Dans un contexte de développement de technologies innovantes pour les dispositifs optiques et mémoires flash, vous intégrerez une équipe dynamique, au sein du département Métrologie, composée de 50 personnes. L’équipe de Métrologie est en charge de fournir des solutions industrielles pour le contrôle des caractéristiques physiques, chimique, électrique au cours du processus de fabrication des composants sur les plaquettes. Vous travaillerez au cœur de l’unité de fabrication 300 mm sur le site de Crolles.
L’évolution vers l’industrie 4.0 place les données au premier plan, d’autant plus pour l’équipe métrologie qui est l’un des principaux fournisseurs de données au sein des unités de fabrication de semi-conducteurs. Avec, l’adoption rapide d’algorithmes de Deep Learning et de réseaux neuronaux, il est maintenant tout à fait possible de traiter les signaux bruts (images et spectres) directement par des algorithmes « maison » et ne plus être captif des logiciels des équipements de métrologie. Ainsi les données de métrologie ne sont plus limitées à l’extraction de quantités physiques prédéfinies mais elles peuvent être aussi exploitées sans limites pour permettre des détections d’anomalies par apprentissage. Ce nouveau paradigme nécessite l’utilisation et le déploiement de la science des données dans le périmètre de la Métrologie.
Pendant votre alternance, vous aurez pour mission de développer des preuves de concept à travers la sélection, l’utilisation et l’optimisation d’algorithmes d’intelligences artificielles ou autres et de proposer des modèles d’infrastructures adaptés à la mise en production de ces algorithmes. Vous aurez accès aux données de plus de 100 équipements utilisant des dizaines de techniques de métrologie différentes fournissant de 1 à plusieurs millions de points de mesure par plaque et vous manipulerez plusieurs centaines de millions de données de mesures. Vous travaillerez en collaboration avec les équipes en charge des procédés de fabrication et serez partie prenante au sein de la communauté émergeante des Data Scientists de STMicroelectronics.
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