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Portail > Offres > Offre UMR8520-ANTFRA-003 - Ingénieur de recherche en conception de circuits d'apprentissage d'intelligence artificielle (H/F)

Ingénieur de recherche en conception de circuits d'apprentissage d'intelligence artificielle (H/F)

Cette offre est disponible dans les langues suivantes :
- Français-- Anglais

Date Limite Candidature : lundi 29 juillet 2024 23:59:00 heure de Paris

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Informations générales

Intitulé de l'offre : Ingénieur de recherche en conception de circuits d'apprentissage d'intelligence artificielle (H/F)
Référence : UMR8520-ANTFRA-003
Nombre de Postes : 1
Lieu de travail : LILLE
Date de publication : lundi 8 juillet 2024
Type de contrat : CDD Scientifique
Durée du contrat : 12 mois
Date d'embauche prévue : 1 octobre 2024
Quotité de travail : Temps complet
Rémunération : A partir de 2 875,89€ bruts mensuels selon expérience
Niveau d'études souhaité : Niveau 7 - (Bac+5 et plus)
Expérience souhaitée : 1 à 4 années
Section(s) CN : Sciences de l'information : traitements, systèmes intégrés matériel-logiciel, robots, commandes, images, contenus, interactions, signaux et langues

Missions

Le projet vise à concevoir des circuits intégrés CMOS de calcul intégré dans la mémoire, dans un contexte d'intelligence artificielle déportée, ultra-faible consommation. Contrairement aux systèmes basés sur le cloud, notre approche consiste à concevoir des unités de traitement à plus petite échelle pour identifier localement des caractéristiques sur une quantité limitée de données. Les circuits conçus permettront un fonctionnement à très basse consommation d'énergie grâce à l'utilisation de technologies CMOS avancées. Les applications de classification ciblées comprennent : la reconnaissance d'évènement audio, la détermination de mouvement dans des capteurs IoT, la détection de contexte ou la conduite intelligente. Plus spécifiquement, les circuits Edge AI étudiés se basent sur le principe du in-memory computing (IMC), afin d'effectuer une inférence précise dans les capteurs. Cela résout le problème du mouvement des données gourmandes en énergie en introduisant le traitement directement dans la mémoire. Ce travail vise à étudier des concepts numériques de mise à jour des poids de la mémoire in-situ afin de pouvoir faire un apprentissage sans lire ni écrire les cellules SRAM.

Activités

Les tâches suivantes seront envisagées : • Conception d'un circuit intégré de machine learning permettant l'apprentissage directement dans la mémoire • Mise en œuvre d'un banc de test basé sur des circuits intégrés spécifiques (ASIC) et des circuits de contrôle, de type FPGA. • Démonstration du fonctionnement des circuits intégrés et application à des scénarios à définir. • Etude des perspectives envisageables et proposition d'architectures futures de circuit.

Compétences

Les candidats potentiels doivent : • Avoir obtenu un diplôme d'ingénieur ou doctorat en électronique ou équivalent ; • Avoir une expertise dans les outils ou langages de modélisation de haut niveau (Matlab, Simulink, Verilog-AMS, HDL, C, etc.), et une connaissance de la conception de circuits à l'aide de la suite Cadence; • Avoir une expérience dans la conception de cartes électroniques PCB et de bancs de test électroniques • Maîtriser l'anglais (oral et écrit) ; • Être capable de travailler de manière autonome et de prendre des initiatives ;

Contexte de travail

Les travaux seront menés au sein du groupe de conception de circuits intégrés de l'IEMN à Lille, France, en collaboration avec STMicroelectronics. L'équipe de recherche a acquis des compétences dans la conception de circuits intégrés à faible consommation d'énergie pour l'apprentissage automatique intégré et efficace en énergie dans les technologies CMOS avancées depuis plusieurs années. L'équipe mène également des projets nationaux et internationaux de pointe dans le domaine du « Near Sensor Computing ».

Le poste se situe dans un secteur relevant de la protection du potentiel scientifique et technique (PPST), et nécessite donc, conformément à la réglementation, que votre arrivée soit autorisée par l'autorité compétente du MESR.

Contraintes et risques

Des déplacements de courte durée en France et à l'étranger sont à prévoir.