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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Führe bahnbrechende Forschung im Bereich Quanten-Maschinenlernen durch und entwickle innovative Algorithmen.
- Arbeitgeber: Terra Quantum, ein führendes Unternehmen in der Quanten-Technologie mit kreativer Kultur.
- Mitarbeitervorteile: Flexibles Arbeiten, wettbewerbsfähiges Gehalt und persönliche Entwicklungspläne.
- Andere Informationen: Dynamisches Team mit exzellenten Wachstumschancen und einer unterstützenden Atmosphäre.
- Warum dieser Job: Werde Teil der zweiten Quantenrevolution und beeinflusse die Zukunft positiv.
- Gewünschte Qualifikationen: PhD in Informatik oder verwandten Bereichen und Erfahrung in Quanten-Programmiersprachen erforderlich.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 80000 - 110000 € pro Jahr.
Die Rolle
Der Lead Researcher in Quantum Machine Learning wird Mitglied des AI Applied Research-Teams von Terra Quantum. Dieses Team ist an der Spitze der Durchführung sowohl grundlegender als auch angewandter Forschung im Bereich des quantenbasierten maschinellen Lernens tätig. Obwohl sich der Lead Researcher auf Innovationen im quantenbasierten maschinellen Lernen konzentriert, umfasst die Rolle die Übersetzung von Forschungsergebnissen in praktische algorithmische Softwarelösungen. Der Lead Researcher wird erwartet, wissenschaftliche und industrielle Trends sowie Bedürfnisse über kurzfristige, mittelfristige und langfristige Horizonte hinweg zu überwachen und zu analysieren, insbesondere innerhalb der Sektoren Quanten-Technologie und maschinelles Lernen, um die Entwicklung und Implementierung hybrider quanten-klassischer Algorithmen zu leiten.
Bericht direkt an den Direktor für KI, spielt der Lead Researcher in Quantum Machine Learning eine entscheidende Rolle bei der Förderung von Exzellenz innerhalb seines Teams. Er ist nicht nur detailorientiert, sondern besitzt auch eine bemerkenswerte Fähigkeit zur Begeisterung. Durch das Demonstrieren von Engagement und Leidenschaft für die Mission inspiriert er seine Teammitglieder, dazu beizutragen, dass Quantentechnologien weit verbreitet zugänglich werden und positive Veränderungen weltweit bewirken.
Die Verantwortlichkeiten
- Grundlagenforschung im quantenbasierten maschinellen Lernen
- Entwicklung quantenbasierter maschineller Lernalgorithmen für verschiedene Datenverarbeitungsaufgaben, z.B. Zeitreihen, Routing und Planung, Bild-, Graphdaten oder natürliche Sprachverarbeitung
- Auf dem neuesten Stand der Technik im quantenbasierten maschinellen Lernen bleiben
- Analyse parametrisierten quantenbasierter Schaltungen in ihrer Fähigkeit zu lernen über einen hybriden quanten-klassischen Optimierungsschleife
- Nutzung von Metriken wie der Fisher-Informationsmatrix, der effektiven Dimension und Fourier-Term-Zugänglichkeit zur Analyse parametrisierten quantenbasierter Schaltungsansätze
- Verbesserung der Trainierbarkeit parametrisierten quantenbasierter Schaltungen durch schichtweise Batch-Entropie-Regularisierung und ähnliche Techniken
- Interpretation und Erklärung quantenbasierter Lernmodelle
- Analyse des Informationsflusses durch verschiedene Architekturen quantenbasierter neuronaler Netzwerke
- Forschung und Verständnis, wo der Quantenbereich Vorteile für das maschinelle Lernen bringt
- Entwicklung von Datenkodierungs- und Datenverarbeitungstechniken für verschiedene Arten von Quantencomputern
- Unterstützung beim Schreiben von Patentanträgen
- Verfassen von Forschungsarbeiten für wissenschaftliche Zeitschriften
Effiziente Implementierung von quantenbasierten maschinellen Lernalgorithmen
- Ausführung quantenbasierter maschineller Lernalgorithmen auf QPUs, z.B. von QuEra, IonQ, Rigetti und IBM Q
