Auf einen Blick
- Aufgaben: Führe bahnbrechende Forschung an der Schnittstelle von Quantencomputing und KI durch.
- Unternehmen: ETH Zürich, bekannt für exzellente Bildung und innovative Forschung.
- Vorteile: Freiheit zur Entwicklung eigener Ideen und Zugang zu modernsten Rechenanlagen.
- Weitere Informationen: Vielfältige und unterstützende Forschungsatmosphäre mit internationalen Kooperationen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Optimierung mit Quantencomputing und KI.
- Qualifikationen: Master-Abschluss in Physik, Mathematik oder Informatik und starke Programmierfähigkeiten.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 63000 - 77000 € pro Jahr.
ETH Zürich ist bekannt für seine hervorragende Ausbildung, bahnbrechende Grundlagenforschung und die direkte Umsetzung seiner Ergebnisse in die Praxis.
Wir laden Bewerbungen für eine PhD-Position an der Schnittstelle von Quantencomputing und künstlicher Intelligenz ein, die sich auf die Herausforderung konzentriert, die Optimierung durch beide Technologien voranzutreiben. Die Position erfolgt in Zusammenarbeit mit Stefan Woerner (Principal Research Scientist & Manager, Applied Quantum Science, IBM Research Europe – Zürich) und Juan Carrasquilla (Institut für Theoretische Physik, Department of Physics, ETH Zürich).
Sie haben die Möglichkeit, sowohl an der ETH Zürich als auch am IBM Research Zürich zu arbeiten und von der Synergie zwischen akademischer und industrieller Forschung zu profitieren. Das Thema der PhD-Position liegt an der Schnittstelle von Quantencomputing, maschinellem Lernen und kombinatorischer Optimierung — einem Bereich, in dem einige der spannendsten und offensten Fragen im Feld existieren.
Forschungsrichtungen umfassen:
- Verwendung von KI zur Erlernung von Parametern und zum Design von Schaltungen für Quantenoptimierungsalgorithmen (z.B. über QUBO-Formulierungen für QAOA)
- Entwicklung von KI-gesteuerten Methoden zur Entdeckung von Quantenoptimierungsalgorithmen
- Generierung von Quantenproben, um klassische KI-Löser zu starten oder um quantenverbesserte Merkmale und Einbettungen zu erzeugen
Die zentralen Fragen, die diese Forschung antreiben, sind grundlegend und zeitgemäß:
- Wie können wir sicherstellen, dass von KI entdeckte Quantenalgorithmen nicht klassisch getarnt sind?
- Wie können wir großflächige, qualitativ hochwertige Quanten-Trainingsdaten generieren?
- Und wie können wir Quantencomputing und KI kombinieren, um einen messbaren, realen Vorteil zu erzielen?
Profil
- Ein Master-Abschluss in Physik, Mathematik, angewandter Mathematik, Informatik, Quantencomputing, maschinellem Lernen
- Starkes Interesse an der Entwicklung theoretischer oder computergestützter Methoden für Optimierungsmethoden, Quantencomputing und maschinelles Lernen
- Starke Führungsfähigkeiten
- Starke Programmierkenntnisse
- Fähigkeit zur Zusammenarbeit und zur Etablierung positiver Interaktionen mit einer vielfältigen Gruppe von Menschen aus unterschiedlichen Hintergründen, Ländern, Ethnien, Geschlechtern usw.
- Fähigkeit, unabhängig und in Zusammenarbeit zu arbeiten
Wir bieten
- Freiheit zur Entwicklung Ihrer Forschungsideen und -fähigkeiten
- Gelegenheit zur Zusammenarbeit mit ETH-Fakultätsmitgliedern und IBM-Forschern sowie international
- Mentoring von Studierenden
- Erleben einer unterstützenden Forschungsatmosphäre
- Gemeinsam mit dem Rest des Teams einen Arbeitszeitplan festlegen, der am besten zu Ihren Vorlieben und Einschränkungen passt
- Zugang zu modernsten Rechenanlagen
Wir schätzen Vielfalt und Nachhaltigkeit. Im Einklang mit unseren Werten fördert die ETH Zürich eine inklusive Kultur. Wir setzen uns für Chancengleichheit ein, schätzen Vielfalt und pflegen ein Arbeits- und Lernumfeld, in dem die Rechte und die Würde aller Mitarbeiter und Studierenden respektiert werden.
Erforderliche Dokumente
- Lebenslauf
- Akademische Zeugnisse
- Eine kurze Erklärung der Forschungsinteressen
- Namen und Kontaktdaten von mindestens zwei akademischen Referenzen, die in der Lage sind, auf Anfrage Empfehlungsschreiben zu schreiben
Fragen und Kontakt
Fragen zur Position sollten an Juan Carrasquilla, jcarrasquill@ethz.ch, und Stefan Woerner, WOR@zurich.ibm.com (keine Bewerbungen), gerichtet werden.
PhD on Quantum Computing × AI for Optimization Arbeitgeber: Emerging Scholars Council
Die Helmut Schmidt Universität bietet eine herausragende Arbeitsumgebung für wissenschaftliche Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter, die sich für innovative Forschung im Bereich der Elektrotechnik und Signalverarbeitung interessieren. Mit flexiblen Arbeitszeiten, umfangreichen Fortbildungsmöglichkeiten und einer starken Unterstützung für die berufliche Weiterentwicklung, einschließlich der Möglichkeit zur Promotion, ist die Universität ein attraktiver Arbeitgeber in Hamburg. Zudem profitieren Sie von einer positiven Arbeitskultur, die Gleichstellung und Vielfalt fördert, sowie von zahlreichen Vorteilen wie einem DeutschlandJobTicket und kostengünstigen Verpflegungsmöglichkeiten auf dem Campus.
