Quantum Machines kehittää käytännön kvanttilaskentaan tarkoitettuja teknologioita keskittyen ohjausjärjestelmiin, joiden avulla tutkijat ja insinöörit voivat käyttää edistynyttä kvanttilaitteistoa. Sen Quantum Orchestration Platform kokoaa yhteen työkalut, joita tarvitaan kvanttikokeiden ohjelmointiin, hallintaan ja optimointiin, ja tukee työtä järjestelmien kehityksestä niiden käyttöönottoon. Yrityksen kvanttifyysikoista ja insinööreistä koostuva tiimi kehittää infrastruktuuria, jonka tavoitteena on viedä kvanttiteknologiat tutkimusympäristöistä kohti tosielämän sovelluksia.
Koneoppimisinsinööri, kvanttiohjaus (hybridityö, Saksa)
Rakenna ja ota käyttöön koneoppimisjärjestelmiä kvanttiprosessorien kalibrointiin, ohjaukseen ja käyttöön. Hyödynnä vahvistusoppimista, bayesilaista päättelyä ja Python-palveluita tuotantolaboratorioiden oikealla laitteistolla.
Kuvaus
- Luo ja ota käyttöön koneoppimisjärjestelmiä, jotka tehostavat kvanttiprosessorien kalibrointia, ohjausta ja käyttöä
- Muunna tuotantolaboratorioiden laitteistojen kohinalliset, muuttuvat ja turvallisuuskriittiset ohjaushaasteet koneoppimisratkaisuiksi
- Kehitä vahvistusoppimisen politiikkoja, bayesilaisia päättelymenetelmiä ja agenttipohjaisia kehyksiä autonomiseen, tehokkaaseen ja ajautumista sietävään kvanttiohjaukseen
- Luo menetelmiä parametrien optimointiin, ajautumisen seurantaan ja mukautuvaan mittaukseen oikealla laitteistolla
- Toteuta parametrien reaaliaikainen ohjaus kalibrointia varten QEC:n aikana ja piirien välillä
- Rakenna ja ylläpidä agenttipohjaisia kehyksiä, jotka automatisoivat järjestelmän ohjausta ja kalibrointia
- Rakenna ja ylläpidä Python-pohjaisia koneoppimispalveluita ja -kirjastoja, jotka integroituvat Quantum Machines -pinoon, mukaan lukien QUA, Qualibrate ja OPX1000
- Tee yhteistyötä asiakkaiden ja laboratoriokumppaneiden kanssa koneoppimisratkaisujen käyttöönotossa, validoinnissa ja kehittämisessä kokeellisissa ympäristöissä
- Työskentele tuote-, tutkimus- ja kehitys- sekä laitteistotiimien kanssa sisäisten kirjastojen, asiakas-SDK:iden ja koulutusmateriaalien parissa
Vaatimukset
- Tohtorin tai maisterin tutkinto koneoppimisesta, fysiikasta, sovelletusta fysiikasta, kvantti-informaatiotieteestä tai vastaavalta alalta
- Vähintään neljän vuoden soveltuva työkokemus
- Vahva koneoppimisen ja syväoppimisen osaaminen sekä käytännön kokemusta syväoppimisesta, vahvistusoppimisesta tai agenttipohjaisesta tekoälystä
- Edistyneet Python-taidot, mukaan lukien työskentely tieteellisten tai järjestelmäsuuntautuneiden koodikantojen parissa
- Hyvät ohjelmistokehityskäytännöt, jotka kattavat arkkitehtuurin, Git-työnkulut, testauksen ja koodikatselmoinnit
- Osoitettu kyky viedä koneoppimisjärjestelmiä prototyypistä tuotantoon tilanteissa, joissa data ei ole stationääristä, arvioinnit ovat kalliita tai toiminta-avaruudet turvallisuuskriittisiä
- Siirrettävää kokemusta robotiikasta, online-ohjauksesta, autonomisista ajoneuvoista tai laitteiston kanssa silmukassa toimivasta koneoppimisesta
- Vahva analyyttinen ja ongelmanratkaisukyky sekä asiakaslähtöinen työote
- Kyky työskennellä tehokkaasti sekä itsenäisesti että monialaisissa tiimeissä
- Vankka näyttö ohjelmistokehityksestä ja erinomainen tekninen viestintä
- Kvanttilaskennan käsitteiden, kuten kubittien kalibroinnin, satunnaistetun benchmarkkauksen, QEC:n ja optimaalisen ohjauksen tuntemus katsotaan eduksi
- Kokemus sim-to-real-menetelmistä, monen tavoitteen vahvistusoppimisesta tai metaoppimisesta katsotaan eduksi
Edut
- Työskentele koneoppimisen, kvanttifysiikan ja ohjelmistokehityksen rajapinnassa
- Tutustu erilaisiin kubittiteknologioihin ja kvanttiarkkitehtuureihin
- Hyödynnä koneoppimismallien ja tuotantolaboratorioiden laitteiston välistä suoraa palautesykliä
- Tuota koneoppimisratkaisuja johtaville kvanttijärjestelmien laboratorioille ja yrityksille