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Quantum Machines
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51 – 200 Mitarbeitende
BeratungFertigungLuft- und Raumfahrt
Quantum Machines entwickelt Technologien für das praktische Quantencomputing und konzentriert sich dabei auf Steuerungssysteme, mit denen Forschende und Ingenieurinnen und Ingenieure moderne Quantenhardware bedienen können. Die Quantum Orchestration Platform vereint die erforderlichen Werkzeuge, um Quantenexperimente zu programmieren, zu verwalten und zu optimieren, und unterstützt den gesamten Prozess von der Systementwicklung bis zur Umsetzung. Das Team aus Quantenwissenschaftlerinnen, Quantenwissenschaftlern und Ingenieurinnen und Ingenieuren arbeitet an einer Infrastruktur, die Quantentechnologien aus der Forschung in reale Anwendungen überführen soll.
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Stellen im Unternehmen

Machine-Learning-Ingenieur:in für Quantensteuerung (Hybrid, Deutschland)

Entwickle und implementiere Machine-Learning-Systeme für die Kalibrierung, Steuerung und den Betrieb von Quantenprozessoren. Wende Reinforcement Learning, Bayes’sche Inferenz und Python-Services auf reale Hardware in Produktionslaboren an.

DEDeutschlandHybridVollzeitMittlere StufeSeniorErforderliche Sprache: EnglischMachine-Learning-Ingenieur
Python

Beschreibung

  • Entwickle und implementiere Machine-Learning-Systeme zur Verbesserung der Kalibrierung, Steuerung und des Betriebs von Quantenprozessoren
  • Überführe verrauschte, sich verändernde und sicherheitskritische Steuerungsprobleme in Machine-Learning-Lösungen für Hardware in Produktionslaboren
  • Entwickle Reinforcement-Learning-Policies, Bayes’sche Inferenzverfahren und agentische Frameworks für eine autonome, effiziente und driftrobuste Quantensteuerung
  • Entwickle Verfahren zur Parameteroptimierung, Driftüberwachung und adaptiven Messung auf realer Hardware
  • Implementiere eine Echtzeitsteuerung von Parametern zur Kalibrierung während der QEC und zwischen Schaltkreisen
  • Entwickle und pflege agentische Frameworks zur Automatisierung von Systemsteuerung und Kalibrierung
  • Entwickle und pflege Python-basierte Machine-Learning-Services und Bibliotheken, die in den Quantum-Machines-Stack integriert sind, einschließlich QUA, Qualibrate und OPX1000
  • Arbeite mit Kund:innen und Laborpartnern zusammen, um Machine-Learning-Lösungen in experimentellen Umgebungen bereitzustellen, zu validieren und weiterzuentwickeln
  • Arbeite mit Produkt-, F&E- und Hardwareteams an internen Bibliotheken, Kunden-SDKs und Schulungsressourcen

Anforderungen

  • Promotion oder Masterabschluss in Machine Learning, Physik, angewandter Physik, Quanteninformationswissenschaft oder einer verwandten Fachrichtung
  • Mindestens vier Jahre einschlägige Berufserfahrung
  • Fundierte Kenntnisse in Machine Learning und Deep Learning sowie praktische Erfahrung mit Deep Learning, Reinforcement Learning oder agentischer KI
  • Fortgeschrittene Python-Kenntnisse, einschließlich Erfahrung mit wissenschaftlichen oder systemorientierten Codebasen
  • Sichere Softwareentwicklungspraktiken in den Bereichen Architektur, Git-Workflows, Testing und Code-Reviews
  • Nachgewiesene Fähigkeit, Machine-Learning-Systeme bei nichtstationären Daten, kostspieligen Evaluierungen oder sicherheitskritischen Aktionsräumen vom Prototyp bis zur Bereitstellung zu entwickeln
  • Übertragbare Erfahrung in Robotik, Online-Steuerung, autonomen Fahrzeugen oder Hardware-in-the-Loop-Machine-Learning
  • Ausgeprägte analytische Fähigkeiten und Problemlösungskompetenz mit kundenorientierter Arbeitsweise
  • Fähigkeit, sowohl selbstständig als auch effektiv in interdisziplinären Teams zu arbeiten
  • Nachweisbare Erfolge in der Softwareentwicklung und ausgezeichnete technische Kommunikationsfähigkeiten
  • Kenntnisse in Konzepten des Quantencomputings wie Qubit-Kalibrierung, Randomized Benchmarking, QEC und Optimal Control sind von Vorteil
  • Erfahrung mit Sim-to-Real-Methoden, Multi-Objective-Reinforcement-Learning oder Meta-Learning ist von Vorteil

Zusatzleistungen

  • Arbeite an der Schnittstelle von Machine Learning, Quantenphysik und Softwareentwicklung
  • Erhalte Einblicke in verschiedene Qubit-Technologien und Quantenarchitekturen
  • Nutze einen direkten Feedback-Zyklus zwischen Machine-Learning-Modellen und Hardware in Produktionslaboren
  • Entwickle Machine-Learning-Lösungen für führende Labore und Unternehmen im Bereich Quantensysteme

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