Quantum Machines membangunkan teknologi untuk pengkomputeran kuantum praktikal, dengan tumpuan pada sistem kawalan yang membantu penyelidik dan jurutera mengendalikan perkakasan kuantum canggih. Quantum Orchestration Platform miliknya menghimpunkan alat yang diperlukan untuk memprogram, mengurus dan mengoptimumkan eksperimen kuantum, serta menyokong kerja daripada pembangunan sistem hingga pelaksanaan. Pasukan saintis dan jurutera kuantum syarikat ini membangunkan infrastruktur yang bertujuan membawa teknologi kuantum daripada persekitaran penyelidikan ke aplikasi dunia sebenar.
Jurutera Pembelajaran Mesin, Kawalan Kuantum (Hibrid, Jerman)
Bina dan gunakan sistem pembelajaran mesin untuk penentukuran, kawalan dan pengendalian pemproses kuantum. Gunakan pembelajaran pengukuhan, inferens Bayesian dan perkhidmatan Python pada perkakasan sebenar di makmal pengeluaran.
Penerangan
- Mencipta dan menggunakan sistem pembelajaran mesin yang meningkatkan penentukuran, kawalan dan pengendalian pemproses kuantum
- Menukarkan cabaran kawalan yang bising, berubah-ubah dan kritikal keselamatan kepada penyelesaian pembelajaran mesin untuk perkakasan makmal pengeluaran
- Membangunkan dasar pembelajaran pengukuhan, teknik inferens Bayesian dan rangka kerja ejen untuk kawalan kuantum yang autonomi, cekap dan tahan terhadap hanyutan
- Mencipta kaedah untuk pengoptimuman parameter, pemantauan hanyutan dan pengukuran adaptif pada perkakasan sebenar
- Melaksanakan pemanduan parameter masa nyata untuk penentukuran semasa QEC dan antara litar
- Membina dan menyelenggara rangka kerja ejen yang mengautomasikan kawalan dan penentukuran sistem
- Membina dan menyelenggara perkhidmatan serta pustaka pembelajaran mesin Python yang bersepadu dengan susunan Quantum Machines, termasuk QUA, Qualibrate dan OPX1000
- Bekerjasama dengan pelanggan dan rakan makmal untuk menggunakan, mengesahkan dan memperhalus penyelesaian pembelajaran mesin dalam persekitaran eksperimen
- Bekerja dengan pasukan produk, R&D dan perkakasan mengenai pustaka dalaman, SDK pelanggan dan sumber latihan
Keperluan
- Ijazah PhD atau sarjana dalam pembelajaran mesin, fizik, fizik gunaan, sains maklumat kuantum atau disiplin berkaitan
- Sekurang-kurangnya empat tahun pengalaman profesional yang berkaitan
- Kepakaran kukuh dalam pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam, dengan pengalaman praktikal dalam pembelajaran mendalam, pembelajaran pengukuhan atau AI berasaskan ejen
- Kemahiran Python lanjutan, termasuk pengalaman dengan pangkalan kod saintifik atau berorientasikan sistem
- Amalan kejuruteraan perisian yang kukuh merangkumi seni bina, aliran kerja Git, pengujian dan semakan kod
- Keupayaan terbukti untuk membawa sistem pembelajaran mesin daripada prototaip kepada penggunaan dalam keadaan data tidak pegun, penilaian mahal atau ruang tindakan kritikal keselamatan
- Pengalaman yang boleh dipindahkan dalam robotik, kawalan dalam talian, kenderaan autonomi atau pembelajaran mesin dalam gelung perkakasan
- Keupayaan analitis dan penyelesaian masalah yang kukuh dengan pendekatan berorientasikan pelanggan
- Keupayaan untuk bekerja dengan berkesan secara kendiri dan dalam pasukan rentas disiplin
- Rekod pembangunan perisian yang kukuh dan komunikasi teknikal yang cemerlang
- Pengetahuan tentang konsep pengkomputeran kuantum seperti penentukuran qubit, penandaarasan rawak, QEC dan kawalan optimum merupakan kelebihan
- Pengalaman dengan kaedah sim-to-real, pembelajaran pengukuhan berbilang objektif atau meta-pembelajaran merupakan kelebihan
Faedah
- Bekerja di persimpangan pembelajaran mesin, fizik kuantum dan kejuruteraan perisian
- Mendapat pendedahan kepada pelbagai teknologi qubit dan seni bina kuantum
- Menggunakan kitaran maklum balas langsung antara model pembelajaran mesin dan perkakasan makmal pengeluaran
- Menyampaikan penyelesaian pembelajaran mesin untuk makmal dan syarikat sistem kuantum terkemuka