Über die Stelle
Mercor sucht Experten für Atomlagenabscheidung (Atomic Layer Deposition, ALD) und Dünnschichtprozesse, um ein führendes KI-Forschungslabor zu unterstützen, das Modelle für Halbleiter und die physikalischen Wissenschaften entwickelt. Dies ist praxisnahe Arbeit auf Expertenniveau: Sie wenden tiefes Spezialwissen an, um die wissenschaftlichen Daten zu erzeugen, zu strukturieren und zu bewerten, aus denen diese Modelle lernen – und Ihr Beitrag prägt unmittelbar, wie fortgeschrittene Modelle über Abscheidung, Materialien und Halbleiterprozesse schlussfolgern.
Hauptaufgaben:
- Fachexpertise in ALD-Prozessentwicklung, Precursor-Chemie und Dünnschichtcharakterisierung einbringen, um hochwertige Trainings- und Evaluierungsdaten aufzubauen.
- KI-generierte wissenschaftliche Argumentationen prüfen und bewerten, Fehler finden und die technische Genauigkeit verbessern.
- Anspruchsvolle Probleme auf Expertenniveau in ALD und Halbleiterprozessierung entwerfen und lösen.
- Modellausgaben anhand definierter wissenschaftlicher Kriterien bewerten und ranken, mit klarer schriftlicher Begründung.
- Technisches Wissen – Prozessparameter, Rezepte, Charakterisierungsergebnisse – in gut organisierte, modellfertige Daten strukturieren.
- Zuverlässige, hochwertige Arbeit innerhalb definierter Fristen liefern.
Sie passen gut zu uns, wenn Sie Folgendes mitbringen:
- Praktische Erfahrung in der Entwicklung, Optimierung oder Fehlerbehebung von ALD-Prozessen.
- Fundiertes Wissen über Dünnschichtabscheidung für Halbleiter- oder Advanced-Packaging-Anwendungen.
- Ein sicheres Verständnis der Precursor-Chemie und der Oberflächenreaktionsmechanismen.
- Erfahrung mit Materialcharakterisierung (XRD, SEM, TEM, XPS, Ellipsometrie usw.).
- Einen fortgeschrittenen Abschluss (PhD/MS) oder gleichwertige praktische Erfahrung in Materialwissenschaft, Chemie, Chemieingenieurwesen oder Physik.
- Klares schriftliches Englisch und die Fähigkeit, technische Argumentation präzise zu erklären.
Details zur Rolle:
- Art: Langfristiges, fortlaufendes Engagement
- Umfang: Bis zu 40 Stunden/Woche (mindestens 10)
- Arbeitsmodell: Remote (in den USA ansässig)