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NXP Semiconductors recrute un stagiaire de 6 mois pour faire évoluer les outils d’analyse de données dédiés à la caractérisation de circuits intégrés. Le candidat développera le pipeline en Python avec Polars, et participera à l’encodage sémantique (embedding) alimentant un processus RAG d’un grand modèle de langage.
Des échanges réguliers en anglais avec des ingénieurs Europe/Asie sont prévus. Profil Bac+5 en électronique, informatique ou statistiques, expérience Python et connaissance des
La Product Line Secure Transaction & Identification basée en France à Caen et Mougins, mais également en Autriche, États-Unis et Asie, assure la conception de circuits intégrés pour le marché de la téléphonie mobile et des montres connectées.
Nos équipes conçoivent des puces microélectroniques de communication sans contact utilisant les technologies Near Field Communication (NFC), Ultra-WideBand (UWB) et Wi-INT.
Nous recrutons un ou une stagiaire pour une durée de 6mois afin de faire évoluer nos outils d’analyse de données utilisés pour caractériser les circuits intégrés produits et testés à l’échelle industrielle.
Afin de pouvoir garantir la conformité des composants aux spécifications, des tests exhaustifs sont effectués dans une multitude de conditions de fonctionnement.
L’analyse des résultats de ces tests est un enjeu crucial pour garantir les performances industrielles et minimiser le temps nécessaire à l’identification et résolution des problématiques rencontrées.
Au sein d’une équipe mixte d’ingénieurs produits (PE) d’horizons variés, aux compétences complémentaires, experts en microélectronique analogique et numérique ainsi qu’en analyse exploratoire des données, ce stage est une immersion totale dans un domaine technologique de pointe et d’importance géostratégique majeure.
Vous serez en charge du développement d’un outil d’analyse de données automatisant la caractérisation des circuits intégrés, incluant un processus de préparation des données de test récoltées, leur analyse statistique, et leur validation par rapport aux spécifications client.
Le processus de préparation des données sera à développer intégralement en Python avec Polars, et la gestion des spécifications reposera sur le déploiement d’un encodage sémantique (embedding) alimentant la génération à enrichissement contextuel (RAG) d’un grand modèle de langage (LLM).
Vous aurez à communiquer de manière fréquente en anglais avec les ingénieurs produit d’Europe et d’Asie, pour implémenter une solution correspondant à leur besoin.
The Secure Transaction & Identification Product Line, based in Caen and Mougins, France, as well as in Austria, the United States, and Asia, is responsible for the design of integrated circuits for the mobile phone and smartwatch markets.
Our teams develop microelectronic chips for contactless communication using Near Field Communication (NFC), Ultra-Wideband (UWB), and Wi-INT technologies.
We are recruiting a 6-month intern to improve our data analysis tools used for the characterization of integrated circuits manufactured and tested at industrial scale.
To ensure compliance with product specifications, extensive testing is performed under a wide range of operating conditions.
The analysis of these test results is critical to ensure industrial performance and minimize the time required to identify and resolve issues.
As part of a multidisciplinary team of Product Engineers (PEs) with diverse backgrounds and complementary expertise in analog and digital microelectronics as well as data science, this internship offers full immersion in a cutting-edge technological field with major geopolitical stakes.
You will be responsible for developing a data analysis tool that automates integrated circuit characterization, including: pre-processing of collected test data, statistical analysis of the resulting datasets, and validation of device performance against customer specifications.
The data processing pipeline workflow will be developed entirely in Python using Polars. Specification management will rely on the deployment of semantic embeddings supporting Retrieval-Augmented Generation (RAG) for a Large Language Model (LLM).
You will interact frequently in English with Product Engineers located across Europe and Asia to implement solutions that address their needs and requirements.
The team is international and uses English for all communications.
All existing and future documentation will also be written in English.
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