Quantum Machines розробляє технології для практичних квантових обчислень, зосереджуючись на системах керування, які допомагають дослідникам та інженерам працювати з передовим квантовим обладнанням. Платформа Quantum Orchestration об’єднує інструменти, необхідні для програмування, керування та оптимізації квантових експериментів, підтримуючи роботу на всіх етапах — від розроблення систем до їх упровадження. Команда компанії, що складається з фахівців із квантових технологій та інженерів, створює інфраструктуру, покликану перевести квантові технології з дослідницького середовища до реальних застосувань.
Інженер з машинного навчання, квантове керування (гібридний формат, Німеччина)
Створюйте та впроваджуйте системи машинного навчання для калібрування, керування й експлуатації квантових процесорів. Застосовуйте навчання з підкріпленням, байєсівський висновок і сервіси на Python на реальному обладнанні у виробничих лабораторіях.
Опис
- Створюйте та впроваджуйте системи машинного навчання для вдосконалення калібрування, керування й експлуатації квантових процесорів
- Перетворюйте зашумлені, мінливі та критичні з погляду безпеки завдання керування на рішення на основі машинного навчання для лабораторного обладнання, що використовується у виробництві
- Розробляйте політики навчання з підкріпленням, методи байєсівського висновку й агентні фреймворки для автономного, ефективного та стійкого до дрейфу керування квантовими системами
- Створюйте методи оптимізації параметрів, моніторингу дрейфу й адаптивних вимірювань на реальному обладнанні
- Реалізуйте керування параметрами в реальному часі для калібрування під час QEC і між схемами
- Створюйте та підтримуйте агентні фреймворки, що автоматизують керування системами й калібрування
- Створюйте та підтримуйте сервіси й бібліотеки машинного навчання на Python, інтегровані зі стеком Quantum Machines, зокрема QUA, Qualibrate та OPX1000
- Співпрацюйте із замовниками та лабораторними партнерами для впровадження, перевірки й удосконалення рішень машинного навчання в експериментальних середовищах
- Працюйте з командами розробки продукту, R&D та апаратного забезпечення над внутрішніми бібліотеками, SDK для замовників і навчальними матеріалами
Вимоги
- Ступінь PhD або магістра в галузі машинного навчання, фізики, прикладної фізики, квантової інформатики або суміжної дисципліни
- Щонайменше чотири роки відповідного професійного досвіду
- Глибока експертиза в машинному та глибокому навчанні, а також практичний досвід роботи з глибоким навчанням, навчанням з підкріпленням або агентним ШІ
- Просунуті навички Python, зокрема робота з науковими кодовими базами та кодовими базами, орієнтованими на системи
- Належні інженерні практики, що охоплюють архітектуру, робочі процеси Git, тестування та перевірку коду
- Підтверджена здатність переводити системи машинного навчання від прототипу до впровадження в умовах нестаціонарних даних, дорогих оцінювань або просторів дій, критичних з погляду безпеки
- Досвід у робототехніці, онлайн-керуванні, автономних транспортних засобах або машинному навчанні з апаратним контуром, який можна застосувати в іншій сфері
- Сильні аналітичні навички та здатність розв’язувати проблеми з орієнтацією на замовника
- Здатність ефективно працювати як самостійно, так і в міждисциплінарних командах
- Підтверджений досвід розробки програмного забезпечення та відмінні навички технічної комунікації
- Знання таких концепцій квантових обчислень, як калібрування кубітів, рандомізований бенчмаркінг, QEC та оптимальне керування, буде перевагою
- Досвід роботи з методами sim-to-real, багатокритеріальним навчанням з підкріпленням або метанавчанням буде перевагою
Переваги
- Працюйте на перетині машинного навчання, квантової фізики та розробки програмного забезпечення
- Отримайте досвід роботи з різними технологіями кубітів і квантовими архітектурами
- Використовуйте прямий цикл зворотного зв’язку між моделями машинного навчання та виробничим лабораторним обладнанням
- Створюйте рішення машинного навчання для провідних лабораторій і компаній у сфері квантових систем