumgebungen.
• Erfahrung mit Unternehmens-KI-Systemen und heterogener Datenintegration.
• Vertrautheit mit Cloud- und verteilten Rechensystemen für KI-Workloads.
• KI/ML-Erfahrung in prädiktiver Analytik, adaptivem Test und Anomaliedetektion.
• Erfahrung mit ATE-Plattformen (Teradyne, Advantest, LTX-Credence).
• Hintergrund mit EDA-Tools, DFT/DV, Technologieentwicklung oder Ertragsengineering ist von Vorteil.
• Aufzeichnungen von Veröffentlichungen, Patenten oder branchenspezifischer Gedankenführung.

Kontakt: Sherlene Ong

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