Détails du poste :

Description du poste :

La Fab Sort Manufacturing (FSM) est responsable de la production de tous les siliciums Intel en utilisant certains des processus de fabrication les plus avancés au monde dans des fabs en Arizona, en Irlande, en Israël, en Oregon et sur 2 nouveaux sites en friche en Ohio et en Allemagne.

Dans le cadre de la stratégie IDM2.0 d'Intel, la FSM étend rapidement son activité pour fournir une production à la fois pour les clients internes et les clients de fonderie, avec des technologies de pointe arrivant en production à grande échelle à un rythme de 2 ans à partir de maintenant.

Intel a récemment créé l'organisation HVM Global Yield au sein de la FSM pour renforcer son rendement opérationnel et permettre une montée en cadence rapide du rendement dans les premières phases de HVM pour chaque technologie, en collaboration avec l'équipe de développement technologique et les responsables des fabs de la FSM.

Cette demande d'emploi est pour rechercher des rôles d'ingénieur en science des données (DS) dans l'organisation de rendement mondial de la FSM HVM, sous la direction du gestionnaire de l'équipe de science des données.

Les candidats sélectionnés travailleront avec d'autres membres de l'organisation de rendement mondial, y compris les équipes d'ingénierie du Process Integration, du Device and Defect, des équipes des modules/fab de rendement et des membres de l'équipe TD pour atteindre une montée en cadence de rendement et une optimisation du processus en début de production, soutenant les clients internes et externes.

Les responsabilités des ingénieurs en science des données comprennent (mais ne sont pas limitées à) :

• Identifier des sources de données précieuses et mettre en place un processus de collecte automatisé des données pour construire et gérer le jeu de données utilisé pour l'analyse des rendements.

• Traitement des données structurées et non structurées, et construction de modèles prédictifs et algorithmes d'apprentissage automatique.

• Travailler avec l'équipe de modélisation de rendement pour développer de nouvelles méthodes d'analyse de rendement et des algorithmes pour assurer des solutions d'analyse de rendement et d'apprentissage automatique de classe mondiale dans un environnement de production à grande échelle.

• Collaborer avec les équipes de développement technologique, de gestion de programme, d'intégration de processus, d'intégration de dispositifs et de défauts pour identifier les facteurs de réduction de rendement et les opportunités d'amélioration et soutenir une montée en cadence rapide de rendement dans la phase de production à grande échelle.

• Soutenir le développement de modèles pour prédire avec précision le rendement de la ligne de production en début de progression Si et proposer des solutions pour améliorer le rendement de production.

• Développer des modèles et des algorithmes pour améliorer et automatiser le contrôle des processus en minimisant les pertes de rendement liées à une fenêtre de processus serrée.

• Soutien technique pour les interactions avec les clients internes et externes.

Le candidat doit posséder les compétences comportementales suivantes :

• Technique de résolution de problèmes avec de fortes capacités d'initiative et d'apprentissage autonome.

• Aptitude à travailler en équipe multifonctionnelle et multiculturelle.

• Doit démontrer de solides compétences de communication.

Compétences :

Compétences minimales :

• Baccalauréat en sciences et en génie.

• 3+ ans d'expérience dans l'industrie des semi-conducteurs à noeud avancé en analyse de rendement et en science des données.

• 3+ ans d'expérience dans les langues de programmation et les Big Data pour développer une nouvelle méthode d'analyse et des algorithmes à l'aide d'une grande quantité de données de la fab. Expertise en analyse de Big Data et en apprentissage automatique.

• 3+ ans d'expérience en physique des dispositifs et en flux de processus FinFET global.

Qualifications préférées :

• Diplôme avancé (maîtrise ou doctorat) en sciences et en génie.

• Expérience dans la gestion ou la direction d'un projet TFT.

• Expérience dans la prestation de services aux clients externes de fonderies grâce à des interactions techniques.

• Compétences interpersonnelles démontrées, notamment l'influence, l'engagement et la motivation.

• Expérience dans le développement de nouvelles technologies de semi-conducteurs.

• Compréhension basique des processus de module, y compris la lithographie, l'attaque sèche, l'attaque humide, le CMP, la diffusion, l'implantation, les films minces et la métrologie.

Type de poste :

Embauche d'expérience

Poste :

Quart 1 (Irlande)

Localisation principale :

Irlande, Leixlip

Localisations supplémentaires :

Groupe d'entreprise :

En tant que plus grand fabricant de puces du monde, Intel s'efforce de rendre chaque aspect de la fabrication de semi-conducteurs à la pointe de la technologie -- du développement et de la fabrication de processus de semi-conducteurs, à l'amélioration du rendement en passant par l'emballage, le test final et l'optimisation, et un support de classe mondiale pour la chaîne d'approvisionnement et les installations. Les employés du groupe de développement technologique et de fabrication font partie d'un réseau mondial de conception, de développement, de fabrication et d'assemblage/test, tous axés sur l'utilisation de la loi de Moore pour apporter des appareils intelligents et connectés à chaque personne sur Terre.

Declaration de publication :

Tous les candidats qualifiés recevront une considération pour l'emploi sans regard pour la race, la couleur, la religion, le credo religieux, le sexe, l'origine nationale, l'ascendance, l'âge, l'incapacité physique ou mentale, l'état de santé, l'information génétique, le statut militaire et vétéran, l'état matrimonial, la grossesse, le genre, l'expression du genre, l'identité de genre, l'orientation sexuelle, ou toute autre caractéristique protégée par la loi locale, la réglementation, ou l'ordonnance.

Poste de confiance

N/A

Modèle de travail pour ce poste

Ce poste sera éligible à notre modèle de travail hybride qui permet aux employés de diviser leur temps entre le travail sur site à leur site Intel assigné et hors site. Dans certaines circonstances, le modèle de travail peut changer pour s'adapter aux besoins de l'entreprise.