Stage de fin d'étude - Ingénieur(e)/Master 2 - Modelisation par Deep Learning H/F

Description de l'offre : Contexte :   Le CEA-Leti est un institut de recherche technologique leader mondial reconnu de la microélectronique. En démarrant le projet NextGen, le CEA lance la conception de nouvelles générations de puces FD-SOI 10nm, plus efficientes et plus sobres énergétiquement. La fabrication de ces puces nécessite des étapes complexes dont le polissage mécano-chimique ou Chemical Mechanical Polishing (CMP) pour aplanir les surfaces à l’échelle nanométrique. Nous recherchons un(e) stagiaire motivé(e) pour innover par la création d’un modèle  IA (par deep learning) permettant de prédir l’état de surface d’une puce après polissage (nanotopo). Votre mission sera de : (i)Explorer les techniques de deep learning les plus pertinentes : Vous commencerez par de la bibliographie ainsi qu’une veille technologique pour trouver et évaluer les techniques les plus adaptées à la problématique. (ii)Collaborer avec les experts : Vous intégrerez une équipe conviviale et travaillerez en étroite collaboration avec 2 équipes du CEA-Leti, l’atelier CMP en charge du polissage des puces pour lequel vous créerez ce modèle et l’atelier de photolithographie, familière de la création de modèle par deep learning pour les corrections (OPC), (iii)Mettre en place un premier modèle de simulation: Vous créerez un premier modèle permettant de simuler la nanotopo après CMP sur un procédé défini. Afin d’entrainer et d’évaluer ce modèle vous vous appuierez sur les différentes mesures de surface de puces disponible au sein du LETI. Compétences requises : Vous devrez être capable de travailler de manière autonome et d’organiser efficacement votre travail. Vous devez être capable de faire preuve d’ouverture d’’esprit et d’innovation dans un environnement de travail partagé avec des collaborateurs aux profils variés. Une maitrise du langage python ainsi qu'une connaissance des modules panda, pytorch, keras, tensorflow est nécessaire. Une connaissance des réseaux convolutionnels type U-Net serait un plus.

Présentation de l’institut : Au sein du Département des Plateformes Technologiques du LETI, le Service des Procédés de Surfaces et Interfaces (SSURF) assure la recherche, le développement et la réalisation des procédés de préparation et traitement des surfaces pour les besoins des technologies de fabrication de puce microélectronique.

Profil du candidat : Titulaire d’un Master 2 ou ingénieur en informatique spécialisé en Intelligence Artificielle (IA), Machine Learning, Deep Learning avec des connaissances dans les réseaux neuronal convolutif (CNN).  Vous êtes curieux, motivé et force de proposition.

Diplome préparé : Bac+5 - Master 2

Langues : Anglais Courant