Stage Ingénieur : Automatisation de la génération et de la maintenance de modèles AMS à l’aide de l’IA (F/H)

Location: Toulouse

Contexte

NXP Semiconducteurs propose des connexions et des infrastructures pour un monde plus intelligent et offre des solutions pour une vie plus facile, meilleure et plus sûre.

En tant que leader mondial des solutions de connectivité sécurisée pour les applications embarquées, NXP est le moteur de l'innovation pour le véhicule connecté sécurisé.

L’équipe de vérification de la division DES (Drivers & Energy Systems) basée à Toulouse est en charge de vérifier les circuits intégrés à signaux mixtes pour l’automobile, et d’assurer sa conformité par rapport à la spécification du client avant sa fabrication.

Nous souhaitons améliorer nos méthodologies innovantes de vérification mixte (AMS), afin de participer à cet objectif d’amélioration continue nous recherchons un stagiaire de fin d’étude sur une durée de 6 mois.

Vos missions

Le(a) stagiaire prendra en charge/réalisera une ou plusieurs des missions suivantes :

Étude des méthodologies actuelles de modélisation AMS et analyse de modèles existants.

Développement de scripts Python assistés par IA permettant la mise à jour automatique de modèles hérités vers les standards de modélisation les plus récents.

Exploitation des templates générés par le flow de modélisation afin d’automatiser la migration et la maintenance des modèles existants.

Construction et enrichissement d’une "Golden Library" de modèles de référence couvrant différentes catégories de fonctions analogiques et mixtes (oscillateurs, ADC, alimentations, surveillance d’alimentation, etc.).

Définition de règles et de bonnes pratiques de modélisation à partir des modèles de référence développés.

Évaluation et intégration de solutions d’IA générative pour accélérer la création et l’évolution des modèles comportementaux.

Développement et expérimentation d’agents IA capables de générer automatiquement des modèles AMS à partir de descriptions de circuits ou de netlists Verilog-AMS.

Validation des modèles générés et comparaison des performances, de la maintenabilité et de la qualité des solutions obtenues.

Votre profil

Niveau d’études : Bac + 5, dernière année d’école d’ingénieur en électronique

Connaissances requises en

Conception de circuits électroniques numériques et analogiques

Modélisation de blocs analogiques en verilogA, verilog AMS ou system verilog

Bonne capacité à synthétiser les concepts et à avoir une vue système

Bonne capacité de communication verbale et écrite en français et en anglais

La maitrise d’un ou plusieurs outils d’EDA est un plus : Cadence Virtuoso, Cadence Xcelium

Une expérience dans l’utilisation des outils d’IA générative est un plus

Un bon niveau d’anglais est exigé.

Context

NXP Semiconductors offers connections and infrastructure for a smarter world and offers solutions for an easier, better and safer life.

As a global leader in secure connectivity solutions for embedded applications, NXP is the driver of innovation for the secure connected vehicle.

The verification team of the DES division (Drivers & Energy Systems) based in Toulouse is in charge of verifying integrated Analog and Mix Signals (AMS) circuits for the automobile, and to ensure its conformity with the customer’s specification before its manufacture.

We wish to improve our innovative methodologies of mixed verification, in order to participate in this objective of continuous improvement we are looking for a trainee of end of study over a period of 6 months.

Your responsibilities

The trainee will be responsible for and/or perform one or more of the following tasks:

Study existing AMS modeling methodologies and analyze legacy behavioral models.

Develop AI-assisted Python scripts to automatically migrate and update legacy models toward the latest modeling standards and methodologies.

Leverage model templates generated by the current modeling flow to automate model maintenance and migration activities.

Build and enrich a "Golden Library" of reference models covering several analog and mixed-signal functions (oscillators, ADCs, power supplies, power supply monitoring functions, etc.).

Define modeling guidelines and best practices based on the developed reference models.

Evaluate and integrate generative AI solutions to accelerate behavioral model development and maintenance.

Develop and experiment with AI agents capable of automatically generating AMS models from circuit descriptions or Verilog-AMS netlists.

Validate generated models and assess their quality, maintainability, and efficiency against existing solutions.

Your Profile

Education level: Master's degree (Bac+5), final year of an engineering school specializing in electronics.

Required knowledge and skills

Design of digital and analog electronic circuits.

Modeling of analog blocks using Verilog-A, Verilog-AMS, or SystemVerilog.

Strong ability to synthesize concepts and maintain a system-level perspective.

Good verbal and written communication skills in both French and English.

Proficiency with one or more EDA tools is a plus: Cadence Virtuoso, Cadence Xcelium.

Experience using generative AI tools is a plus.

A good level of English is required.

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