Cifre - Machine Learning in Test Engineering (H/F)

Chez STMicroelectronics, nous sommes convaincus que la technologie est un moteur d’innovation et a un impact positif pour les entreprises, les personnes et la société.

En tant qu’acteur mondial des semiconducteurs, nos technologies de pointe et nos composants électroniques sont invisibles mais au cœur du monde d’aujourd’hui.

Rejoindre ST, c’est intégrer une entreprise internationale riche de plus de 115 nationalités, présente dans 40 pays, et rassemblant plus de 50 000 talents passionnés et engagés, tous unis par la volonté de créer et d’inventer la technologie de demain.

Innover demande bien plus que des compétences techniques : cela nécessite des personnes inspirantes, qui savent collaborer avec respect et enthousiasme. Des collaborateurs animés par la passion, prêts à remettre en question le statu quo, à faire avancer l’innovation et à révéler leur plein potentiel.

Venez vivre cette aventure avec nous et contribuez à construire un futur plus intelligent et plus durable, en alliant responsabilité et innovation.

Notre technologie commence avec vous.

**A propos de la mission**:
La complexité croissante des systèmes de microcontrôleurs et leur test industriel impose une innovation constante dans les techniques employées.

Les enjeux sont très importants au sein de ST : maintenir la qualité des produits vendus par ST, malgré leur complexité, tout en optimisant les couts afférents.

ST s’assure que l’ensemble des dispositifs qui sont vendus fonctionnent à 100% dans la plage prévue à leur usage. Pour se faire des étapes de test industriel sont mises en place à différents moments de la fabrication des produits.

Augmenter constamment la qualité produite en maitrisant les couts nous oblige à repenser le métier de test ingénieur et intégrer des nouvelles méthodologies et de nouveaux outils dont l’IA et le machine learning font évidemment partie.

Un des défis est de contenir les couts en prédisant, à partir de tests simples, des pièces comportant des défauts potentiels et de là les éliminer.

Pour ce faire, des premiers travaux sur l’intégration de l’IA ont été menés au sein de nos équipes et sont prometteurs : un premier modèle semble montrer que certaines corrélations existent entre des mesures simples comme des mesure de courant et des paramètres plus complexes analogiques ou RF.

Aussi, le but de ces travaux de thèse sera de répondre à la problématique suivante : peut-on utiliser des outils de machine learning pour prédire des performances ou des défauts de systèmes analogiques ou digitaux.

Les objectifs de la thèse seront les suivants:

- Développer un modèle de machine learning répondant à cet enjeu, avec une première phase de bibliographie, notamment pour ce qui est du test de circuits intégrés.
- Mettre en place ce modèle pour optimiser les tests déployés en production tout en maintenant le même niveau de qualité.

Vous aurez à votre disposition un premier modèle développé dans le cadre d’une précédente mission. Vous pourrez échanger avec des spécialistes du test industriel mais aussi des spécialistes du machine learning.

**A propos de vous**:

- Titulaire d'un Master ou diplôme d'ingénieur en électronique.
- Créativité et curiosité sur le monde de l’IA.
- Bon niveau d'anglais requis pour la documentation scientifique, la communication internationale et la collaboration avec des équipes multilingues.

ST est fière d’être certifiée parmi les 17 entreprises mondiales « Global Top Employers 2025 » et d’être la première et unique entreprise de semi-conducteurs à recevoir cette distinction. ST a été distinguée dans ce classement grâce à sa démarche d’amélioration continue, se démarquant notamment par son engagement en matière d’éthique et d’intégrité, de sens et de valeurs, d’organisation et de gestion du changement, ainsi que par sa stratégie commerciale et ses performances. En France, ST a également obtenu la labélisation Happy Trainee 2025.

Nous cultivons un environnement de travail inclusif et diversifié, où la discrimination n’a pas sa place. Notre ambition est de recruter et de fidéliser des talents reflétant la richesse des sociétés dans lesquelles nous évoluons.

Nous nous engageons à l’équité dans le développement des carrières, les opportunités professionnelles et la rémunération.