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

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.

Votre défi :

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.

Vos responsabilités incluront :

• Vous 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 pour :
• Extraction de caractéristiques
• Classification des gaz ou des conditions de processus
• Prédiction et régression
• Surveillance des processus
• Détection d'événements ou d'anomalies
• 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.

Vos compétences :

• Actuellement en cours d'obtention d'un MSc en science des données, apprentissage automatique, physique, mathématiques, génie mécanique, génie électrique, génie chimique, génie de contrôle, mécatronique ou dans un domaine connexe.
• Connaissances de base en analyse de données, statistiques, traitement du signal ou apprentissage automatique.
• Expérience en programmation en Python ou MATLAB.
• Intérêt pour la combinaison du travail expérimental 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.
• Esprit systématique et enthousiasme pour le développement de solutions techniques innovantes.
• Capacité à apprendre de manière autonome et à collaborer dans un environnement R&D multidisciplinaire.
• Bonne maîtrise de l'anglais écrit et parlé.

Une expérience supplémentaire est un plus :

• Expérience avec les données de séries temporelles, le traitement du signal ou l'analyse des données de capteurs.
• Familiarité avec scikit-learn, PyTorch, TensorFlow, MATLAB ou des outils similaires.
• Expérience en planification expérimentale (Design of Experiments) ou mesures en laboratoire.
• Connaissance de l'ingénierie des caractéristiques, de la validation des modèles ou de l'estimation des incertitudes.
• Intérêt pour la technologie du vide, la détection de gaz, le contrôle des processus ou la fabrication de semi-conducteurs.

Ce que vous apprendrez :

• Expérience pratique avec des systèmes sous vide et des technologies de capteurs avancées.
• Conception expérimentale et collecte systématique de données.
• Prétraitement et analyse de grands ensembles de données multicanaux de capteurs.
• Apprentissage automatique sur séries temporelles pour des systèmes physiques réels.
• Validation de modèles basés sur les données par des expériences en laboratoire.
• Connaissances applicatives en détection de gaz et équipements pour semi-conducteurs.