2 stages en modélisation statistique

Stage ingénieur : Analyse mathématiques et
statistiques
Freescale Semiconductor est un leader mondial dans le développement et la fabrication
de semi-conducteurs dans les applications embarquées pour l'automobile, les marches
grand public et industriels, et les marchés des communications.
Basé en France, sur notre site de Toulouse (500 personnes R&D), nous recherchons
pour notre centre de conception de capteurs un étudiant en mathématique avec une
expertise statistique.
Ces capteurs combinent un microsystème électromécanique (MEMS), dans lequel
l'information est générée et transmise par un circuit intégré en technologie CMOS. Les
contraintes et la complexité de ces circuits nécessitent une innovation continue dans la
conception et dans le test.
L'étude statistique servira à définir des modèles mathématiques pour simuler un
déplacement mécanique par une force électrostatiques. Ceci en vu de tester un
accéléromètre ou gyroscope sans le mettre en mouvement.
Cette fonction requière une très bonne communication avec principalement les
ingénieurs de conception et de test.
Vous écrirez la documentation nécessaire, et participerez à la validation sur un nombre
limité de pièces de votre travail.
Tout au long du développement des produits, vous allez collaborer avec d'autres
membres du projet pour assurer son succès global.
Master II Mathématique - Option statistique
- Bonnes aptitudes en communication verbale et écrite avec un bon niveau d'anglais
- Haut niveau d'énergie et une capacité pour travailler avec diverses organisations dans
un environnement international.
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Stage ingénieur statistiques
Le département Qualité Freescale est le garant de la qualité et de la fiabilité du produit final dans toute sa
durée de vie, ceci en contrôlant toutes les étapes de sa fabrication, depuis le design jusqu’à l’application
et la mission client. En particulier, l’équipe Qualité de Toulouse comprend :
- des ingénieurs veillant aux respects des spécifications et standards clients dans l’étape de design et
d’introduction des nouveaux produits,
- d’autres analysant les causes des problèmes de qualité sur les produits déjà en production, et travaillant
sur l’amélioration de la qualité au travers d’actions préventives et correctives.
Une des actions préventives majeures consiste en la détection et en l’élimination des pièces dont les
mesures sont trouvées au test en limite des valeurs spécifiées.
Le département Qualité recherche un stagiaire de fin d’étude sur une durée de 6 mois sur le sujet de la
détection des pièces limites.
Dans le contexte de la fabrication des semi-conducteurs pour l’électronique, les composants subissent
des centaines de test, à chaque étape de leur fabrication. Par ces tests, on veut cribler les pièces
marginales pour lesquelles les résultats de test sont très éloignés des limites de variabilité normale du
process et qui sont susceptibles, plus que d’autres, de se mettre en défaut.
La méthode typique, méthode dite univariée, est l’étude des distributions des résultats de tests, les tests
étant considérés individuellement.
Les limites du criblage sont calculées à partir de la moyenne et de la déviation standard de la distribution
du test (déviation ou sigma standard), ou à partir de la moyenne et des quantiles (sigma robuste).
Dans le cas où les résultats des tests sont étudiés simultanément, la méthode est multivariée.
L’effort actuel porte sur la réduction du nombre de défauts reportés par le client : le criblage de Freescale
doit donc être amélioré, ceci de 2 façons possibles :
-en améliorant la méthode univariée,
-par le design et l’implémentation d’une méthode multivariée.
Le stagiaire devra répondre aux 3 questions principales:
-quelles sont les possibilités d’améliorer la méthode univariée ? Est-ce que la prise en compte de la
forme précise de la distribution en est une ?
-quelle est la meilleure technique de détection multivariée, au probe et en test final, et quelle est la
capabilité de Freescale pour son implémentation ?
-finalement, qu’est ce qui limite l’efficacité du criblage ? En particulier, quelles sont les sources de
variabilité dans les valeurs de test ? Comment supprimer le bruit site à site ou testeur à testeur ?
Outils et logiciel:
Le stagiaire utilisera 2 outils:
-le logiciel statistique corporate : jmp
-le langage de programmation : Python.
D’autres outils ou langages peuvent être envisages.
Attendus du stagiaire:
Le projet sera mené selon les étapes DMAIC (Définition / Mesure / Analyse / Implémentation / Contrôle.
Le stage comporte des études théoriques et de faisabilité, mais aussi une réelle implémentation et
validation sur des données réelles.
Documentation complète à chaque étape.
Gestion globale du projet mais également rapports d’avancement quotidiens et hebdomadaires
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