Ingénieur de Recherche en Conception de Circuits d'Apprentissage d'Intelligence Artificielle H/F CNRS

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.
Activités
Etude et conception d'un circuit intégré de machine learning en mémoire
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.

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.
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.

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