Quantum Machines phát triển các công nghệ phục vụ điện toán lượng tử thực tiễn, tập trung vào những hệ thống điều khiển giúp các nhà nghiên cứu và kỹ sư vận hành phần cứng lượng tử tiên tiến. Nền tảng Quantum Orchestration Platform của công ty tích hợp các công cụ cần thiết để lập trình, quản lý và tối ưu hóa các thí nghiệm lượng tử, hỗ trợ công việc từ phát triển hệ thống đến triển khai. Đội ngũ các nhà khoa học và kỹ sư lượng tử của công ty phát triển cơ sở hạ tầng nhằm đưa công nghệ lượng tử từ môi trường nghiên cứu vào các ứng dụng thực tế.
Kỹ sư Học máy, Điều khiển Lượng tử (Hybrid, Đức)
Xây dựng và triển khai các hệ thống học máy để hiệu chuẩn, điều khiển và vận hành bộ xử lý lượng tử. Áp dụng học tăng cường, suy luận Bayes và các dịch vụ Python trên phần cứng thực tế trong các phòng thí nghiệm vận hành.
Mô tả
- Xây dựng và triển khai các hệ thống học máy nhằm nâng cao hiệu chuẩn, điều khiển và vận hành bộ xử lý lượng tử
- Chuyển đổi các thách thức điều khiển nhiễu, luôn thay đổi và có yêu cầu an toàn nghiêm ngặt thành các giải pháp học máy cho phần cứng phòng thí nghiệm vận hành
- Phát triển các chính sách học tăng cường, kỹ thuật suy luận Bayes và các framework tác tử để điều khiển lượng tử tự động, hiệu quả và có khả năng thích ứng với hiện tượng trôi dạt
- Tạo các phương pháp tối ưu hóa tham số, giám sát hiện tượng trôi dạt và đo lường thích ứng trên phần cứng thực tế
- Triển khai điều chỉnh tham số theo thời gian thực để hiệu chuẩn trong quá trình QEC và giữa các mạch
- Xây dựng và duy trì các framework tác tử tự động hóa việc điều khiển và hiệu chuẩn hệ thống
- Xây dựng và duy trì các dịch vụ và thư viện học máy bằng Python, tích hợp với hệ sinh thái Quantum Machines, bao gồm QUA, Qualibrate và OPX1000
- Phối hợp với khách hàng và các đối tác phòng thí nghiệm để triển khai, xác thực và hoàn thiện các giải pháp học máy trong môi trường thử nghiệm
- Làm việc với các nhóm sản phẩm, R&D và phần cứng về thư viện nội bộ, SDK dành cho khách hàng và tài liệu đào tạo
Yêu cầu
- Bằng tiến sĩ hoặc thạc sĩ về học máy, vật lý, vật lý ứng dụng, khoa học thông tin lượng tử hoặc ngành liên quan
- Ít nhất bốn năm kinh nghiệm chuyên môn phù hợp
- Năng lực vững về học máy và học sâu, cùng kinh nghiệm thực tế về học sâu, học tăng cường hoặc AI tác tử
- Kỹ năng Python nâng cao, bao gồm kinh nghiệm làm việc với các nền tảng mã khoa học hoặc định hướng hệ thống
- Thực hành kỹ thuật phần mềm vững chắc, bao gồm kiến trúc, quy trình Git, kiểm thử và đánh giá mã
- Có khả năng đã được chứng minh trong việc đưa các hệ thống học máy từ nguyên mẫu đến triển khai giữa dữ liệu không dừng, các phép đánh giá tốn kém hoặc không gian hành động có yêu cầu an toàn nghiêm ngặt
- Kinh nghiệm có thể chuyển đổi trong lĩnh vực robot, điều khiển trực tuyến, xe tự hành hoặc học máy phần cứng trong vòng lặp
- Khả năng phân tích và giải quyết vấn đề tốt, cùng cách tiếp cận hướng đến khách hàng
- Có khả năng làm việc hiệu quả cả độc lập và trong các nhóm liên ngành
- Có thành tích phát triển phần mềm rõ ràng và khả năng giao tiếp kỹ thuật xuất sắc
- Kiến thức về các khái niệm điện toán lượng tử như hiệu chuẩn qubit, chuẩn đối sánh ngẫu nhiên, QEC và điều khiển tối ưu là một lợi thế
- Kinh nghiệm về các phương pháp sim-to-real, học tăng cường đa mục tiêu hoặc meta-learning là một lợi thế
Phúc lợi
- Làm việc tại giao điểm của học máy, vật lý lượng tử và kỹ thuật phần mềm
- Tiếp cận nhiều công nghệ qubit và kiến trúc lượng tử khác nhau
- Sử dụng chu trình phản hồi trực tiếp giữa các mô hình học máy và phần cứng phòng thí nghiệm vận hành
- Cung cấp các giải pháp học máy cho những phòng thí nghiệm và công ty hàng đầu về hệ thống lượng tử