STAGE - Machine Learning pour modélisation sur transistors MOS M/F, Crolles
Chez ST, nous sommes plus de 50 000 créateurs et fabricants de technologies microélectroniques. Nous collaborons avec plus de 200 000 clients et des milliers de partenaires. Avec eux, nous concevons et créons des produits et des solutions qui répondent à leurs défis et à la nécessité de contribuer à un monde plus durable. Nos technologies de pointe permettent une mobilité plus intelligente, une gestion plus efficace de l’énergie, de la puissance et un déploiement à grande échelle de l’Internet des objets (IoT) et de la 5G.
ST a reçu les certifications Top Employer France et HappyTrainees 2023, attestant de notre engagement envers nos employés.
Ce stage portera sur le transistor MOS, un composant clé en microélectronique utilisé dans de nombreuses applications. Le stage visera à appliquer des techniques de Machine Learning (ML) pour modéliser de manière plus précise la dépendance des performances de ces transistors à leur environnement.
L'objectif est de développer une solution intégrant des modèles précis aux simulateurs, reflétant fidèlement l'ensemble des mesures électriques. Vous ferez partie d'une équipe de 45 ingénieurs spécialisés en modélisation, bénéficiant de l'encadrement de doctorants et stagiaires expérimentés, ainsi que d'un groupe transversal dédié à l'IA.
Profil technique recherché :
* Connaissances en Intelligence Artificielle, Machine Learning, Réseaux Neuronnaux, ou Data Science
* Pratique du langage Python et des bibliothèques TensorFlow ou PyTorch
* Connaissances en microélectronique ou physique des semiconducteurs (atout)
* Maitrise d’un anglais opérationnel
Profil humain :
* Autonomie, curiosité, et esprit d'initiative
* Polyvalence, synthèse, réactivité
* Aisance dans le travail en équipe
Le site de Crolles, à proximité de Grenoble, offre un cadre de vie exceptionnel avec de nombreuses activités de loisirs et des avantages pour les employés.
Nous valorisons la diversité et l'inclusion, et nous nous efforçons de créer un environnement de travail équitable et stimulant pour tous.
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