Dans le cadre du développement et de l’optimisation de nos flots de conception microélectronique, nous recherchons pour l’un de nos clients un ingénieur(e) en intelligence artificielle capable de traiter de grands volumes de données générés par les outils EDA, et de proposer des solutions scalables intégrées à leurs infrastructures techniques (serveurs, clusters, data centers).
Vos responsabilités :
• Développer et intégrer des algorithmes de machine learning pour :
○ l’analyse automatique de logs EDA (erreurs, performances, anomalies),
○ la prédiction de points de blocage dans le flow (runtime, QoR, erreurs DRC/LVS),
○ l’optimisation des paramètres de configuration des outils.
• Concevoir des pipelines de traitement de données robustes pour gérer de grands volumes de résultats de simulation, synthèse, vérification, etc.
• Travailler en lien étroit avec les équipes IT pour s’assurer de la bonne intégration des solutions IA dans les environnements distribués (serveurs, clusters, cloud privé).
• Participer à la définition d’architectures performantes pour le stockage, l’analyse et la visualisation des données issues des outils de conception.
Collaborer avec les experts EDA et les équipes de design pour transformer les besoins métier en solutions techniques concrètes.
Diplôme Bac+5 / Doctorat en informatique, intelligence artificielle, data science, ou microélectronique.
Excellente maîtrise des algorithmes de machine learning (classiques et deep learning), avec application concrète à la grande volumétrie.
Compétence avancée en architecture logicielle et systèmes distribués : gestion de clusters, containers (Docker, Kubernetes), cloud privé/public, monitoring.
Expérience en traitement de données massives (Big Data, pipelines, bases distribuées, etc.).
Solide base en scripting Python, et usage courant de bibliothèques comme scikit-learn, pandas, PyTorch/TensorFlow.
Connaissance des environnements de conception microélectronique (Cadence, Synopsys, Siemens EDA…) est un vrai atout.
Goût pour le travail en équipe, la résolution de problèmes complexes, et l’innovation continue.
