Quantum Machines izstrādā praktiskai kvantu skaitļošanai paredzētas tehnoloģijas, galveno uzmanību pievēršot vadības sistēmām, kas palīdz pētniekiem un inženieriem darbināt modernas kvantu aparatūras sistēmas. Tās Quantum Orchestration Platform apvieno rīkus, kas nepieciešami kvantu eksperimentu programmēšanai, pārvaldībai un optimizēšanai, atbalstot darbu no sistēmu izstrādes līdz ieviešanai. Uzņēmuma kvantu zinātnieku un inženieru komanda strādā pie infrastruktūras, kuras mērķis ir virzīt kvantu tehnoloģijas no pētniecības vides uz praktiskiem risinājumiem reālajā pasaulē.
Mašīnmācīšanās inženieris, kvantu vadība (hibrīddarbs, Vācija)
Veidojiet un ieviesiet mašīnmācīšanās sistēmas kvantu procesoru kalibrēšanai, vadībai un darbībai. Lietojiet pastiprināto mācīšanos, Bajesa secināšanu un Python pakalpojumus ar reālu aparatūru ražošanas laboratorijās.
Apraksts
- Veidojiet un ieviesiet mašīnmācīšanās sistēmas, kas uzlabo kvantu procesoru kalibrēšanu, vadību un darbību
- Pārvērtiet trokšņainus, mainīgus un drošībai kritiskus ražošanas laboratoriju aparatūras vadības izaicinājumus mašīnmācīšanās risinājumos
- Izstrādājiet pastiprinātās mācīšanās politikas, Bajesa secināšanas metodes un aģentiskas ietvarstruktūras autonomai, efektīvai un novirzēm noturīgai kvantu vadībai
- Izveidojiet metodes parametru optimizācijai, noviržu uzraudzībai un adaptīvai mērīšanai ar reālu aparatūru
- Ieviesiet parametru vadību reāllaikā kalibrēšanai QEC laikā un starp ķēdēm
- Veidojiet un uzturiet aģentiskas ietvarstruktūras, kas automatizē sistēmas vadību un kalibrēšanu
- Veidojiet un uzturiet Python mašīnmācīšanās pakalpojumus un bibliotēkas, kas integrējas ar Quantum Machines tehnoloģiju steku, tostarp QUA, Qualibrate un OPX1000
- Sadarbojieties ar klientiem un laboratoriju partneriem, lai ieviestu, validētu un pilnveidotu mašīnmācīšanās risinājumus eksperimentālā vidē
- Strādājiet ar produktu, pētniecības un izstrādes, kā arī aparatūras komandām pie iekšējām bibliotēkām, klientu SDK un mācību materiāliem
Prasības
- Doktora vai maģistra grāds mašīnmācīšanās, fizikas, lietišķās fizikas, kvantu informācijas zinātnes vai radniecīgā jomā
- Vismaz četru gadu atbilstoša profesionālā pieredze
- Teicamas mašīnmācīšanās un dziļās mācīšanās zināšanas, kā arī praktiska pieredze dziļajā mācīšanās, pastiprinātās mācīšanās vai aģentiskā mākslīgā intelekta jomā
- Padziļinātas Python prasmes, tostarp pieredze ar zinātniskām vai uz sistēmām orientētām kodu bāzēm
- Labas programmatūras inženierijas prakses, kas aptver arhitektūru, Git darba plūsmas, testēšanu un koda pārskatīšanu
- Pierādīta spēja virzīt mašīnmācīšanās sistēmas no prototipa līdz ieviešanai nestacionāru datu, dārgu novērtējumu vai drošībai kritisku darbības telpu apstākļos
- Pārnesama pieredze robotikā, tiešsaistes vadībā, autonomos transportlīdzekļos vai mašīnmācīšanās ar aparatūru slēgtā vadības ciklā
- Spēcīgas analītiskās un problēmu risināšanas prasmes, kā arī uz klientu orientēta pieeja
- Spēja efektīvi strādāt gan patstāvīgi, gan starpdisciplinārās komandās
- Pierādīta programmatūras izstrādes pieredze un izcilas tehniskās komunikācijas prasmes
- Kvantiskās skaitļošanas jēdzienu, piemēram, kubitu kalibrēšanas, nejaušinātas etalonpārbaudes, QEC un optimālas vadības, pārzināšana tiks uzskatīta par priekšrocību
- Pieredze sim-to-real metodēs, daudzu mērķu pastiprinātajā mācīšanās vai meta-mācīšanās jomā tiks uzskatīta par priekšrocību
Priekšrocības
- Strādājiet mašīnmācīšanās, kvantu fizikas un programmatūras inženierijas krustpunktā
- Iegūstiet pieredzi ar dažādām kubitu tehnoloģijām un kvantu arhitektūrām
- Izmantojiet tiešu atgriezeniskās saites ciklu starp mašīnmācīšanās modeļiem un ražošanas laboratoriju aparatūru
- Nodrošiniet mašīnmācīšanās risinājumus vadošām kvantu sistēmu laboratorijām un uzņēmumiem