Stage - Développement d'une méthode de calibration par Deep Learning d'un ADC H/F

Job description: Au sein de notre laboratoire de 15 personnes, qui travaillent au développement de capteurs d’images et à l’intégration d’algorithmes, votre stage consistera à développer une méthode de compensation des non-idéalités physiques (bruit, dispersions, non-linéarités, etc.) d’un ADC (convertisseur analogique numérique). La méthode investiguée sera basée sur des techniques avancées de Deep Learning, et devra respecter les contraintes d’intégration silicium. Les principales étapes de ce stage porteront sur : - Investiguer les différentes stratégies de correction de l’état de l’art (foreground et background calibration), et sélectionner les stratégies les plus pertinentes au regard des spécifications du projet ; - Analyser les différentes sources d’erreurs associées aux différents éléments constituant le convertisseur analogique/numérique; - Réaliser un modèle du convertisseur intégrant les différentes sources de non-idéalités, et le module de correction par apprentissage associé ; - Evaluer par simulation haut niveau les différentes stratégies de correction, ainsi que les contraintes d’implémentation associées. Les travaux se dérouleront principalement sur PC, dans les locaux du L3I, en utilisant le framework classique du Deep Learning (principalement Keras/Tensorflow).

Institute description: Le CEA / LETI (Laboratoire d'Electronique et des Technologies de l'Information) à Grenoble est un des centres de recherche technologique leaders mondiaux en matière de NTIC (Nouvelles Technologies de l'Information et de la Communication). Sa mission première est de développer des solutions innovantes dans ses différents domaines de compétences, et de les transférer à l'industrie dans le cadre de partenariats industriels afin de répondre aux besoins de marchés à forte croissance. Au sein du CEA/LETI, le département Optique et Photonique (DOPT) se positionne comme un acteur clé de l'imagerie, apportant à ses partenaires des solutions innovantes, de la technologie jusqu'aux systèmes en passant par les composants. Rattaché à ce département, le laboratoire L3I a pour mission de développer des solutions intégrées pour l'acquisition et le traitement d'images ainsi que la visualisation. Ses compétences en conception de Circuits Intégrés analogiques et mixtes, en architecture de systèmes électroniques et en algorithmes de traitement d'image lui permettent d'adresser les grands enjeux du domaine en intégrant des fonctionnalités nouvelles ainsi que des capacités d'analyse et de prise de décision au plus proche des futurs capteurs d'image qui intègreront ainsi localement davantage d'intelligence.

Your profile: Vous êtes en fin d’étude d’école d’ingénieur ou de Master 2, dans le domaine de l’apprentissage automatique, avec un penchant pour l’électronique. Vous disposez a minima d’une première expérience dans le domaine du Deep Learning (au travers d’un projet académique ou personnel). Ce stage vous permettra de mettre à profit vos connaissances théoriques et vous confronter à un problème concret de mise en œuvre pratique. Nous attendons du candidat qu’il fasse preuve de capacités d’écoute, de pugnacité et de créativité. Vous avez encore un doute ? Nous vous proposons : Un cadre de recherche unique, dédié à des projets ambitieux au service des grands enjeux sociétaux, Un environnement de travail high-tech et des équipements de recherche à la pointe de l’innovation, Un campus au cœur de la métropole, facilement accessible en mobilité douce, Un équilibre vie privé – vie professionnelle reconnu, Une participation aux frais de restauration, de transport et de logement (sous conditions), Des encadrants bienveillants, passionnés et ayant l’envie de transmettre, Une politique diversité et inclusion, De réelles opportunités de carrière à l’issue de votre stage.   Tous nos postes sont ouverts aux personnes en situation de Handicap. La Mission Handicap du CEA vous accompagne et met en place les aménagements nécessaires à vos besoins spécifiques

Level of qualification studied: Bac+5 - Diplôme École d'ingénieurs