Electrical Engineering/Data Science Graduation Internship: Temporal Control Using Exogenous Data

Вы выпускник бакалавриата или магистратуры в области анализа данных, физики, электротехники, математики или смежной области? Обладаете ли вы сильными навыками программирования и знакомы с обработкой сигналов и машинным обучением? Если да, наша стажировка может быть идеальной для вас!

Отдел: BL-Apps MPC D&E PWC Overlay & Alignment

Группа: Технологические Инструменты

Наша команда в Applications Process Window Control On-Product Performance сосредоточена на улучшении производительности управления накладкой на продукте. Эта стажировка согласуется с нашей дорожной картой по разработке потенциальных улучшенных методов временного управления для будущих версий наших программных продуктов управления.

Основная цель заключается в улучшении временного фильтра, используемого для обратного управления, чтобы улучшить накладку на продукте. В настоящее время используется экспоненциально взвешенное скользящее среднее для оптимизации параметров модели пластины для коррекции. Однако использование более сложных временных моделей не привело к значительным улучшениям. Вместо этого, рекомендуется использовать внешние данные для обогащения параметров модели и прогнозирования (результаты предыдущей стажировки доступны в диссертации).

Примеры внешних данных включают:

• Статистика данных накладки
• Контекстные данные (например, идентификаторы камер травильных установок)
• Сообщаемые данные сканера (например, параметры выравнивания маски, результаты выравнивания пластины, информация по времени экспозиции)
• Информация о логистике фабрики

Ваша работа будет включать написание тестового плана, сбор соответствующих наборов данных, разработку инструментов для различных потенциальных моделей временного управления, проведение анализа, и документирование ваших выводов. Конечная цель - направить нашу компетенцию в управлении накладкой на определение потенциальных преимуществ и самых перспективных методов для улучшения временного управления.

Чтобы быть идеальным кандидатом на эту стажировку, вы должны:

• Быть выпускником бакалавриата или магистратуры в области анализа данных, физики, электротехники, математики или смежной области.
• Владеть Matlab или Python (или обоими).
• Обладать глубоким пониманием обработки сигналов, анализа Фурье, машинного обучения, авторегрессионных моделей, фильтров Калмана и прогнозирования временных рядов.
• Быть инициативным и способным работать самостоятельно.
• Обладать отличными коммуникативными навыками на английском языке, как устно, так и письменно.

Эта стажировка требует минимального периода в 6 месяцев с 4-5 рабочими днями в неделю, начиная как можно скорее. Обратите внимание, что студенты должны быть зачислены в учебное заведение на весь срок стажировки.

Присоединяйтесь к ASML в качестве стажера и приобретайте ценный опыт в высокоинновационной среде. Вы будете получать ежемесячное пособие на стажировку до 600 евро, а также возможную поддержку с жильем и бесплатный общественный транспорт. Кроме того, вы получите практическое руководство от экспертов и сможете почувствовать динамичную атмосферу ведущей голландской компании в глобальной индустрии.

ASML - это высокотехнологичная компания, расположенная в Нидерландах, которая производит сложные литографические машины, используемые производителями микросхем для производства интегральных схем. Наши инновации лежат в основе электронных устройств, которые нас соединяют. ASML нанимает одни из самых творческих умов в таких областях, как физика, электротехника, математика, химия, мехатроника, оптика, машиностроение и информатика.

Мы стремимся к постоянному улучшению, способствуя инновациям и принимая вызовы. Наша глобальная команда примерно из 39,000 человек из 140 разных национальностей работает по всей Европе, Азии и США, с основным центром в