STAGE - IA pour la calibration de modèles d’interconnexion - F/H

Summary: This internship involves developing AI-based surrogate models using Graph Neural Networks to accelerate the calibration of interconnection models in microelectronics. The role focuses on extracting parasitic effects, analyzing electrical characterization data, and collaborating with modeling experts to validate resu...

Chez STMicroelectronics, nous sommes convaincus que la technologie est un moteur d’innovation et a un impact positif pour les entreprises, les personnes et la société.

En tant qu’acteur mondial des semiconducteurs, nos technologies de pointe et nos composants électroniques sont invisibles mais au cœur du monde d’aujourd’hui.

Rejoindre ST, c’est intégrer une entreprise internationale riche de plus de 115 nationalités, présente dans 40 pays, et rassemblant plus de 50 000 talents passionnés et engagés, tous unis par la volonté de créer et d’inventer la technologie de demain.

Innover demande bien plus que des compétences techniques : cela nécessite des personnes inspirantes, qui savent collaborer avec respect et enthousiasme. Des collaborateurs animés par la passion, prêts à remettre en question le statu quo, à faire avancer l’innovation et à révéler leur plein potentiel.

Venez vivre cette aventure avec nous et contribuez à construire un futur plus intelligent et plus durable, en alliant responsabilité et innovation.

Notre technologie commence avec vous.

Au sein d’une équipe d’automatisation développant des outils pour la modélisation SPICE en microélectronique, vous contribuerez au développement de nouvelles solutions d’intelligence artificielle appliquées à la modélisation technologique.

L’extraction des parasites (PEX) permet de caractériser les capacités et résistances parasites associées aux structures d’interconnexion et joue un rôle essentiel dans la qualité des modèles utilisés pour la simulation des circuits. La construction et la calibration de ces modèles reposent sur de nombreuses simulations de référence afin d’évaluer l’impact des paramètres de modélisation et des variations de procédé sur les performances électriques extraites.

Dans le cadre de la poursuite de travaux autour de l’utilisation de l’intelligence artificielle pour le PEX, ce stage vise à développer un surrogate model basé sur des Graph Neural Networks (GNN) capable de reproduire rapidement les résultats de simulations de référence et d’assister les modélistes dans l’étude et la calibration des paramètres de modélisation.

A propos de vos missions

• Découvrir les principes de la modélisation des interconnexions en microélectronique et leur impact sur les performances des circuits.
• Comprendre les travaux réalisés lors du précédent projet et identifier les pistes d'amélioration.
• Prendre en main les outils et données utilisés dans les flows de caractérisation électrique.
• Générer et analyser des jeux de données.
• Étudier l'influence de paramètres technologiques sur les caractéristiques électriques des interconnexions.
• Concevoir et développer un modèle d'Intelligence Artificielle capable de reproduire le comportement observé dans les simulations.
• Évaluer les performances et la robustesse du modèle sur des cas représentatifs.
• Collaborer avec les experts modélisation afin de valider les résultats obtenus et orienter les développements.
• Présenter les conclusions et recommandations issues du stage.

A propos de vous

• Vous êtes étudiant(e) en dernière année d’école d’ingénieur.
• Vous possédez de solides bases en machine learning, intelligence artificielle ou science des données.
• Vous maîtrisez Python et avez une première expérience avec des frameworks tels que PyTorch ou TensorFlow.
• Vous appréciez les problématiques à l’interface entre développement logiciel, analyse de données et modélisation scientifique.
• Vous faites preuve de curiosité, d’autonomie et d’esprit d’initiative.
• Vous disposez de bonnes capacités d’analyse et d’un goût pour la résolution de problèmes complexes.
• Une connaissance du domaine de la microélectronique, de la modélisation SPICE ou des simulations physiques constitue un plus.
• Vous disposez d’un bon niveau d’anglais technique, à l’écrit comme à l’oral.

ST est fière d’être certifiée parmi les 17 entreprises mondiales « Global Top Employers 2025 » et d’être la première et unique entreprise de semi-conducteurs à recevoir cette distinction. ST a été distinguée dans ce classement grâce à sa démarche d’amélioration continue, se démarquant notamment par son engagement en matière d’éthique et d’intégrité, de sens et de valeurs, d’organisation et de gestion du changement, ainsi que par sa stratégie commerciale et ses performances. En France, ST a également obtenu la labélisation Happy Trainee 2025.

Nous cultivons un environnement de travail inclusif et diversifié, où la discrimination n’a pas sa place. Notre ambition est de recruter et de fidéliser des talents reflétant la richesse des sociétés dans lesquelles nous évoluons.

Nous nous engageons à l’équité dans le développement des carrières, les opportunités professionnelles et la rémunération.

Chez ST, nous encourageons les candidats qui ne remplissent pas forcément tous les critères à postuler, car nous croyons en la richesse des parcours variés et offrons de réelles opportunités d’apprentissage et d’évolution. La diversité, l’équité et l’inclusion sont des valeurs fondamentales qui façonnent notre culture d’entreprise.

Pour découvrir toutes nos opportunités, rendez-vous sur st.com/careers.