Stage Ingénieur : Analyse de Criticité des Fautes pour des systèmes de sécurité critique implémentés en Machine Learning F/M

Contexte

Le département central de sûreté de fonctionnement, basé à Toulouse, en charge de la sûreté de  fonctionnement des composants NXP Hardware et Software recherche un stagiaire de 5ème année sur une durée de 6 mois afin de travailler sur l’analyse de criticité des défaillances sur des algorithmes de Machine Learning.

L’augmentation du nombre de fonctions avancées et la perspective de véhicules autonomes renforce le besoin de systèmes qui utilisent de l’intelligence artificiel. Cela implique le besoin de robustesse et de la sureté fonctionnelle du support hardware qui exécute l’intelligence Artificielle. De plus, l’aspect sûreté de fonctionnement impose de garantir une intégrité jusqu’à ASILD (standard automobile ISO26262).

Vos Missions 

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

• Investiguer et comparer des méthodes d’analyse de criticité déjà existantes

• Exécuter des analyses de criticité sur des algorithmes de Machine Learning

• Démontrer la véracité des analyses en utilisant de méthodes d’injection des fautes logiciel

Votre Profil

• Niveau d’études : Bac + 5, dernière année d’école d’ingénieur électronique avec un profil numérique, systèmes embarqués, ou Machine Learning etc.

• Connaissance en C/C++ (étendue)

• Connaissance élémentaire d’architecture digital

• Connaissances de base sur les méthodes d’acceptabilité, explicabilité, interpretabilite, et certification de l’IA (apprécié)

• Connaissance en VHDL et/ou Verilog (apprécié)

• Connaissance en SystemC et Surete Fonctionnel (apprécié)

• Un bon niveau d’anglais est exigé.

Engineer Internship: Fault Criticality Analysis for safety-relevant systems implemented using Machine Learning (F/M)

Context

The central Functional Safety department, based in Toulouse, responsible for the functional safety of the Hardware and Software NXP components is looking for a 6 months internship to work on Fault Criticality Analysis for safety-relevant systems implemented using Machine Learning

The increasing number of advanced driving functions and the future perspective of autonomous vehicles strengthen the need of Machine Learning. There is an increased focus on ensuring that the hardware in which AI runs is robust and does not introduce faults into the functions. Functional safety is an emerging topic with regards to AI, in which the required ASIL will likely be “D.” (automotive standard ISO26262).

Responsibilities

The goal of the internship is to perform failure analyses of different neural networks in order to better understand their causes and effects in safety-critical systems.

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

• Investigate and compare different existing methods of fault criticality analysis

• Execute said analyses on existing Machine Learning algorithms

• Prove the effectiveness of the obtained results using Software fault injection techniques

Your profile

• Last year of Engineering school (M2) in electronics, embedded systems, digital design, and/or Machine Learning etc.

• Working knowledge of C/C++

• Basic knowledge of digital architecture

• Some knowledge on methods of AI acceptability, explainability, interpretability, and/or certification is aplus

• Some knowledge on SystemC and Functional Safety is a plus.

• Most of the work will be done in English ; French necessary for everyday work

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