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Device Engineer

atomicsemi

OnSite Austin
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Job Score

70 pts
On-site model (+70)

About fab2

The fab2 team can build anything. We design all the hardware and software needed to make chips and we make the fabs, tools, and components ourselves.

We're looking for exceptional, hands-on people who can iterate to the limits of what's possible.

 

fab2 was founded by Sam Zeloof and Jim Keller. Sam is best known for making chips in his garage, and Jim has been a leader in the semiconductor industry for the past 40 years.

About the team

The Process Team sits at the heart of our in-house device development, driving the design of each new generation of tools. This is unlike any role at a traditional foundry—we simultaneously develop recipes, apply novel materials, test and characterize our chips, and troubleshoot tools.

About the role

As a Device Engineer at fab2, you’ll play a critical role in bridging process development, and electrical test. Your work will focus on characterizing semiconductor devices, designing and automating test infrastructure, and extracting key electrical parameters to inform process improvements. This is a hands-on, high-ownership role that requires both deep technical understanding and strong collaboration with process, test, and design engineers.

We're looking for someone who’s excited to work across disciplines developing probe cards, designing test structures, running electrical characterization, and building automation infrastructure. A background in device physics and experience with CMOS modeling (e.g., BSIM) will be valuable, especially for parameter extraction and feedback into process development.

You’ll have the opportunity to work across the full testing stack from test structure design to silicon fabrication and data analysis. Your contributions will help shape how we validate and improve our CMOS processes in a fast-paced, startup environment.

Responsibilities

  • Collaborate with process and electrical engineers to design probe cards and test structures

  • Design and fabricate CMOS test chips for characterization and calibration

  • Develop and implement test plans to extract key device parameters (e.g., threshold voltage, mobility, leakage)

  • Deploy parameter extraction tools and methods (e.g., BSIM models) to characterize devices and model performance

  • Analyze test data to provide feedback to process engineers, helping improve materials and process flows

  • Develop and maintain test automation infrastructure for streamlined electrical characterization

  • Document test results and characterization findings clearly and rigorously

Required Experience

  • BS, MS, or PhD in Electrical Engineering, Applied Physics, or a related field

  • Strong understanding of CMOS device physics and electrical characterization

  • Experience with probe station operation

  • Familiarity with parameter extraction techniques and device modeling (e.g., BSIM)

  • Experience with lab instrumentation and test automation

  • Hands-on experience with semiconductor device fabrication and test structures

Nice-to-have

  • Experience with process development kits (PDKs) and test chip layout

  • Experience with cleanroom fabrication and full CMOS process flow

  • Experience conducting reliability testing and analysis

Working at fab2

We’re an early-stage hardware startup with solid funding, world-class advisors, and offices in Austin, TX and San Francisco, CA.

Compensation: fab2 is committed to fair and equitable compensation practices. The annual salary range for this role is $120,000 – $160,000. Compensation is determined based on your qualifications and experience. Our total compensation package also includes generous equity in fab2.

Benefits: fab2 offers the following benefits, subject to applicable eligibility requirements:

  • Medical, Dental, and Vision insurance

  • Generous Paid Time Off inclusive of Holidays and Sick Time

  • Visa Sponsorship

  • Life and Disability Insurance

  • Paid Parental Leave

  • 401(k) retirement plan

  • Weekly Learning & Development opportunities

  • Commuter Benefits including Parking and Late Night Uber rides from the office

  • Lunches daily, Dinners 3x per week, Stocked Office Kitchen with Snacks and Spindrifts

We are an equal-opportunity employer and do not discriminate on the basis of race, religion, national origin, gender, sexual orientation, age, veteran status, disability or other legally protected statuses.

Export Control Analysis: This position involves access to technology that is subject to U.S. export controls. Any job offer made will be contingent upon the applicant’s capacity to serve in compliance with U.S. export controls.

fab2, formerly known as Atomic Semi

Guias de Carreira

Guia de Carreira em Tecnologia

Planejamento, habilidades, entrevistas e crescimento profissional em TI, Ciência de Dados, DevOps e Produto.

