Le CEA est un acteur majeur de la recherche, au service des citoyens, de l'économie et de l'Etat.
Il apporte des solutions concrètes à leurs besoins dans quatre domaines principaux : transition énergétique, transition numérique, technologies pour la médecine du futur, défense et sécurité sur un socle de recherche fondamentale. Le CEA s'engage depuis plus de 75 ans au service de la souveraineté scientifique, technologique et industrielle de la France et de l'Europe pour un présent et un avenir mieux maîtrisés et plus sûrs.
Implanté au coeur des territoires équipés de très grandes infrastructures de recherche, le CEA dispose d'un large éventail de partenaires académiques et industriels en France, en Europe et à l'international.
Les 20 000 collaboratrices et collaborateurs du CEA partagent trois valeurs fondamentales :
- La conscience des responsabilités
- La coopération
- La curiosité Au sein de l'équipe du L3I, vous participerez au développement et la conception d'une architecture analogique et mixte reconfigurable, de type analog-to-information, dédiée au traitement intégré de signaux analogiques. Ces architectures permettent d'apporter des gains significatifs (consommation / surface / performance) par rapport aux solutions classiques de l'état de l'art, grâce à une optimisation end-to-end de la chaine d'acquisition globale par Deep Learning. Ce développement pourra concerner des domaines applicatifs variés (optique, audio, RF).
Dans ce cadre, vous serez en charge de concevoir un circuit en technologie CMOS à des fins de preuve de concept. Une partie clé de ce travail repose sur la conception et l'optimisation fine de blocs analogiques ou mixtes, sous forte contrainte de surface et de consommation.
Dans le cadre de ce poste d'ingénieur(e) en conception circuits intégrés mixtes vos missions principales porteront précisément sur les aspects suivants :
Schémas : dimensionnement niveau transistor des différents blocs.
Simulations bas niveau : Validation des schémas électriques par simulations.
Simulations haut niveau : Validation des performances de la chaîne complète.
Simulations post-layout.
Rapports de conception.
Ce travail sera réalisé en collaboration avec une équipe spécialisée dans le développement et la mise en oeuvre de modèles de Deep Learning.
Rejoignez-nous pour relever les défis technologiques de demain dans un environnement scientifique multidisciplinaire dynamique et stimulant !
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