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Quantum Machines
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51 – 200 Dipendenti
AerospazialeConsulenzaIndustria manifatturiera
Quantum Machines sviluppa tecnologie per il calcolo quantistico pratico, concentrandosi sui sistemi di controllo che aiutano ricercatori e ingegneri a utilizzare hardware quantistico avanzato. La sua Quantum Orchestration Platform riunisce gli strumenti necessari per programmare, gestire e ottimizzare gli esperimenti quantistici, supportando il lavoro dallo sviluppo dei sistemi fino all’implementazione. Il team di scienziati e ingegneri quantistici dell’azienda lavora a un’infrastruttura pensata per portare le tecnologie quantistiche dagli ambienti di ricerca alle applicazioni concrete.
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Offerte dell’azienda

Ingegnere del Machine Learning, Controllo Quantistico (Ibrido, Germania)

Sviluppa e implementa sistemi di machine learning per la calibrazione, il controllo e il funzionamento di processori quantistici. Applica l’apprendimento per rinforzo, l’inferenza bayesiana e servizi Python a hardware reale in laboratori di produzione.

DEGermaniaIbridoTempo pienoIntermedioSeniorLingua Richiesta: ingleseIngegnere del machine learning
Python

Descrizione

  • Creare e implementare sistemi di machine learning che migliorino la calibrazione, il controllo e il funzionamento dei processori quantistici
  • Trasformare problemi di controllo rumorosi, variabili e critici per la sicurezza in soluzioni di machine learning per hardware di laboratorio in produzione
  • Sviluppare politiche di apprendimento per rinforzo, tecniche di inferenza bayesiana e framework agentici per un controllo quantistico autonomo, efficiente e tollerante alla deriva
  • Creare metodi per l’ottimizzazione dei parametri, il monitoraggio della deriva e la misurazione adattiva su hardware reale
  • Implementare la regolazione dei parametri in tempo reale per la calibrazione durante la correzione degli errori quantistici e tra i circuiti
  • Sviluppare e mantenere framework agentici che automatizzino il controllo e la calibrazione del sistema
  • Sviluppare e mantenere servizi e librerie di machine learning in Python che si integrino con lo stack di Quantum Machines, inclusi QUA, Qualibrate e OPX1000
  • Collaborare con clienti e partner di laboratorio per implementare, convalidare e perfezionare soluzioni di machine learning in ambienti sperimentali
  • Collaborare con i team di prodotto, R&S e hardware su librerie interne, SDK per clienti e risorse formative

Requisiti

  • Dottorato o laurea magistrale in machine learning, fisica, fisica applicata, scienza dell’informazione quantistica o disciplina affine
  • Almeno quattro anni di esperienza professionale pertinente
  • Solida esperienza nel machine learning e nel deep learning, con esperienza pratica nel deep learning, nell’apprendimento per rinforzo o nell’IA agentica
  • Conoscenza avanzata di Python, inclusa l’esperienza con codebase scientifiche o orientate ai sistemi
  • Solide pratiche di ingegneria del software, inclusi architettura, flussi di lavoro Git, test e revisione del codice
  • Comprovata capacità di portare sistemi di machine learning dal prototipo alla produzione in presenza di dati non stazionari, valutazioni costose o spazi di azione critici per la sicurezza
  • Esperienza trasferibile in robotica, controllo online, veicoli autonomi o machine learning con hardware nel ciclo
  • Forti capacità analitiche e di problem solving, con un approccio orientato al cliente
  • Capacità di lavorare efficacemente sia in autonomia sia all’interno di team interdisciplinari
  • Comprovata esperienza nello sviluppo software ed eccellenti capacità di comunicazione tecnica
  • La conoscenza di concetti di calcolo quantistico come calibrazione dei qubit, benchmarking randomizzato, correzione degli errori quantistici e controllo ottimale costituisce un vantaggio
  • L’esperienza con metodi sim-to-real, apprendimento per rinforzo multiobiettivo o meta-apprendimento costituisce un vantaggio

Benefit

  • Lavorare all’intersezione tra machine learning, fisica quantistica e ingegneria del software
  • Acquisire esperienza con diverse tecnologie di qubit e architetture quantistiche
  • Utilizzare un ciclo di feedback diretto tra i modelli di machine learning e l’hardware di laboratorio in produzione
  • Fornire soluzioni di machine learning a laboratori e aziende leader nei sistemi quantistici

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