- Anpassung und Verbesserung der Implementierung hybrider quantenbasierter neuronaler Netzwerke für verschiedene QPUs
- Erforschen und Testen der besten Möglichkeiten zur Hybridisierung klassischer maschineller Lernlösungen mit quantenbasiertem maschinellen Lernen
- Verständnis der effizienten Interaktion von Hardware (CPU, GPU) und Software (PyTorch, Pennylane)
- Unterstützung bei der Entwicklung unseres quantenbasierten maschinellen Lern-SDK
- Theoretische Optimierung des Codes hybrider quanten-klassischer maschineller Lernlösungen für schnellere Ausführung
Unterstützung der Implementierung von Industrieprojekten
- Einbringen neuartiger Ideen basierend auf den Bedürfnissen der Industrie in Zeitreihen, Routing und Planung, GenAI und Aufgaben der natürlichen Sprachverarbeitung
- Brainstorming über Möglichkeiten der Anwendung quantenbasierter Lernalgorithmen auf die Probleme unserer Kunden
- Arbeiten an der Suche nach einem theoretischen oder empirischen Vorteil der Nutzung hybrider quanten-klassischer maschineller Lernmethoden in industriellen Problemen
- Unterstützung beim Schreiben angewandter Industrie-Forschungsarbeiten für wissenschaftliche Zeitschriften
Die Anforderungen
- PhD in Informatik, Physik, Mathematik, Elektrotechnik oder einem gleichwertigen Fachgebiet erforderlich
- Veröffentlichungsnachweis im Bereich quantenbasiertes maschinelles Lernen oder variational quantum algorithms erforderlich
- Fortgeschrittene Kenntnisse in einer oder mehreren quantenprogrammiersprachen (Qiskit, Q#, Pennylane, Cirq, Quipper, Scaffold, tket) erforderlich
- Fortgeschrittene Erfahrung mit variational quantum algorithms für maschinelles Lernen erforderlich
- Erfahrung mit klassischen maschinellen Lernalgorithmen erforderlich
- Expertise in der rechnergestützten Lerntheorie optional
- Expertenkenntnisse in Python optional
- Expertenkenntnisse in Pytorch und TensorFlow optional
- Erfahrung in der Programmierung für GPUs optional
- Erfahrung in der Arbeit mit QPUs optional
- Zielorientiert, analytisch und die Fähigkeit, unabhängig zu arbeiten
- Flexibel, proaktiv und kreativ mit der Fähigkeit, im Team zu arbeiten
- Hochmotiviert und belastbar mit der Fähigkeit, interdisziplinär zu arbeiten
- Beherrschung der englischen Sprache in Wort und Schrift
- Bewerber müssen das rechtliche Recht haben, in der Europäischen Union oder der Schweiz zu leben und zu arbeiten. Leider können wir für diese Rolle keine Visumsponsoring anbieten.
Die Belohnungen
Wir sind ein internationales Team von Experten für Quantentechnologie und engagierten Kreativen, die daran arbeiten, quantenbasierte Lösungen auf den globalen Markt zu bringen. Unsere brillanten Teammitglieder genießen ein hohes Maß an Freiheit, entweder remote zu arbeiten oder eines unserer Büros zu besuchen. Wir haben eine lebendige, begeisterte, leidenschaftliche und kreative Kultur, die von Vertrauen, Exzellenz und kontinuierlicher Verbesserung geprägt ist. Wenn Sie dem Terra Quantum-Team beitreten, können Sie Folgendes erwarten:
- Eine Gelegenheit, mit einigen der klügsten Köpfe im Pionierfeld der Quantentechnologien sowie einem erfahrenen und fortschrittlichen Führungsteam zu arbeiten
- Wissen über einige der fortschrittlichsten technologischen Entwicklungen in Wissenschaft und Ingenieurwesen
- Eine Chance, Teil eines der führenden Technologieunternehmen Europas der kommenden Jahrzehnte zu sein
- Willkommene, freundliche und professionelle Kollegen
- Ein persönlicher Entwicklungsplan mit klaren Zielen für den Aufstieg
- Ein wettbewerbsfähiges Gehalt
- Flexible Arbeitsbedingungen
- Eine vielfältige und unterstützende Atmosphäre, in der Innovation und Initiative gefördert werden
Wenn Sie begeistert sind, die Welt positiv zu beeinflussen und die zweite Quantenrevolution voranzutreiben, lassen Sie uns sprechen!
