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Quantum Machines
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51 – 200 Empleados
AeroespacialConsultoríaManufactura
Quantum Machines desarrolla tecnologías para la computación cuántica práctica, con especial atención a los sistemas de control que ayudan a investigadores e ingenieros a operar hardware cuántico avanzado. Su Quantum Orchestration Platform reúne las herramientas necesarias para programar, gestionar y optimizar experimentos cuánticos, y respalda el trabajo desde el desarrollo de sistemas hasta su implementación. El equipo de científicos e ingenieros cuánticos de la empresa trabaja en una infraestructura destinada a trasladar las tecnologías cuánticas de los entornos de investigación a aplicaciones reales.
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Empleos de la empresa

Ingeniero/a de Aprendizaje Automático, Control Cuántico (Híbrido, Alemania)

Desarrolla e implementa sistemas de aprendizaje automático para la calibración, el control y la operación de procesadores cuánticos. Aplica aprendizaje por refuerzo, inferencia bayesiana y servicios de Python a hardware real en laboratorios de producción.

DEAlemaniaHíbridoTiempo completoIntermedioSeniorIdioma Obligatorio: inglésIngeniero de aprendizaje automático
Python

Descripción

  • Crear e implementar sistemas de aprendizaje automático que mejoren la calibración, el control y la operación de procesadores cuánticos
  • Convertir desafíos de control ruidosos, cambiantes y críticos para la seguridad en soluciones de aprendizaje automático para hardware de laboratorio en producción
  • Desarrollar políticas de aprendizaje por refuerzo, técnicas de inferencia bayesiana y marcos agénticos para un control cuántico autónomo, eficiente y tolerante a la deriva
  • Crear métodos para la optimización de parámetros, la supervisión de la deriva y la medición adaptativa en hardware real
  • Implementar el ajuste de parámetros en tiempo real para la calibración durante la corrección de errores cuánticos y entre circuitos
  • Desarrollar y mantener marcos agénticos que automaticen el control y la calibración del sistema
  • Desarrollar y mantener servicios y bibliotecas de aprendizaje automático en Python que se integren con la plataforma de Quantum Machines, incluidos QUA, Qualibrate y OPX1000
  • Colaborar con clientes y socios de laboratorio para implementar, validar y perfeccionar soluciones de aprendizaje automático en entornos experimentales
  • Trabajar con los equipos de producto, I+D y hardware en bibliotecas internas, SDK para clientes y recursos de formación

Requisitos

  • Doctorado o máster en aprendizaje automático, física, física aplicada, ciencias de la información cuántica o una disciplina relacionada
  • Al menos cuatro años de experiencia profesional relevante
  • Sólidos conocimientos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo, con experiencia práctica en aprendizaje profundo, aprendizaje por refuerzo o IA agéntica
  • Dominio avanzado de Python, incluida la experiencia con bases de código científicas o centradas en sistemas
  • Buenas prácticas de ingeniería de software, incluida la arquitectura, los flujos de trabajo de Git, las pruebas y la revisión de código
  • Capacidad demostrada para llevar sistemas de aprendizaje automático desde el prototipo hasta la implementación en contextos con datos no estacionarios, evaluaciones costosas o espacios de acción críticos para la seguridad
  • Experiencia transferible en robótica, control en línea, vehículos autónomos o aprendizaje automático con hardware en el circuito
  • Sólida capacidad analítica y de resolución de problemas, con un enfoque orientado al cliente
  • Capacidad para trabajar eficazmente tanto de forma independiente como en equipos interdisciplinarios
  • Trayectoria consolidada en desarrollo de software y excelentes habilidades de comunicación técnica
  • Se valoran los conocimientos de conceptos de computación cuántica como la calibración de cúbits, el benchmarking aleatorizado, la corrección de errores cuánticos y el control óptimo
  • Se valora la experiencia con métodos de simulación a realidad, aprendizaje por refuerzo multiobjetivo o metaaprendizaje

Beneficios

  • Trabajar en la intersección del aprendizaje automático, la física cuántica y la ingeniería de software
  • Adquirir experiencia con diversas tecnologías de cúbits y arquitecturas cuánticas
  • Utilizar un ciclo de retroalimentación directo entre los modelos de aprendizaje automático y el hardware de laboratorio en producción
  • Desarrollar soluciones de aprendizaje automático para laboratorios y empresas líderes en sistemas cuánticos

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