STAGE - Optimisation d’un modèle IA implémentable pour la séparation du bruit RTN et 1/f dans d[...]

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STAGE - Optimisation d’un modèle IA implémentable pour la séparation du bruit RTN et 1/f dans des signaux électroniques complexes (H/F) 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 pour concevoir et créer des produits répondant à leurs défis tout en contribuant à un monde plus durable. Contexte Rejoignez une équipe internationale d’excellence spécialisée dans l'intelligence artificielle appliquée au design analogique et digital. Notre équipe R&D a démontré son savoir-faire depuis sept ans à travers de nombreuses réalisations innovantes. Le bruit RTN (Random Telegraph Noise) est un phénomène aléatoire majeur dans les transistors CMOS, souvent mêlé au bruit 1/f. Un modèle IA permet aujourd’hui de séparer ces deux types de bruit dans des signaux simples. Pour des signaux plus complexes contenant des informations utiles, ce modèle nécessite des adaptations. L’objectif du stage est d'explorer des solutions d’estimation digitale et de correction embarquées du bruit RTN dans les circuits analogiques, en optimisant surface et consommation énergétique. Vos missions Optimiser un modèle IA pour qu’il soit facilement implémentable sur des plateformes matérielles et capable de séparer efficacement le bruit RTN et le bruit 1/f dans des signaux enrichis. Développer des métriques précises pour évaluer la qualité de séparation et la préservation des informations utiles. Explorer de nouvelles applications : Analyser différentes approches d’estimation du bruit RTN. Explorer et valider une solution fiable basée sur un algorithme d’intelligence artificielle. Optimiser la complexité des algorithmes pour une intégration embarquée. Évaluer le modèle sur divers types de signaux représentatifs d’applications hardware réelles. Préparer le modèle pour une intégration future dans des outils de caractérisation embarqués. Implémenter la solution et la valider sur silicium (RTL). Généraliser l’approche et les solutions pour répondre à différents cas d’usage de complexités variées. Profil recherché Vous êtes en dernière année d’école d’ingénieur ou en Master 2 en design de circuits ou en machine learning. Vous êtes motivé(e), curieux(se), rigoureux(se) et fiable. Vous maîtrisez les environnements IA tels que TensorFlow ou PyTorch, ou possédez une solide expérience en machine learning. Vous possédez une excellente maîtrise du traitement du signal. Vous avez des connaissances en électronique/microélectronique. Vous maîtrisez les langages Python, RTL, C. Une connaissance de base en design analogique est un atout. Nous rassemblons 50 000 personnes présentes dans 40 pays et représentant 118 nationalités. La diversité fait partie intégrante de ce que nous sommes, et nous travaillons ensemble pour créer un lieu de travail plus équitable et inclusif, où chacun peut réaliser son plein potentiel. #J-18808-Ljbffr



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