量子机器学习 / 应用算法工程师

岗位职责

1.算法研发：设计、实现并优化 QML 模型。

2.复杂系统建模：完成真实数据的清洗、特征工程、模型的训练与优化、合理评估模型预测/拟合样本外数据的能力。

3.基线评测：建立统一的数据切分和经典基线，公平比较线性模型、树模型、RNN/LSTM、经典储层计算（如ESN）等方法。

4.硬件适配：结合中性原子平台规模、连接、噪声、测量与控制约束，评估模拟方案和实验方案的可实现性。

5.应用闭环：把模型指标转化为业务或科学指标，沉淀可复现代码、数据版本、实验配置和验证报告，交付完整的解决方案。

任职要求：

1.物理学、数学、计算机科学、人工智能、统计学或相关交叉学科硕士及以上学历。

2.熟练掌握 Python，能够使用 PyTorch、JAX 或 TensorFlow 中至少一种完成模型研发。

3.掌握机器学习、深度学习、强化学习或时间序列建模，以及各类超参数优化方法，理解数据泄漏、过拟合、样本外评测和统计显著性。

4.具备量子计算基础，理解量子态、量子线路、测量与噪声对模型结果的影响。

5.能够独立阅读英文论文、复现关键结果，并将研究代码整理为可测试、可维护的软件。

优先条件：

1.有 QML、量子多体动力学、科学机器学习或复杂系统建模成果。

2.有真实气象、金融或其他复杂机器学习项目的经验。

3.使用过 Qiskit、Cirq、PennyLane 或中性原子模拟/控制工具。

4.能合规使用 AI 编程助手加速复现、测试、重构和文档，并能独立审查生成结果。

申请方式

申请材料：简历（包括个人基本信息、学习和工作经历、学术成果）

申请邮件标题：岗位+姓名