Kontaktdaten:
Emerging Scholars Council Recruiting-Team
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so PhD on Quantum Computing × AI for Optimization erhalten könntest
✨Sei aktiv in Data Communitys!
Tritt aktiven Online-Communitys bei, die sich auf Datenbanken und Datenmanagement konzentrieren, wie Forums oder Discord-Server. Dort kannst du Fragen stellen, Erfahrungen teilen und sogar auf Ausbildungsangebote stoßen, die nirgendwo anders beworben werden.
✨Besuche Branchenevents und Messen!
Halte Ausschau nach lokalen Messen oder Jobbörsen, die sich auf IT und Datenanalyse spezialisieren. Dies sind großartige Gelegenheiten, um mit Unternehmen wie Emerging Scholars Council ins Gespräch zu kommen und mehr über mögliche Ausbildungsplätze zu erfahren.
✨Nutze Dogfooding!
Falls du schon mit Datenbank-Technologien arbeitest oder eigene Projekte hast, zeige dein Können, indem du deine Skills in einem kleinen Projekt umsetzt. Lade dein Projekt auf Plattformen wie GitHub hoch und mache es sichtbar! Unternehmen schauen gerne auf echte Beispiele, um dein Potenzial zu erkennen.
✨Starte deine Bewerbung direkt bei uns!
Zögere nicht, dich direkt über unsere Webseite bei Emerging Scholars Council zu bewerben. Wir suchen engagierte Auszubildende, die bereit sind, in der Welt der Datenbanken durchzustarten!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um PhD on Quantum Computing × AI for Optimization mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Zeige deine Begeisterung für Datenbanken:In deinem Bewerbungsschreiben solltest du unbedingt deine Motivation und Leidenschaft für Datenbanken zum Ausdruck bringen. Erkläre, warum du dich für diese Ausbildung interessierst und welche Erfahrungen du eventuell schon mit Datenbanken gemacht hast. Mach klar, dass du bereit bist, zu lernen und dich weiterzuentwickeln!
Hebe relevante Fähigkeiten hervor:Für die Ausbildung im Bereich Datenbanken ist es wichtig, dass du grundlegende Kenntnisse in SQL oder anderen Datenbanksprachen nachweisen kannst. Erwähne in deinem Lebenslauf auch andere technische Fähigkeiten oder Projekte, die du vielleicht in der Schule oder in deiner Freizeit umgesetzt hast. Das zeigt, dass du schon ein Grundverständnis mitbringst.
Den Lebenslauf anpassen:Dein Lebenslauf sollte speziell auf die Ausbildung im Bereich Datenbanken zugeschnitten sein. Achte darauf, relevante Praktika, Projekte oder Kurse hervorzuheben, die dein Interesse an Datenbanken untermauern. Verwende klare und prägnante Punkte, um dem Leser einen schnellen Überblick über deine Qualifikationen zu geben.
Zeige deine Teamfähigkeit:Da die Arbeit mit Datenbanken oft Teamarbeit erfordert, ist es wichtig, in deinem Bewerbungsschreiben auch deine Teamfähigkeit zu betonen. Gib Beispiele, wie du in der Vergangenheit erfolgreich im Team gearbeitet hast, sei es bei Schulprojekten oder anderen Aktivitäten. Das zeigt, dass du in die Unternehmenskultur von Emerging Scholars Council gut passt!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Emerging Scholars Council vorbereitet
✨Datenbanken verstehen – Bereite dich auf technische Fragen vor
Mach dich mit den Grundlagen gängiger Datenbankmanagementsysteme vertraut, wie MySQL oder PostgreSQL. Sei bereit, spezifische Fragen zu stellen, wie z.B. was die Normalisierung von Daten bedeutet oder wie man Joins in SQL verwendet. Das zeigt, dass du bereits ein solides technisches Grundwissen hast, was während der Ausbildung echt wichtig ist.
✨Praktische Projekte – Dein Portfolio zählt!
Wenn du schon an eigenen Datenbankprojekten gearbeitet hast, bringe sie unbedingt zu deinem Interview mit. Zeig, wie du Probleme gelöst oder Daten visualisiert hast. Das gibt den Interviewern einen klaren Einblick in deine praktische Erfahrung und dein Engagement für die Materie.
✨Motivation zeigen – Warum diese Ausbildung?
Sei bereit, deine Beweggründe für die Wahl dieser Ausbildung zu erklären. Was begeistert dich an Datenbanken und Datenmanagement? Deine Leidenschaft wird in einem Ausbildungsgespräch oft mehr zählen als technische Fähigkeiten, da es auch um dein Lernpotential geht.
✨Kenne die Trends – Was ist in der Datenbankwelt los?
Informiere dich über aktuelle Entwicklungen im Bereich Datenbanken. Tools wie NoSQL oder die Nutzung von Cloud-Datenbanken sind momentan heiß. Dein Wissen darüber wird zeigen, dass du auch außerhalb der Schulbank am Ball bleibst und dich für die Branche interessierst.
