Quantum Machines
Quantum Machines
Quantum Machines พัฒนาเทคโนโลยีสำหรับการประมวลผลควอนตัมที่ใช้งานได้จริง โดยมุ่งเน้นระบบควบคุมที่ช่วยให้นักวิจัยและวิศวกรสามารถใช้งานฮาร์ดแวร์ควอนตัมขั้นสูงได้ แพลตฟอร์ม Quantum Orchestration Platform ของบริษัทผสานรวมเครื่องมือที่จำเป็นสำหรับการเขียนโปรแกรม จัดการ และเพิ่มประสิทธิภาพการทดลองควอนตัม รองรับการทำงานตั้งแต่การพัฒนาระบบไปจนถึงการนำไปใช้งาน ทีมงานนักวิทยาศาสตร์และวิศวกรควอนตัมของบริษัทพัฒนาโครงสร้างพื้นฐานที่มุ่งนำเทคโนโลยีควอนตัมจากสภาพแวดล้อมการวิจัยไปสู่การใช้งานจริง

วิศวกรแมชชีนเลิร์นนิง ด้านการควบคุมควอนตัม (Hybrid, เยอรมนี)

สร้างและนำระบบแมชชีนเลิร์นนิงไปใช้เพื่อการสอบเทียบ การควบคุม และการทำงานของโปรเซสเซอร์ควอนตัม ประยุกต์ใช้การเรียนรู้แบบเสริมกำลัง การอนุมานแบบเบย์ และบริการ Python กับฮาร์ดแวร์จริงในห้องปฏิบัติการที่ใช้งานจริง

รายละเอียด

  • สร้างและนำระบบแมชชีนเลิร์นนิงไปใช้เพื่อยกระดับการสอบเทียบ การควบคุม และการทำงานของโปรเซสเซอร์ควอนตัม
  • เปลี่ยนโจทย์การควบคุมที่มีสัญญาณรบกวน เปลี่ยนแปลงอยู่เสมอ และมีข้อกำหนดด้านความปลอดภัยสูง ให้เป็นโซลูชันแมชชีนเลิร์นนิงสำหรับฮาร์ดแวร์ในห้องปฏิบัติการที่ใช้งานจริง
  • พัฒนานโยบายการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง เทคนิคการอนุมานแบบเบย์ และเฟรมเวิร์กแบบเอเจนต์ เพื่อการควบคุมควอนตัมที่ทำงานอัตโนมัติ มีประสิทธิภาพ และทนต่อการเลื่อนของระบบ
  • สร้างวิธีการเพิ่มประสิทธิภาพพารามิเตอร์ การติดตามการเลื่อนของระบบ และการวัดแบบปรับตัวบนฮาร์ดแวร์จริง
  • นำการปรับพารามิเตอร์แบบเรียลไทม์มาใช้สำหรับการสอบเทียบระหว่าง QEC และระหว่างวงจร
  • สร้างและดูแลเฟรมเวิร์กแบบเอเจนต์ที่ทำให้การควบคุมและการสอบเทียบระบบเป็นอัตโนมัติ
  • สร้างและดูแลบริการและไลบรารีแมชชีนเลิร์นนิงด้วย Python ที่ผสานรวมกับสแตกของ Quantum Machines รวมถึง QUA, Qualibrate และ OPX1000
  • ทำงานร่วมกับลูกค้าและพันธมิตรห้องปฏิบัติการเพื่อปรับใช้ ตรวจสอบความถูกต้อง และพัฒนาโซลูชันแมชชีนเลิร์นนิงในสภาพแวดล้อมการทดลอง
  • ทำงานร่วมกับทีมผลิตภัณฑ์ R&D และฮาร์ดแวร์เกี่ยวกับไลบรารีภายใน SDK สำหรับลูกค้า และทรัพยากรการฝึกอบรม

คุณสมบัติ

  • วุฒิปริญญาเอกหรือปริญญาโทด้านแมชชีนเลิร์นนิง ฟิสิกส์ ฟิสิกส์ประยุกต์ วิทยาการสารสนเทศควอนตัม หรือสาขาที่เกี่ยวข้อง
  • มีประสบการณ์การทำงานที่เกี่ยวข้องอย่างน้อยสี่ปี
  • มีความเชี่ยวชาญด้านแมชชีนเลิร์นนิงและดีปเลิร์นนิง พร้อมประสบการณ์เชิงปฏิบัติด้านดีปเลิร์นนิง การเรียนรู้แบบเสริมกำลัง หรือ AI แบบเอเจนต์
  • มีทักษะ Python ระดับสูง รวมถึงประสบการณ์ทำงานกับโค้ดเบสด้านวิทยาศาสตร์หรือระบบ
  • มีแนวปฏิบัติด้านวิศวกรรมซอฟต์แวร์ที่ดี ครอบคลุมสถาปัตยกรรม เวิร์กโฟลว์ Git การทดสอบ และการรีวิวโค้ด
  • มีความสามารถที่พิสูจน์แล้วในการนำระบบแมชชีนเลิร์นนิงจากต้นแบบไปสู่การใช้งานจริง ท่ามกลางข้อมูลที่ไม่อยู่กับที่ การประเมินที่มีต้นทุนสูง หรือพื้นที่การกระทำที่มีข้อกำหนดด้านความปลอดภัยสูง
  • มีประสบการณ์ที่ประยุกต์ใช้ต่อได้ในด้านหุ่นยนต์ การควบคุมออนไลน์ ยานยนต์อัตโนมัติ หรือแมชชีนเลิร์นนิงแบบฮาร์ดแวร์ในวงจร
  • มีทักษะการวิเคราะห์และการแก้ปัญหาที่ดี พร้อมแนวทางการทำงานที่มุ่งเน้นลูกค้า
  • สามารถทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพทั้งโดยอิสระและในทีมสหวิทยาการ
  • มีผลงานด้านการพัฒนาซอฟต์แวร์ที่ชัดเจนและมีทักษะการสื่อสารทางเทคนิคยอดเยี่ยม
  • มีความรู้เกี่ยวกับแนวคิดการประมวลผลควอนตัม เช่น การสอบเทียบคิวบิต การทำ randomized benchmarking, QEC และการควบคุมที่เหมาะสม ถือเป็นข้อได้เปรียบ
  • มีประสบการณ์ด้านวิธีการ sim-to-real การเรียนรู้แบบเสริมกำลังหลายเป้าหมาย หรือเมตาเลิร์นนิง ถือเป็นข้อได้เปรียบ

สวัสดิการ

  • ทำงานบนจุดตัดระหว่างแมชชีนเลิร์นนิง ฟิสิกส์ควอนตัม และวิศวกรรมซอฟต์แวร์
  • ได้สัมผัสเทคโนโลยีคิวบิตและสถาปัตยกรรมควอนตัมที่หลากหลาย
  • ใช้วงจรป้อนกลับโดยตรงระหว่างโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงกับฮาร์ดแวร์ในห้องปฏิบัติการที่ใช้งานจริง
  • ส่งมอบโซลูชันแมชชีนเลิร์นนิงให้แก่ห้องปฏิบัติการและบริษัทชั้นนำด้านระบบควอนตัม