Quantum Machines, pratik kuantum bilişimine yönelik teknolojiler geliştirir ve araştırmacıların ve mühendislerin gelişmiş kuantum donanımlarını çalıştırmasına yardımcı olan kontrol sistemlerine odaklanır. Quantum Orchestration Platform, kuantum deneylerini programlamak, yönetmek ve optimize etmek için gereken araçları bir araya getirerek sistem geliştirmeden uygulamaya kadar uzanan çalışmaları destekler. Şirketin kuantum bilim insanları ve mühendislerinden oluşan ekibi, kuantum teknolojilerini araştırma ortamlarından gerçek dünyadaki uygulamalara taşımayı amaçlayan altyapı üzerinde çalışır.
Makine Öğrenimi Mühendisi, Kuantum Kontrolü (Hibrit, Almanya)
Kuantum işlemcilerin kalibrasyonu, kontrolü ve işletimi için makine öğrenimi sistemleri geliştirin ve devreye alın. Pekiştirmeli öğrenme, Bayesçi çıkarım ve Python servislerini üretim laboratuvarlarındaki gerçek donanımlara uygulayın.
Açıklama
- Kuantum işlemcilerin kalibrasyonunu, kontrolünü ve işletimini geliştiren makine öğrenimi sistemleri oluşturun ve devreye alın
- Gürültülü, değişken ve güvenlik açısından kritik kontrol sorunlarını üretim laboratuvarı donanımları için makine öğrenimi çözümlerine dönüştürün
- Otonom, verimli ve sapmalara dayanıklı kuantum kontrolü için pekiştirmeli öğrenme politikaları, Bayesçi çıkarım teknikleri ve etmen tabanlı çerçeveler geliştirin
- Gerçek donanım üzerinde parametre optimizasyonu, sapma izleme ve uyarlamalı ölçüm yöntemleri oluşturun
- QEC sırasında ve devreler arasında kalibrasyon için gerçek zamanlı parametre yönlendirmesi uygulayın
- Sistem kontrolünü ve kalibrasyonu otomatikleştiren etmen tabanlı çerçeveler oluşturun ve sürdürün
- QUA, Qualibrate ve OPX1000 dahil olmak üzere Quantum Machines ekosistemiyle entegre Python makine öğrenimi servisleri ve kütüphaneleri oluşturun ve sürdürün
- Makine öğrenimi çözümlerini deneysel ortamlarda devreye almak, doğrulamak ve geliştirmek için müşteriler ve laboratuvar iş ortaklarıyla birlikte çalışın
- Dahili kütüphaneler, müşteri SDK'ları ve eğitim kaynakları üzerinde ürün, Ar-Ge ve donanım ekipleriyle çalışın
Gereksinimler
- Makine öğrenimi, fizik, uygulamalı fizik, kuantum bilgi bilimi veya ilgili bir alanda doktora ya da yüksek lisans derecesi
- En az dört yıl ilgili profesyonel deneyim
- Derin öğrenme, pekiştirmeli öğrenme veya etmen tabanlı yapay zekâ alanlarında uygulamalı deneyim dahil olmak üzere güçlü makine öğrenimi ve derin öğrenme uzmanlığı
- Bilimsel veya sistem odaklı kod tabanlarıyla çalışma dahil ileri düzey Python becerileri
- Mimari, Git iş akışları, test ve kod incelemesini kapsayan sağlam yazılım mühendisliği uygulamaları
- Durağan olmayan veriler, maliyetli değerlendirmeler veya güvenlik açısından kritik eylem uzaylarıyla çalışırken makine öğrenimi sistemlerini prototipten devreye almaya taşıyabildiğini gösteren deneyim
- Robotik, çevrim içi kontrol, otonom araçlar veya donanım-döngüde makine öğrenimi alanlarında aktarılabilir deneyim
- Müşteri odaklı yaklaşımla güçlü analitik ve problem çözme becerisi
- Hem bağımsız hem de disiplinler arası ekiplerde etkili çalışabilme
- Kanıtlanmış yazılım geliştirme geçmişi ve mükemmel teknik iletişim becerileri
- Kübit kalibrasyonu, rastgeleleştirilmiş kıyaslama, QEC ve optimal kontrol gibi kuantum hesaplama kavramlarını bilmek avantajdır
- Simülasyondan gerçeğe yöntemleri, çok amaçlı pekiştirmeli öğrenme veya meta öğrenme deneyimi avantajdır
Yan Haklar
- Makine öğrenimi, kuantum fiziği ve yazılım mühendisliğinin kesişiminde çalışın
- Çeşitli kübit teknolojileri ve kuantum mimarileri hakkında deneyim kazanın
- Makine öğrenimi modelleri ile üretim laboratuvarı donanımı arasında doğrudan geri bildirim döngüsünü kullanın
- Önde gelen kuantum sistemleri laboratuvarları ve şirketleri için makine öğrenimi çözümleri sunun