A Quantum Machines desenvolve tecnologias para a computação quântica prática, com foco nos sistemas de controle que ajudam pesquisadores e engenheiros a operar hardware quântico avançado. Sua Quantum Orchestration Platform reúne as ferramentas necessárias para programar, gerenciar e otimizar experimentos quânticos, apoiando o trabalho desde o desenvolvimento de sistemas até a implementação. A equipe de cientistas e engenheiros quânticos da empresa trabalha em uma infraestrutura criada para levar as tecnologias quânticas dos ambientes de pesquisa a aplicações reais.
Engenheiro(a) de Aprendizado de Máquina, Controle Quântico (Híbrido, Alemanha)
Desenvolva e implemente sistemas de aprendizado de máquina para calibração, controle e operação de processadores quânticos. Aplique aprendizado por reforço, inferência bayesiana e serviços em Python a hardware real em laboratórios de produção.
Descrição
- Criar e implementar sistemas de aprendizado de máquina que aprimorem a calibração, o controle e a operação de processadores quânticos
- Converter desafios de controle ruidosos, variáveis e críticos para a segurança em soluções de aprendizado de máquina para hardware de laboratório em produção
- Desenvolver políticas de aprendizado por reforço, técnicas de inferência bayesiana e estruturas agênticas para um controle quântico autônomo, eficiente e tolerante a deriva
- Criar métodos para otimização de parâmetros, monitoramento de deriva e medição adaptativa em hardware real
- Implementar direcionamento de parâmetros em tempo real para calibração durante a correção de erros quânticos e entre circuitos
- Criar e manter estruturas agênticas que automatizem o controle e a calibração do sistema
- Criar e manter serviços e bibliotecas de aprendizado de máquina em Python que se integrem à plataforma da Quantum Machines, incluindo QUA, Qualibrate e OPX1000
- Colaborar com clientes e parceiros de laboratório para implementar, validar e aperfeiçoar soluções de aprendizado de máquina em ambientes experimentais
- Trabalhar com as equipes de produto, P&D e hardware em bibliotecas internas, SDKs para clientes e materiais de treinamento
Requisitos
- Doutorado ou mestrado em aprendizado de máquina, física, física aplicada, ciência da informação quântica ou área relacionada
- Pelo menos quatro anos de experiência profissional relevante
- Sólida experiência em aprendizado de máquina e aprendizado profundo, com experiência prática em aprendizado profundo, aprendizado por reforço ou IA agêntica
- Conhecimentos avançados de Python, incluindo experiência com bases de código científicas ou voltadas para sistemas
- Boas práticas de engenharia de software, abrangendo arquitetura, fluxos de trabalho do Git, testes e revisão de código
- Capacidade comprovada de levar sistemas de aprendizado de máquina do protótipo à implementação em contextos com dados não estacionários, avaliações dispendiosas ou espaços de ação críticos para a segurança
- Experiência transferível em robótica, controle on-line, veículos autônomos ou aprendizado de máquina com hardware no circuito
- Forte capacidade analítica e de resolução de problemas, com abordagem orientada ao cliente
- Capacidade de trabalhar com eficácia tanto de forma independente quanto em equipes multidisciplinares
- Histórico consolidado de desenvolvimento de software e excelente comunicação técnica
- Conhecimento de conceitos de computação quântica, como calibração de qubits, benchmarking aleatorizado, correção de erros quânticos e controle ótimo, é desejável
- Experiência com métodos de sim-to-real, aprendizado por reforço multiobjetivo ou meta-aprendizado é desejável
Benefícios
- Trabalhar na interseção entre aprendizado de máquina, física quântica e engenharia de software
- Ter contato com diversas tecnologias de qubits e arquiteturas quânticas
- Usar um ciclo de feedback direto entre modelos de aprendizado de máquina e hardware de laboratório em produção
- Entregar soluções de aprendizado de máquina para laboratórios e empresas líderes em sistemas quânticos