Quantum Algorithms Engineer (Advanced and Senior), QML

Bei IQM bauen wir weltweit führende Quantencomputer für das Wohl der Menschheit. Wir entwerfen Systeme, um rechnerische Herausforderungen jenseits der praktischen Grenzen klassischer Maschinen zu bewältigen. Unsere Arbeit befindet sich an der Schnittstelle von Wissenschaft und Ingenieurwesen. Sie ist komplex, anspruchsvoll und tiefgreifend kollaborativ. Wir verwandeln tiefgehende Forschung in zuverlässige, vollwertige Systeme, die Entdeckungen in Bereichen wie Medizin, Energie und Technologie vorantreiben und die Art und Weise, wie die Welt rechnet, neu gestalten.

Wir suchen zwei Quantum Algorithms Engineers (auf fortgeschrittenem und senior Niveau), die unserem Quantum Machine Learning (QML) Team beitreten. Diese Positionen stärken die Führungsrolle von IQM über den gesamten Stack, indem sie Methoden des quantenbasierten maschinellen Lernens vorantreiben und in reale rechnerische Workflows integrieren. Als Teil der Abteilung für Algorithmen und Anwendungen bewertet, entwickelt und verbessert das maschinelle Lernen-Team quantenbasierte Algorithmen mit dem Ziel, zu verstehen und zu erweitern, wo Quantencomputer Vorteile bieten; sei es in Bezug auf benötigte Proben, Laufzeit des Algorithmus oder endgültige Vorhersageleistung.

Wir entwerfen mit dem Gerät im Hinterkopf, indem wir Schaltkreisstruktur, Messstrategie, Fehlerbehebung und -korrektur einbeziehen und dabei internes Fachwissen sowie reale Hardware-Implementierungen nutzen, um unsere Strategie zu leiten. Damit zielen wir darauf ab, bedeutungsvolle Methoden des quantenbasierten maschinellen Lernens zu liefern, die nicht nur theoretische Garantien erfüllen, sondern auch in der Praxis wirkungsvoll sein können.

Diese Positionen sind in München, Deutschland, angesiedelt, obwohl Remote-Arbeit in Betracht gezogen werden kann. Das Team ist über Deutschland, Frankreich und Finnland verteilt.

Was Sie tatsächlich tun werden:

• Entwicklung neuartiger quantenbasierter Algorithmen für maschinelles Lernen für frühe fehlerresistente Quantencomputer.
• Bewertung der Effizienz von Algorithmen durch detaillierte Ressourcenschätzungen, unter Einbeziehung von Analysen aus theoretischen Ergebnissen, Rückmeldungen von Hardware- und Gerätecharakterisierungsteams sowie simulierten und realen Hardware-Experimenten.
• Entwicklung von Ressourcensenkungsschemata, die von verbesserten Transpilationstechniken und der Ausnutzung hardware-spezifischen Wissens bis hin zu verbesserter Algorithmenentwicklung und der Einbeziehung klassischer Ressourcen reichen.
• Strategische Bewertung neuer und aktueller algorithmischer Vorschläge, wobei die erforderlichen Ressourcen für die Implementierung, die Bewertung von Anwendungsbereichen und konkurrierenden klassischen Ansätzen im Detail berücksichtigt werden.
• Einbeziehung der Forschung der Teams zur Quantenfehlerkorrektur (QEC) in das Design von Algorithmen und Gestaltung der Anforderungen für die nächste Generation von Geräten.
• Förderung der Veröffentlichung von hochwirksamen Forschungsarbeiten, Präsentation auf wissenschaftlichen Konferenzen und Förderung von Ergebnissen durch Networking und Zusammenarbeit.
• Beitrag zum geistigen Eigentum durch die Einreichung von Patenten, Erstellung technischer Berichte, umfassender Dokumentation und Bildungsinhalten.
• Leitung von Kooperationen mit Industrie- und akademischen Partnern sowie intern mit Hardware-, Software- und Forschungsteams, mit Fokus auf Wirkung und Ergebniserzielung.
• Mentoring von Teammitgliedern durch Wissensaustausch, sowohl technische als auch soziale Fähigkeiten.
• Erklärung und Übersetzung technischer Inhalte für Geschäftspartner, Mitarbeiter und Kunden.

