Quantum Machines hutengeneza teknolojia za kompyuta za kwanta kwa matumizi ya vitendo, kwa kuzingatia mifumo ya udhibiti inayowasaidia watafiti na wahandisi kuendesha maunzi ya kisasa ya kwanta. Quantum Orchestration Platform yake hukusanya zana zinazohitajika kwa ajili ya kupanga programu, kusimamia na kuboresha majaribio ya kwanta, na kusaidia kazi kuanzia uundaji wa mifumo hadi utekelezaji. Timu ya kampuni ya wanasayansi na wahandisi wa kwanta hutengeneza miundombinu inayolenga kuhamisha teknolojia za kwanta kutoka katika mazingira ya utafiti hadi matumizi ya ulimwengu halisi.
Mhandisi wa Kujifunza kwa Mashine, Udhibiti wa Kiasi (Mseto, Ujerumani)
Jenga na utekeleze mifumo ya kujifunza kwa mashine kwa ajili ya kalibresheni, udhibiti na uendeshaji wa prosesa za kiasi. Tumia reinforcement learning, Bayesian inference na huduma za Python kwenye maunzi halisi katika maabara za uzalishaji.
Maelezo
- Unda na utekeleze mifumo ya kujifunza kwa mashine inayoboresha kalibresheni, udhibiti na uendeshaji wa prosesa za kiasi
- Geuza changamoto za udhibiti zenye kelele, zinazobadilika na muhimu kwa usalama kuwa suluhisho za kujifunza kwa mashine kwa maunzi ya maabara za uzalishaji
- Tengeneza sera za reinforcement learning, mbinu za Bayesian inference na mifumo ya mawakala kwa udhibiti wa kiasi unaojiendesha, wenye ufanisi na unaostahimili mabadiliko
- Unda mbinu za uboreshaji wa vigezo, ufuatiliaji wa mabadiliko na vipimo vinavyobadilika kwenye maunzi halisi
- Tekeleza uelekezaji wa vigezo kwa wakati halisi kwa ajili ya kalibresheni wakati wa QEC na kati ya saketi
- Jenga na udumishe mifumo ya mawakala inayotengeneza otomatiki udhibiti na kalibresheni ya mfumo
- Jenga na udumishe huduma na maktaba za Python za kujifunza kwa mashine zinazounganishwa na mkusanyiko wa Quantum Machines, ikiwemo QUA, Qualibrate na OPX1000
- Shirikiana na wateja na washirika wa maabara kupeleka, kuthibitisha na kuboresha suluhisho za kujifunza kwa mashine katika mazingira ya majaribio
- Fanya kazi na timu za bidhaa, R&D na maunzi kuhusu maktaba za ndani, SDK za wateja na nyenzo za mafunzo
Mahitaji
- Shahada ya PhD au uzamili katika kujifunza kwa mashine, fizikia, fizikia tumizi, sayansi ya taarifa za kiasi au taaluma inayohusiana
- Angalau miaka minne ya uzoefu wa kitaalamu unaohusiana
- Utaalamu mkubwa wa kujifunza kwa mashine na deep learning, ukiwa na uzoefu wa vitendo katika deep learning, reinforcement learning au AI ya mawakala
- Ujuzi wa hali ya juu wa Python, ikiwemo kufanya kazi na misimbo ya kisayansi au inayolenga mifumo
- Mbinu thabiti za uhandisi wa programu zinazohusisha usanifu, mtiririko wa kazi wa Git, majaribio na mapitio ya msimbo
- Uwezo uliothibitishwa wa kupeleka mifumo ya kujifunza kwa mashine kutoka kwenye mfano wa majaribio hadi matumizi katika data isiyotulia, tathmini zenye gharama kubwa au nafasi za vitendo muhimu kwa usalama
- Uzoefu unaoweza kutumika katika nyanja nyingine kama roboti, udhibiti wa mtandaoni, magari yanayojiendesha au kujifunza kwa mashine ndani ya mzunguko wa maunzi
- Uwezo mkubwa wa uchanganuzi na utatuzi wa matatizo wenye mtazamo unaomlenga mteja
- Uwezo wa kufanya kazi kwa ufanisi ukiwa huru na ndani ya timu za taaluma mbalimbali
- Rekodi thabiti ya uundaji wa programu na mawasiliano bora ya kiufundi
- Ujuzi wa dhana za kompyuta za kiasi kama kalibresheni ya qubit, randomized benchmarking, QEC na udhibiti bora ni faida
- Uzoefu wa mbinu za sim-to-real, reinforcement learning yenye malengo mengi au meta-learning ni faida
Manufaa
- Fanya kazi kwenye makutano ya kujifunza kwa mashine, fizikia ya kiasi na uhandisi wa programu
- Pata uzoefu wa teknolojia mbalimbali za qubit na usanifu wa kiasi
- Tumia mzunguko wa moja kwa moja wa mrejesho kati ya miundo ya kujifunza kwa mashine na maunzi ya maabara za uzalishaji
- Wasilisha suluhisho za kujifunza kwa mashine kwa maabara na kampuni zinazoongoza za mifumo ya kiasi