Stage - Science des données expérimentale pour la détection de gaz et l'analyse de séries temporelles

À propos de cette offre

À propos du groupe VAT

Chez VAT, nous changeons le monde avec des solutions sous vide. En tant que principal fournisseur mondial de vannes sous vide haute performance, nous stimulons l'innovation depuis plus de 60 ans. Avec plus de 3 200 employés dans le monde, nous opérons depuis notre siège à Haag, en Suisse, avec des sites de production en Suisse, en Malaisie et en Roumanie, ainsi que des centres de vente et de service à travers le monde. Nous sommes guidés par nos passions : intégrité, travail d'équipe, orientation client et innovation – toujours en travaillant ensemble en tant que #oneVAT.

Nous rejoindre signifie faire partie d'une équipe internationale passionnée où votre voix est entendue, vos idées comptent et votre évolution de carrière est soutenue.

Objectif du poste

Nos produits sont des composants clés dans les équipements de traitement des semi-conducteurs dans le monde entier. Pour soutenir le développement de systèmes sous vide intelligents, nous recherchons un stagiaire souhaitant combiner expérimentation pratique, science des données et apprentissage automatique. Pendant votre stage, vous étudierez la dynamique des gaz dans une chambre de processus sous vide en utilisant des technologies de capteurs avancées. Vous contribuerez au cycle complet de développement, y compris la planification expérimentale, la collecte de données, le prétraitement, l'ingénierie des caractéristiques, la modélisation de séries temporelles et la validation des modèles.

Responsabilités

• Se familiariser avec la technologie du vide, la dynamique des gaz, les chambres de processus et les systèmes de capteurs.
• Soutenir la mise en place et l'exécution d'expériences dans notre laboratoire de test sous vide.
• Planifier les expériences en utilisant une approche structurée de planification expérimentale (Design of Experiments).
• Collecter et organiser des données multivariées de séries temporelles provenant de différentes technologies de capteurs.
• Développer des flux de travail de prétraitement des données pour la synchronisation, le filtrage, la segmentation, la gestion des valeurs aberrantes et l'évaluation de la qualité des données.
• Explorer les relations entre les signaux des capteurs, les propriétés des gaz et les conditions de processus.
• Développer et comparer des méthodes basées sur les données.
• Valider les méthodes développées à l'aide d'expériences indépendantes et de différentes conditions de fonctionnement.
• Documenter les procédures expérimentales, les ensembles de données, les méthodes de modélisation, les résultats et les limites.
• Présenter vos conclusions et les étapes potentielles suivantes aux ingénieurs et chercheurs.

Compétences acquises à la fin du stage

Ce stage offre une expérience pratique à l'intersection de l'ingénierie expérimentale et de la science des données. À la fin du stage, vous aurez acquis les compétences suivantes :

• Compétences techniques : Expérience pratique avec les systèmes sous vide, les technologies de détection de gaz, l'expérimentation en laboratoire et les équipements pour semi-conducteurs.
• Compétences en science des données : Expérience en prétraitement, analyse et modélisation de données de séries temporelles multicanaux issues de capteurs, utilisant des techniques modernes d'apprentissage automatique.
• Compétences expérimentales : Connaissance de la conception expérimentale, de la collecte systématique de données et de la validation des méthodes basées sur les données à l'aide de mesures en laboratoire.
• Compétences analytiques : Capacité à identifier des motifs dans des ensembles de données complexes, à réaliser l'ingénierie des caractéristiques et à évaluer la performance des modèles sous différentes conditions de fonctionnement.
• Compétences en communication : Expérience dans la documentation du travail technique et la présentation des résultats à des parties prenantes pluridisciplinaires.
• Compétences en collaboration : Expérience pratique de travail avec des chercheurs et des ingénieurs dans un environnement R&D dynamique.
• Expérience industrielle : Aperçu du développement de solutions intelligentes de surveillance et de diagnostic pour les équipements de fabrication de semi-conducteurs.

Qualifications

• Étudiant en master ou récent diplômé en science des données, apprentissage automatique, physique, mathématiques, génie mécanique, génie électrique, génie chimique, génie du contrôle, mécatronique ou domaine connexe.
• Connaissances de base en analyse de données, statistiques, traitement du signal et apprentissage automatique.
• Expérience en programmation avec Python, MATLAB ou outils similaires d'analyse de données.
• Expérience ou intérêt pour l'analyse de données de séries temporelles, l'analyse de données de capteurs, l'ingénierie des caractéristiques et la validation de modèles.
• Intérêt pour la combinaison du travail expérimental en laboratoire avec la modélisation basée sur les données.
• Volonté de travailler de manière pratique avec des équipements sous vide, des capteurs et des systèmes d'acquisition de données.
• Expérience avec des frameworks d'apprentissage automatique tels que scikit-learn, PyTorch ou TensorFlow est un avantage.
• Connaissance du Design of Experiments (DoE), des mesures en laboratoire ou de l'estimation des incertitudes est un plus.
• Fort esprit analytique, capacité d'apprentissage autonome et esprit collaboratif.
• Intérêt pour la technologie du vide, la détection de gaz, le contrôle des processus ou la fabrication de semi-conducteurs.
• Bonne maîtrise de l'anglais écrit et parlé.

Notre engagement en faveur de l'inclusion, de l'équité et de l'égalité des chances

Nous croyons en des carrières significatives, un apprentissage continu et des chances égales pour tous afin de stimuler notre innovation et notre succès. Nous accueillons les candidats de tous horizons et nous nous engageons à favoriser un lieu de travail inclusif et respectueux. Si vous avez des préoccupations, notre canal de conformité est disponible sur notre site web. Tous les signalements sont traités avec la plus stricte confidentialité et conformément à notre Code de conduite .