Ingénieur Procédé CMT — Détection de défauts IR

Lynred; France; Hybride; EUR 13 000 - 18 000; Plein temps

Résumé du poste

Lynred, leader mondial des détecteurs infrarouges, recherche un stagiaire Master 2 pour travailler dans l’équipe R&D Couche Mince à Veurey-Voroize près de Grenoble. Vous déployerez des techniques de métrologie avancées (MEB, FIB) pour identifier et comprendre les défauts micrométriques limitant le rendement des détecteurs IR.

Vous analyserez les données industrielles avec JMP et Python, en explorant des corrélations avec les paramètres de dépôt, et proposerez des améliorations du procédé et des

Qualifications

• Master 2 ou diplôme équivalent en matériaux, micro‑électronique ou physique appliquée.
• Connaissances en couches minces et analyse d’images.
• Maîtrise de Python et Matlab pour le traitement de données.
• Expérience avec MEB/FIB et techniques de métrologie est un plus.
• Sens de l’analyse et curiosité scientifique.
• Capacité à travailler en équipe et à communiquer des résultats.

Responsabilités

• Détecter la défectivité micrométrique des couches CdHgTe.
• Repérer et analyser les défauts via base de données industrielle.
• Caractériser morphologie et composition (EDS) des micro-défauts.
• Corréler densité/type de défauts avec les paramètres de dépôt (JMP/Python).
• Rédiger une note technique et plan d’actions pour réduction de défauts.

Connaissances

Curiosité scientifique

Rigueur analytique

Esprit d'équipe

Bonne communication

Formation

Master 2 en ingénierie des matériaux, micro‑électronique, physique appliquée ou équivalent

Outils

MEB

FIB

Profilométrie

Spectroscopie

EDS

Python

Matlab

JMP

SQL

Git

Description du poste

Lynred, leader mondial des détecteurs infrarouges, recherche un stagiaire Master 2 pour travailler dans l’équipe R&D Couche Mince à Veurey-Voroize près de Grenoble. Vous déployerez des techniques de métrologie avancées (MEB, FIB) pour identifier et comprendre les défauts micrométriques limitant le rendement des détecteurs IR.

Vous analyserez les données industrielles avec JMP et Python, en explorant des corrélations avec les paramètres de dépôt, et proposerez des améliorations du procédé et des