STAGE – Machine learning pour la microélectronique – F/H

Durée : 5 à 6 mois
Niveau : dernière année d’école d’ingénieurs
Domaine : machine learning, microélectronique, calcul scientifique et développement logiciel

Les bibliothèques de cellules standard sont aujourd’hui caractérisées à l’aide de simulations électriques précises au niveau transistor, mais coûteuses en temps de calcul.

L’objectif du projet est de développer une solution de machine learning capable de prédire rapidement le comportement électrique de ces cellules, tout en conservant un niveau de précision adapté aux exigences industrielles.

Au sein de l’équipe, vous contribuerez à faire évoluer un prototype vers une solution robuste et exploitable industriellement.

Vos principales missions seront les suivantes :

• analyser et structurer les données de référence
• développer et améliorer des modèles de prédiction multidimensionnels
• prendre en compte les différentes conditions de fonctionnement des cellules ainsi que les lois physiques sous-jacentes
• entraîner et évaluer les modèles sur une infrastructure de calcul distribué
• comparer les prédictions aux résultats des simulations de référence
• analyser les erreurs et identifier les axes d’amélioration
• optimiser les performances de calcul ;mettre en place des tests et une validation automatisée
• documenter les méthodes et les résultats.

Le projet couvre l’ensemble du cycle de machine learning : préparation des données, entraînement, inférence, validation et industrialisation.

Vous êtes en dernière année d’école d’ingénieurs et disposez de bonnes bases en :

• Python
• machine learning ou modélisation numérique
• analyse de données et calcul scientifique

Un intérêt pour la microélectronique, la conception de circuits intégrés ou les simulations électriques serait apprécié.

Nous recherchons une personne rigoureuse, curieuse et autonome, motivée par les problématiques techniques à l’interface entre logiciel, intelligence artificielle et ingénierie.

Ce stage vous permettra de travailler sur un sujet industriel concret et à fort enjeu, combinant :

• machine learning appliqué à des données physiques
• calcul distribué et traitement de données à grande échelle
• modélisation numérique
• développement logiciel
• microélectronique et conception de circuits intégrés.

Vous développerez une expérience complète dans la mise au point d’une solution d’intelligence artificielle destinée à accélérer un processus réel de caractérisation industrielle.