量子AI算法工程师

岗位定位：探索量子计算与人工智能的交叉方向，研发量子机器学习（QML）算法与量子-经典混合计算框架，面向中性原子硬件平台实现量子 AI 应用原型。
岗位职责
研发面向中性原子量子硬件的量子机器学习算法，包括量子神经网络（QNN）、变分量子算法（VQE/QAOA）、量子核方法、量子数据编码方案等。
设计量子-经典混合训练框架，开发参数化量子线路的优化器与训练 pipeline，解决贫瘠高原、梯度消失等训练难题。
探索量子 AI 在特定场景的应用落地，如量子化学分子性质预测、组合优化问题求解、量子数据生成模型等。
针对中性原子硬件的里德堡相互作用、全局纠缠、并行操控等独特优势，设计专用量子 AI 架构与算法，发挥硬件原生能力。
构建量子 AI 算法评测体系，与经典 AI 基线进行系统性对比，量化量子加速潜力与应用价值。
跟踪量子机器学习国际前沿，参与开源量子 AI 社区，推动公司在量子 AI 领域的技术影响力。

任职要求
计算机科学、人工智能、物理、数学、统计等相关专业硕士及以上学历，博士优先。
扎实的机器学习与深度学习基础，熟悉神经网络、优化算法、概率图模型等核心概念。
了解量子计算基本原理，有变分量子算法、量子机器学习相关研究或项目经验。
熟练使用 Python 及主流深度学习框架（PyTorch / TensorFlow / JAX），具备良好的工程实现能力。
熟悉至少一种量子编程框架（PennyLane / Qiskit / Cirq / TensorFlow Quantum）。
具备良好的英文文献阅读与技术写作能力。

加分项
有量子机器学习顶会（ICLR、NeurIPS、ICML、QIP）论文发表经验
有量子化学、量子优化、量子生成模型研究背景
了解中性原子量子计算硬件特性，有硬件感知 QML 算法设计经验
有大规模分布式训练、AutoML、NAS 相关经验