Stage de fin d’étude

Informations générales

Entité de rattachement

Le CEA est un acteur majeur de la recherche, au service des citoyens, de l’économie et de l’Etat.

Il apporte des solutions concrètes à leurs besoins dans quatre domaines principaux : transition énergétique, transition numérique, technologies pour la médecine du futur, défense et sécurité sur un socle de recherche fondamentale. Le CEA s’engage depuis plus de 75 ans au service de la souveraineté scientifique, technologique et industrielle de la France et de l’Europe pour un présent et un avenir mieux maîtrisés et plus sûrs.

Implanté au cœur des territoires équipés de très grandes infrastructures de recherche, le CEA dispose d’un large éventail de partenaires académiques et industriels en France, en Europe et à l’international.

Les 20 000 collaboratrices et collaborateurs du CEA partagent trois valeurs fondamentales :

• La conscience des responsabilités

• La coopération

• La curiosité

  

Référence

2024-33993  

Description de l’unité

Au sein du Département des Plateformes Technologiques du LETI, le Service des Procédés de Surfaces et Interfaces (SSURF) assure la recherche, le développement et la réalisation des procédés de préparation et traitement des surfaces pour les besoins des technologies de fabrication de puce microélectronique.

Description du poste

Domaine

Mathématiques, information  scientifique, logiciel

Contrat

Stage

Intitulé de l’offre

Stage de fin d’étude – Ingénieur(e)/Master 2 – Modelisation par Deep Learning H/F

Sujet de stage

Création d’un modèle de simulation CMP par Deep Learning

Durée du contrat (en mois)

6

Description de l’offre

Contexte :   Le CEA-Leti est un institut de recherche technologique leader mondial reconnu de la microélectronique. En démarrant le projet NextGen, le CEA lance la conception de nouvelles générations de puces FD-SOI 10nm, plus efficientes et plus sobres énergétiquement. La fabrication de ces puces nécessite des étapes complexes dont le polissage mécano-chimique ou Chemical Mechanical Polishing (CMP) pour aplanir les surfaces à l’échelle nanométrique. Nous recherchons un(e) stagiaire motivé(e) pour innover par la création d’un modèle  IA (par deep learning) permettant de prédir l’état de surface d’une puce après polissage (nanotopo).

 

Votre mission sera de :

(i)Explorer les techniques de deep learning les plus pertinentes : Vous commencerez par de la bibliographie ainsi qu’une veille technologique pour trouver et évaluer les techniques les plus adaptées à la problématique.
(ii)Collaborer avec les experts : Vous intégrerez une équipe conviviale et travaillerez en étroite collaboration avec 2 équipes du CEA-Leti, l’atelier CMP en charge du polissage des puces pour lequel vous créerez ce modèle et l’atelier de photolithographie, familière de la création de modèle par deep learning pour les corrections (OPC),
(iii)Mettre en place un premier modèle de simulation: Vous créerez un premier modèle permettant de simuler la nanotopo après CMP sur un procédé défini. Afin d’entrainer et d’évaluer ce modèle vous vous appuierez sur les différentes mesures de surface de puces disponible au sein du LETI.

Compétences requises :

Vous devrez être capable de travailler de manière autonome et d’organiser efficacement votre travail. Vous devez être capable de faire preuve d’ouverture d’’esprit et d’innovation dans un environnement de travail partagé avec des collaborateurs aux profils variés.

Une maitrise du langage python ainsi qu’une connaissance des modules panda, pytorch, keras, tensorflow est nécessaire.

Une connaissance des réseaux convolutionnels type U-Net serait un plus.

Moyens / Méthodes / Logiciels

Python sous JupyterLab avec modules Panda, Tensorflow,Pytorch, Keras

Profil du candidat

Titulaire d’un Master 2 ou ingénieur en informatique spécialisé en Intelligence Artificielle (IA), Machine Learning, Deep Learning avec des connaissances dans les réseaux neuronal convolutif (CNN). 
Vous êtes curieux, motivé et force de proposition.

Localisation du poste

Site

Grenoble

Localisation du poste

France, Auvergne-Rhône-Alpes, Isère (38)

Ville

Grenoble

Critères candidat

Langues

Anglais (Courant)

Diplôme préparé

Bac+5 – Master 2

Possibilité de poursuite en thèse

Non

Demandeur

Disponibilité du poste

10/03/2025