QUI SOMMES-NOUS ?
Situé sur le campus de l’École polytechnique, au cœur du pôle scientifique et technologique d’envergure mondiale de Paris-Saclay, le site de Palaiseau regroupe les activités de Thales Research & Technology (TRT), le centre de recherche du Groupe, et de ThereSIS (THALES European REsearch center for Security & Information Systems) au service des activités mondiales du Groupe. Grâce à une politique de partenariat proactive avec le monde académique et un réseau international d’entreprises innovantes, nos équipes de recherche de TRT développent des technologies de rupture et celles de ThereSIS sont dédiées à la sécurisation des systèmes d’information, à l’ingénierie des systèmes complexes et aux technologies innovantes de la transformation numérique afin d’obtenir rapidement des résultats répondant à des demandes opérationnelles concrètes.Dans ce cadre nous recherchons un.e :
Ingénieur.e Machine Learning appliqué à la conception de matériel électronique (H/F) STAGE de 6mois
Basé.e à Palaiseau (91)
QUI ETES-VOUS ?
Etudiant.e en école d’Ingénieur.e ou formation équivalente vous préparez un Master 2 en Informatique, Data Science, et/ou Machine Learning ?
Votre formation vous a permis d’acquérir des capacités en :
Implémentation de modèles de Machine Learning
Programmation en langage Python et utilisation de librairies de Machine Learning
De plus, vous avez pu acquérir des notions en :
Conception de pièces composite des ou de composants électroniques
Co-Engineering ou en optimisation de design multi-objectifs
Vous êtes curieux.se, raison qui vous pousse à effectuer votre stage dans le monde de la recherche ?
Enfin, vous souhaitez évoluer dans un milieu international et de ce fait parler couramment anglais (niveau B2 – C1 attendu) ?
CE QUE NOUS POUVONS ACCOMPLIR ENSEMBLE :
Au sein du Groupe de Recherche Technologies et Mesures, dans le cadre de la thématique Packaging pour la Microélectronique, ce stage vise à promouvoir des techniques Machine Learning pour l’optimisation de de caractéristiques matériaux et pour l'optimisation de conception de matériel électronique (composants, composites, ...)
Dans ce contexte, vos missions seront les suivantes :
Dresser l’Etat de l'art de la technique de Machine Learning appliquée à la conception de matériel électronique.
Faire le bilan de données expérimentales disponibles et des objectifs d'optimisation.
Implémenter des modèles de Machine Learning sur des données de quelques plans d'optimisation de procédés de fabrication.
Rédiger un rapport technique d'implémentation de ces modèles accompagné d'une discussion sur le potentiel de cette technique.
29-02-2024
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