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Moteur de recherche d'offres d'emploi CEA

Internship : Optimization of Residual Gas Analysis mass spectrum through machine learning H/F


Détail de l'offre

Informations générales

Entité de rattachement

Le Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA) est un organisme public de recherche.

Acteur majeur de la recherche, du développement et de l'innovation, le CEA intervient dans le cadre de ses quatre missions :
. la défense et la sécurité
. l'énergie nucléaire (fission et fusion)
. la recherche technologique pour l'industrie
. la recherche fondamentale (sciences de la matière et sciences de la vie).

Avec ses 16000 salariés -techniciens, ingénieurs, chercheurs, et personnel en soutien à la recherche- le CEA participe à de nombreux projets de collaboration aux côtés de ses partenaires académiques et industriels.  

Référence

2019-10165  

Description de l'unité

Le Leti, institut de recherche technologique de Cea Tech, a pour mission d'innover et de transférer les innovations à l'industrie. Son cœur de métier réside dans les technologies de la microélectronique, de miniaturisation des composants, d'intégration système, et d'architecture de circuits intégrés, à la base de l'internet des objets, de l'intelligence artificielle, de la réalité augmentée, de la santé connectée. Le Leti façonne des solutions différenciantes, sécurisées et fiables visant à augmenter la compétitivité de ses partenaires industriels par l'innovation technologique. L'institut est localisé à Grenoble avec deux bureaux aux USA et au Japon, et compte 1800 chercheurs.

Description du poste

Domaine

Technologies micro et nano

Contrat

Stage

Intitulé de l'offre

Internship : Optimization of Residual Gas Analysis mass spectrum through machine learning H/F

Sujet de stage

Optimization of Residual Gas Analysis mass spectrum through machine learning

Durée du contrat (en mois)

6

Description de l'offre

Context And background :

LCFC Lab offers a complete RGA testing solution for outgassing and hermetic studies of microelectronic and MEMS package cavities. Two ultra high vacuum apparatus has been developed as well as a devoted software package for qualitative and quantitative RGA data analysis. To strengthen the RGA activity, software optimization and improvement is required.

 

Job description:

Up to now, data extraction and analysis is based on physic fluid dynamic principles, and realized essentially through simple macro programming. As soon as the amount of data increase, the current analysis programs show limitations in term of computational efficiency and results reliability. Since RGA activity is growing up, it is mandatory to improve both the RGA analysis capability and the results reliability. The first task of the internship will be to rewrite these programs under the more appropriate Scilab or Matlab programming environment. The second part will be dedicated to the implementation of machine learning based strategies to facilitate the RGA mass spectrum interpretation. Our own database as well as externals free data base (for example provided by NIST) will be used to train and validate the neural network setup. Background with deep learning, software development, databases, and physics engineering skills is considered helpful.

 

If you are interested by the internship, please send your CV and a motivation letter to helene.duchemin@cea.fr

 

Profil du candidat

You are interested by new technologies and you research an internship to obtain your engineering or master's degree.

Localisation du poste

Site

Grenoble

Localisation du poste

France, Auvergne-Rhône-Alpes

Ville

17 avenue des martyrs 38000 Grenoble

Critères candidat

Langues

Anglais (Intermédiaire)

Diplôme préparé

Bac+5 - Diplôme École d'ingénieurs

Possibilité de poursuite en thèse

Oui

Demandeur

Disponibilité du poste

01/02/2020