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

Ви випускник бакалаврату або магістратури з галузі науки про дані, фізики, електротехніки, математики чи суміжної області? Чи маєте ви сильні навички програмування і знайомі з обробкою сигналів та машинним навчанням? Якщо так, наше стажування для випускників може бути ідеальним саме для вас!

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

Група: Технологічні можливості

Наша команда в Applications Process Window Control On-Product Performance зосереджена на покращенні характеристик контрольної накладки на продукті. Це стажування відповідає нашій дорожній карті щодо розробки потенційно покращених методів тимчасового контролю для майбутніх версій наших програмних продуктів для контролю.

Основна мета полягає в удосконаленні часового фільтра, що використовується для зворотного контролю, щоб поліпшити накладання на продукт. В даний час використовується експоненціально зважене ковзне середнє для оптимізації параметрів моделі пластин для корекції. Однак використання більш передових тимчасових моделей не призвело до значних покращень. Натомість рекомендується використовувати екзогенні дані для збагачення параметрів моделі та прогнозування (результати попереднього стажування доступні в тезі).

Приклади екзогенних даних включають:

• Статистика даних накладення
• Контекстні дані (наприклад, ідентифікатори камер травлення)
• Звіти сканера (наприклад, параметри вирівнювання ретикул, результати вирівнювання пластин, інформація про час експозиції)
• Інформація про логістику фабрики

Ваша робота полягатиме в написанні плану тестування, збиранні відповідних наборів даних, розробці інструментів для різних потенційних моделей тимчасового контролю, проведенні аналізу доказів та документуванні ваших висновків. Кінцевою метою є надання наших знань щодо контрольної накладки для визначення потенційних вигод та найбільш перспективних методів удосконалення тимчасового контролю.

Щоб бути ідеальним кандидатом для цього стажування, ви повинні:

• Бути випускником бакалаврату або магістратури з галузі науки про дані, фізики, електротехніки, математики чи суміжної області.
• Володіти навичками роботи з Matlab або Python (або з обома).
• Мати глибоке розуміння обробки сигналів, аналізу Фур’є, машинного навчання, авто-регресії моделей, фільтрів Кальмана та прогнозування часових рядів.
• Бути проактивним та здатним працювати самостійно.
• Мати відмінні комунікативні навички англійською мовою, як у письмовій, так і в усній формі.

Це стажування вимагає мінімального зобов’язання до 6 місяців, з 4-5 робочими днями на тиждень, починаючи якнайшвидше. Зверніть увагу, що студенти мають бути зараховані до навчального закладу протягом усього періоду стажування.

Приєднуйтесь до ASML як інтерн і здобудьте цінний досвід у високотехнологічному середовищі. Ви отримаєте щомісячну компенсацію за стажування до €600, а також можливу підтримку з житлом і безкоштовний громадський транспорт. Крім того, ви отримаєте практичне керівництво