STAGE - Optimisation d'un modèle IA implémentable pour la séparation du bruit RTN et 1/f dans des signaux électroniques complexes

Beschreibung:

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. Avec eux, nous concevons et créons des produits et des solutions qui répondent à leurs défis et à la nécessité de contribuer à un monde plus durable. Nos technologies de pointe permettent une mobilité plus intelligente, une gestion plus efficace de l'énergie, de la puissance et un déploiement à grande échelle de l'Internet des objets (IoT) et de la 5G.

ST a reçu les certifications Top Employer France et HappyTrainees 2023. Elles nous reconnaissent en tant qu'employeur de référence et démontrent notre engagement à faire de l'humain une priorité.
Contexte
Rejoignez une équipe internationale d'excellence spécialisée dans l'intelligence artificielle appliquée au design analogique et digital.
Intégrez une équipe de R&D reconnue pour son expertise en intelligence artificielle (IA), dédiée au design enablement ainsi qu'au design analogique et digital. Depuis sept ans, notre équipe R&D a démontré son savoir-faire à travers de nombreuses réalisations innovantes. Nous collaborons étroitement avec les équipes de modélisation des transistors et diverses équipes de design de circuits.
Le bruit RTN (Random Telegraph Noise) est un phénomène aléatoire majeur dans les transistors CMOS, souvent mêlé au bruit 1/f. Un modèle d'intelligence artificielle permet aujourd'hui de séparer ces deux types de bruit dans des signaux simples. Cependant, pour des signaux plus complexes contenant des informations utiles, ce modèle nécessite des adaptations.
L'objectif de ce stage est d'explorer des solutions d'estimation digitale et de correction embarquées du bruit RTN (correction digitale ou mixte) dans les circuits analogiques. Nos travaux récents démontrent clairement l'intérêt et les bénéfices de cette approche. Cependant, des solutions plus efficaces doivent encore être explorées, implémentées et optimisées en termes de surface et de 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 vous avez 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. Tous ensemble, nous formons une seule et même ST. La diversité fait partie intégrante de ce que nous sommes et de ce que nous faisons. Nous sommes convaincus que nous sommes tous des acteurs de l'inclusion et que nous devons apprendre à voir le monde à travers le regard des autres. Nous avons encore un chemin à parcourir mais, chaque jour, nous travaillons ensemble pour créer un lieu de travail plus équitable et plus inclusif, où vous pouvez réaliser tout votre potentiel.

En postulant chez STMicroelectronics dans le cadre de votre processus de recrutement, nous pourrions être amenés à procéder à la potentielle prise de référence et vérification de vos antécédents