ams-OSRAM International GmbH

Thema der Dissertation: Thermomechanische Modellierung, Simulation & Maschinelles Lernen für die Halbleiterentwicklung
Ziel: Modellierung und Vorhersage thermomechanischer Effekte entlang komplexer Prozessketten sowie Entwicklung von Simulations- und Vorhersagemethoden für optoelektronische Technologien wie LEDs und Laser und Verbindung von physikalisch fundierten Modellen mit datengetriebenen Ansätzen
Fokusbereiche:
Bearbeitung von Forschungsfragen zur thermomechanischen Modellierung von Halbleiterfertigungsprozessen mit Fokus auf optoelektronische Technologien
Analyse von Waferprozessen entlang der Fertigungskette und Entwicklung von Modellen zur Vorhersage von Waferverformungen, einschließlich Wafer Bow
Kombination physikbasierter Simulation mit maschinellem Lernen, um leistungsfähige Vorhersageansätze zu entwickeln
Enge Zusammenarbeit mit interdisziplinären Teams aus Simulation, Experiment und Entwicklung

Qualifikationen:

Abgeschlossenes Masterstudium in Thermomechanik, Maschinenbau, Materialwissenschaften, Physik oder einem verwandten Fachgebiet
Starkes Interesse an Simulation, physikalischer Modellierung und anspruchsvollen technischen Fragestellungen
Programmierkenntnisse in Python, Fortran oder einer vergleichbaren Sprache sowie Interesse an maschinellem Lernen
Eigenständige, strukturierte Arbeitsweise
Sehr gute Englischkenntnisse
Erfahrung mit Halbleitertechnologien, FEM-Werkzeugen oder Machine-Learning-Frameworks ist von Vorteil; auch starke Bewerbungen aus angrenzenden Fachrichtungen sind willkommen

Unser Kontakt:

Stefanie Kleierl steht Dir bei den Fragen gerne zur Verfügung. Email: stefanie.kleierl@ams-osram.com

Berufsfeld

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