機械学習エンジニア、量子制御（ハイブリッド勤務、ドイツ）
量子プロセッサのキャリブレーション、制御、運用のための機械学習システムを構築・導入します。 強化学習、ベイズ推論、Pythonサービスを、実験室の実ハードウェアに適用します。
仕事内容
- 量子プロセッサのキャリブレーション、制御、運用を強化する機械学習システムを構築・導入する
- 本番実験室のハードウェアにおける、ノイズが多く変化し続ける安全性重視の制御課題を機械学習ソリューションに変換する
- 自律的で効率的かつドリフト耐性のある量子制御を実現する強化学習ポリシー、ベイズ推論手法、エージェント型フレームワークを開発する
- 実ハードウェアでのパラメータ最適化、ドリフト監視、適応型測定の手法を開発する
- QEC中および回路間のキャリブレーションに向けたリアルタイムのパラメータ調整を実装する
- システム制御とキャリブレーションを自動化するエージェント型フレームワークを構築・保守する
- QUA、Qualibrate、OPX1000を含むQuantum Machinesのスタックと統合するPython機械学習サービスおよびライブラリを構築・保守する
- 顧客や実験室の協力者と連携し、実験環境で機械学習ソリューションを導入、検証、改良する
- 製品、研究開発、ハードウェアの各チームと連携し、社内ライブラリ、顧客SDK、トレーニングリソースに取り組む
応募要件
- 機械学習、物理学、応用物理学、量子情報科学、または関連分野の博士号または修士号
- 関連する実務経験4年以上
- 深層学習、強化学習、エージェント型AIのいずれかの実務経験を含む、機械学習および深層学習に関する高い専門性
- 科学技術系またはシステム指向のコードベースを扱った経験を含む、高度なPythonスキル
- アーキテクチャ、Gitワークフロー、テスト、コードレビューを含む、堅実なソフトウェアエンジニアリングの実践力
- 非定常データ、評価コストの高い環境、または安全性が重要なアクション空間において、機械学習システムをプロトタイプから導入まで進めた実績
- ロボティクス、オンライン制御、自動運転車、ハードウェア・イン・ザ・ループ機械学習のいずれかで応用可能な経験
- 顧客志向の姿勢と、優れた分析力・問題解決力
- 自律的に働く能力と、学際的なチームで効果的に協働する能力
- 確かなソフトウェア開発実績と優れた技術コミュニケーション能力
- 量子ビットのキャリブレーション、ランダム化ベンチマーキング、QEC、最適制御などの量子コンピューティング概念の知識があれば尚可
- シミュレーションから実機への手法、多目的強化学習、メタラーニングの経験があれば尚可
福利厚生
- 機械学習、量子物理学、ソフトウェアエンジニアリングの交差領域で働ける
- 多様な量子ビット技術と量子アーキテクチャに触れられる
- 機械学習モデルと本番実験室ハードウェアの直接的なフィードバックサイクルを活用できる
- 最先端の量子システム研究所や企業に機械学習ソリューションを提供できる