Was wir suchen:

• Doktortitel in theoretischer Physik, Informatik, Mathematik oder einem verwandten Bereich oder nachweislich gleichwertige Erfahrung.
• Mindestens 3 Jahre in einer postdoktoralen oder einer gleichwertigen industriellen Position, die individuelle Forschungs- und Mentoringfähigkeiten demonstriert.
• Eine Erfolgsbilanz von einflussreichen Veröffentlichungen im Bereich des quantenbasierten maschinellen Lernens.
• Starker Hintergrund in Quantencomputing, Quanteninformation und klassischer Informatik, einschließlich Algorithmendesign, Komplexität und Theorie des maschinellen Lernens.
• Expertenwissen über Quantenalgorithmen, einschließlich quantenbasierter Signalverarbeitung, quantenbasierter Phasenschätzung, linearer Kombination von Unitaren und Amplitudenverstärkung sowie spezifisches Wissen über quantenbasiertes maschinelles Lernen (z.B. Born-Maschinen, QRAM-Design, Quantenkerne/Funktionskarten).
• Starke analytische, mathematische Modellierungs- und Problemlösungsfähigkeiten.
• Kenntnisse in Python, quantenprogrammierten Frameworks (z.B. Qiskit, Cirq, Qrisp) sowie in gängigen Softwareentwicklungspraktiken (git/Github/Gitlab, Unit-Tests, Code-Klarheit + Standardisierung).
• Die Fähigkeit, komplexe technische Konzepte und Ergebnisse an Zielgruppen zu kommunizieren, die von nicht-technischen bis hin zu Experten auf dem Gebiet reichen.
• Erfahrung in der Leitung von Kooperationen sowie in der Bereitstellung technischer Beiträge zu interdisziplinären Projekten.
• Kenntnisse in Quantenfehlerkorrektur und supraleitenden Architekturen.
• Nicht-asymptotische Ressourcenschätzung entweder skalierbarer oder fehlerresistenter Algorithmen/Quanten-Gadgets.
• Nachweisbare Erfahrung in der Anwendung theoretischer Werkzeuge auf praktische Probleme, wie klassische Schatten, MPS/Tensor-Netzwerk-Näherungen oder dynamische Lie-Algebren.
• Erfahrung in der Mitwirkung oder Erstellung reifer Softwarebibliotheken, entweder für Open-Source- oder Produktzwecke.

Warum IQM?

• Full-Stack-Quantencomputing: Von Quantenhardware über Softwareebenen und darüber hinaus bauen wir über den gesamten Stack.
• Hochleistungs-Spielplatz: Wir streben hoch hinaus und wissen, dass nachhaltige Leistung nur funktioniert, wenn das Leben außerhalb der Arbeit ebenfalls funktioniert – hybride Setups, flexible Arbeitszeiten.
• Niemals der Klügste: Erwarten Sie, ständig zu lernen. Sie werden nicht immer die klügste Person im Raum sein, und genau das ist der Punkt.
• Anschauliche Führung: Flache Hierarchie, direkter Zugang. Fühlen Sie sich frei, jeden Vorgesetzten anzusprechen. Sie sind freundlicher, als sie aussehen!
• Der süße Punkt: Groß genug, um wichtig zu sein. Klein genug, um schnell zu handeln. Wir wachsen zwischen einem Startup und einem Unternehmen. Wir befinden uns in der Phase, in der Top-Performer wahrgenommen werden.
• Größer als IQM: Unsere Mitarbeiter bauen Know-how für das gesamte Quantenökosystem auf. Wir veröffentlichen Papers, veranstalten Hackathons und helfen, einen Markt zu gestalten, der noch definiert wird.
• Die Zukunft des Rechnens wird sich nicht von selbst aufbauen. Vielleicht sind Sie einer der wenigen, die es tun.

Bitte reichen Sie Ihre Bewerbung bald ein.