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Dica do Especialista

Por que IA e Dados são a Nova Moeda do Mercado

Historicamente, o departamento financeiro de uma empresa operava olhando pelo espelho retrovisor. O trabalho consistia em fechar o mês, consolidar planilhas, reconciliar contas e relatar aos acionistas o que havia acontecido. Em 2026, esse modelo não apenas envelheceu, ele se tornou um risco estrutural para qualquer negócio. A nova exigência do mercado não é a documentação do passado, mas a predição cirúrgica do futuro.

A união entre Inteligência Artificial (IA) e Ciência de Dados criou o que o mercado hoje chama de "Profissional de Finanças Aumentado" (Augmented Finance Professional). Profissionais que não dominam essas ferramentas estão sendo rapidamente rebaixados a funções operacionais de baixo valor, enquanto os fluentes em dados assumem as cadeiras de tomada de decisão (C-Level).

1. De Historiador a Estrategista de Negócios

O FP&A (Financial Planning & Analysis) sofreu a maior revolução desde a criação do Excel. Até poucos anos atrás, criar cenários de planejamento exigia semanas de compilação manual. Hoje, modelos de Machine Learning ingerem terabytes de dados não-financeiros — clima, sentimento em redes sociais, cadeias de suprimentos globais, flutuações cambiais em tempo real — para criar previsões de receita altamente precisas em segundos.

O profissional de finanças moderno precisa saber fazer as perguntas certas à máquina (Engenharia de Prompts) e validar a integridade dos dados (Data Governance). O valor do humano não está em construir o gráfico, mas em traduzir os insights algorítmicos em estratégia de alocação de capital.

2. IA Generativa: O Fim do "Trabalho Braçal" Financeiro

Com a maturidade de Modelos de Linguagem de Larga Escala (LLMs) especializados em finanças (como os derivados do BloombergGPT e soluções fechadas da Microsoft e OpenAI), a elaboração de relatórios narrativos de desempenho e a análise de contratos complexos foram automatizadas.

"A Inteligência Artificial não vai substituir o CFO. Mas o CFO que utiliza IA certamente substituirá aquele que se recusa a adotá-la."

Ferramentas de IA generativa em 2026 já são capazes de ler o balanço patrimonial, compará-lo com as metas trimestrais e gerar a primeira versão do DRE (Demonstrativo de Resultados) comentado, com alertas de anomalias, liberando o analista para investigar por que as variações ocorreram, em vez de perder tempo descrevendo-as.

O Stack Tecnológico do Profissional Financeiro em 2026

Saber Excel avançado e VBA já é considerado pré-requisito básico, não um diferencial. O mercado hoje exige:

  • SQL & Python: Para extração e manipulação de bases de dados massivas que o Excel não suporta.
  • Data Storytelling (Power BI / Tableau): A capacidade de transformar números densos em narrativas visuais acionáveis para o conselho de administração.
  • Automação (RPA): Implementação de robôs para fechamento contábil e reconciliação automática.
  • Fluência em IA: Entendimento prático de modelos preditivos e uso de "Copilotos" financeiros (IA Generativa) com segurança de dados corporativos.

3. Auditoria Contínua e Detecção de Fraudes

O modelo tradicional de auditoria por amostragem (onde auditores analisam 5% das transações para inferir a saúde de 100%) tornou-se obsoleto. O profissional moderno utiliza algoritmos de detecção de anomalias que auditam 100% das transações em tempo real.

Modelos de IA aprendem os padrões de gastos da empresa e bloqueiam faturas duplicadas, pagamentos suspeitos a fornecedores e desvios de compliance antes mesmo que o dinheiro saia do caixa. Isso transformou a gestão de risco: de uma investigação post-mortem para uma barreira preventiva ativa.

Conclusão

A transição para um ambiente financeiro movido a IA e Dados não é uma ameaça aos empregos na área, mas uma oportunidade de elevação intelectual da profissão. O contador, o analista e o diretor financeiro de 2026 são, na verdade, cientistas de dados aplicados a negócios. Investir na alfabetização de dados (data literacy) deixou de ser uma vantagem competitiva para se tornar o passaporte mínimo de entrada nas corporações de alto nível.

Conteúdo focado em Desenvolvimento Profissional e Transformação Digital.