Lead Researcher – Quantum Machine Learning Arbeitgeber: Terra Quantum
Kontaktperson:
Terra Quantum HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Lead Researcher – Quantum Machine Learning
✨Tipp Nummer 1
Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Fachleuten aus der Quanten- und KI-Branche in Kontakt zu treten. Teile deine Ideen und Projekte, um sichtbar zu werden und vielleicht sogar Empfehlungen zu erhalten.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf Vorstellungsgespräche vor, indem du häufige Fragen und technische Herausforderungen in deinem Bereich übst. Zeige dein Wissen über aktuelle Trends in der Quantenmaschinenlernen und bringe eigene Ideen ein, wie du zur Weiterentwicklung beitragen kannst.
✨Tipp Nummer 3
Sei proaktiv und zeige Initiative! Wenn du eine interessante Idee hast, die zu Terra Quantum passt, zögere nicht, sie direkt anzusprechen. Wir schätzen kreative Ansätze und innovative Lösungen!
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich direkt über unsere Website! So stellst du sicher, dass deine Bewerbung die richtige Aufmerksamkeit erhält. Und vergiss nicht, deine Leidenschaft für Quanten-Technologien und deren Anwendung in der Industrie zu betonen!
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Lead Researcher – Quantum Machine Learning
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei authentisch!: Wenn du deine Bewerbung schreibst, sei einfach du selbst. Zeig uns deine Leidenschaft für Quantenmaschinenlernen und was dich motiviert, Teil unseres Teams zu werden. Authentizität kommt immer gut an!
Mach es konkret!: Verwende konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Forschung oder Projekten, um deine Fähigkeiten zu untermauern. Zeig uns, wie du innovative Lösungen entwickelt hast und welche Erfolge du erzielt hast. Das macht deine Bewerbung lebendig!
Achte auf die Details!: Stell sicher, dass deine Bewerbung fehlerfrei ist. Rechtschreib- und Grammatikfehler können einen schlechten Eindruck hinterlassen. Lass jemanden drüberlesen, bevor du sie abschickst – wir wollen den besten ersten Eindruck!
Bewirb dich über unsere Website!: Wir empfehlen dir, deine Bewerbung direkt über unsere Website einzureichen. So stellst du sicher, dass sie schnell und sicher bei uns ankommt. Wir freuen uns darauf, von dir zu hören!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Terra Quantum vorbereitest
✨Verstehe die Grundlagen der Quantenmaschinenlernen
Mach dich mit den grundlegenden Konzepten des Quantenmaschinenlernens vertraut. Lies aktuelle Forschungsarbeiten und Artikel, um ein tiefes Verständnis für die neuesten Entwicklungen in diesem Bereich zu erlangen. Das zeigt nicht nur dein Interesse, sondern hilft dir auch, relevante Fragen während des Interviews zu stellen.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Überlege dir spezifische Projekte oder Erfahrungen, die du in deinem Lebenslauf erwähnt hast, und sei bereit, diese im Detail zu erläutern. Zeige, wie du deine Kenntnisse in Quantenprogrammierung oder variationalen Quantenalgorithmen angewendet hast, um Probleme zu lösen oder innovative Lösungen zu entwickeln.
✨Zeige Teamgeist und Begeisterung
Da die Rolle stark teamorientiert ist, ist es wichtig, deine Fähigkeit zur Zusammenarbeit zu betonen. Teile Beispiele, wie du in der Vergangenheit erfolgreich im Team gearbeitet hast und wie du andere motivieren konntest. Deine Leidenschaft für Quanten-Technologien sollte ebenfalls deutlich werden!
✨Frage nach den nächsten Schritten
Am Ende des Interviews solltest du immer nach den nächsten Schritten im Auswahlprozess fragen. Das zeigt dein Interesse an der Position und gibt dir die Möglichkeit, mehr über die Unternehmenskultur und die Erwartungen an die Rolle zu erfahren. Bereite auch einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst, um einen bleibenden Eindruck zu hinterlassen.