STAGE - IA pour la calibration de modèles d’interconnexion - F/H
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About this role
Au sein d’une équipe d’automatisation développant des outils pour la modélisation SPICE en microélectronique, vous contribuerez au développement de nouvelles solutions d’intelligence artificielle appliquées à la modélisation technologique.
L’extraction des parasites (PEX) permet de caractériser les capacités et résistances parasites associées aux structures d’interconnexion et joue un rôle essentiel dans la qualité des modèles utilisés pour la simulation des circuits. La construction et la calibration de ces modèles reposent sur de nombreuses simulations de référence afin d’évaluer l’impact des paramètres de modélisation et des variations de procédé sur les performances électriques extraites.
Dans le cadre de la poursuite de travaux autour de l’utilisation de l’intelligence artificielle pour le PEX, ce stage vise à développer un surrogate model basé sur des Graph Neural Networks (GNN) capable de reproduire rapidement les résultats de simulations de référence et d’assister les modélistes dans l’étude et la calibration des paramètres de modélisation.
A propos de vos missions
- Découvrir les principes de la modélisation des interconnexions en microélectronique et leur impact sur les performances des circuits.
- Comprendre les travaux réalisés lors du précédent projet et identifier les pistes d'amélioration.
- Prendre en main les outils et données utilisés dans les flows de caractérisation électrique.
- Générer et analyser des jeux de données.
- Étudier l'influence de paramètres technologiques sur les caractéristiques électriques des interconnexions.
- Concevoir et développer un modèle d'Intelligence Artificielle capable de reproduire le comportement observé dans les simulations.
- Évaluer les performances et la robustesse du modèle sur des cas représentatifs.
- Collaborer avec les experts modélisation afin de valider les résultats obtenus et orienter les développements.
- Présenter les conclusions et recommandations issues du stage.
A propos de vous
- Vous êtes étudiant(e) en dernière année d’école d’ingénieur.
- Vous possédez de solides bases en machine learning, intelligence artificielle ou science des données.
- Vous maîtrisez Python et avez une première expérience avec des frameworks tels que PyTorch ou TensorFlow.
- Vous appréciez les problématiques à l’interface entre développement logiciel, analyse de données et modélisation scientifique.
- Vous faites preuve de curiosité, d’autonomie et d’esprit d’initiative.
- Vous disposez de bonnes capacités d’analyse et d’un goût pour la résolution de problèmes complexes.
- Une connaissance du domaine de la microélectronique, de la modélisation SPICE ou des simulations physiques constitue un plus.
- Vous disposez d’un bon niveau d’anglais technique, à l’écrit comme à l’oral.
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