About this role
Summary: Internship focused on detecting and classifying artifacts in infrared images using neural networks. The role involves optimizing a Python-based classifier to improve manufacturing quality control within the semiconductor sector.
### Description entreprise
LYNRED est leader mondial en matière de conception et de production de technologies infrarouges de haute qualité pour applications spatiales, de défense et commerciales. Leur vaste portefeuille de détecteurs infrarouges couvre l'ensemble du spectre depuis le proche infrarouge jusqu'à l'infrarouge lointain. Les produits du Groupe sont intégrés dans les équipements infrarouges commerciaux de grandes marques vendues en Europe, en Asie et en Amérique du Nord. Le Groupe est le premier fabricant européen de détecteurs infrarouges déployés dans l'espace.
Safran et Thales sont actionnaires à parts égales (50/50).LYNRED
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### En quoi consiste le poste ?
Détection et classification d’artefacts sur des images IR
Au sein de l’équipe filière et l’expertise IA de l’équipe science et technologie de la donnée, vous serez accompagnés pour tester, optimiser, un réseau de neurones classifieur d’images IR. Celles-ci sont produites par des capteurs infrarouges en phase de test électrique, à la fin du procédé microélectronique dit Front End. A ce stade l’image (en niveau de gris) peut comporter des artefacts complexes, difficiles à capturer. La détection et la classification de ces artefacts est un enjeu majeur pour maitriser nos procédés de fabrication et respecter la qualité demandée par nos clients.
Votre objectif sera de caractériser ces artefacts, optimiser un réseau de neurones pour leur détection et qualifier ses performances.
LE PLUS DE L’OFFRE :
Vous intégrerez une équipe en pleine croissance qui cherche à développer de nouveaux outils informatiques pour mieux traiter ses données. Vous aurez de l’espace pour créer, tester et vous intéresser à l’IA ainsi qu’aux méthodes de fabrication microélectronique selon vos appétences.
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### Profil recherché
Élève Bac+2/+3 BTS, IUT, école ingénieur (Pas de PFE) en IA ou microélectronique ou mesure physique/électronique.
Bases en python. Capacité à présenter des résultats. Curiosité et autonomie sur une maquette python seront clés pour ce stage.
Un intérêt pour la physique des semi-conducteurs et les réseaux de neurones est un plus.
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