量子算法应用工程师（机器学习 / Quantum 4 AI）

面向超导量子计算平台及高性能模拟器，开展量子机器学习模型的设计、开发、训练与性能优化，建设可复用的量子-经典混合工程管线。

将分类、回归、异常检测、时间序列预测、生成建模、强化学习和自然语言处理等 AI 任务转化为可验证的量子计算方案。

重点研发非线性量子 AI 模型，包括量子储备池计算（QRC）、量子极限学习机（QELM）、量子核与随机量子特征、数据重上传、变分量子神经网络（VQC / QNN）、量子卷积网络、量子循环网络及量子生成模型等。

探索量子 Transformer 与量子自然语言处理技术，包括量子自注意力、量子查询/键/值映射、量子核注意力等，并在文本分类、序列建模和下一词元预测等任务上开展原型验证。

建立并维护有竞争力的经典 AI 基线，确保量子模型的精度、样本效率、参数量和资源优势得到公平评估。

面向客户 PoC 和公司产品输出技术方案、原型、API 与评测报告，将高频流程沉淀为可复用工作流和智能体 skills，支持实验追踪、自动化测试、持续集成与部署。

跟踪国内外量子机器学习的最新研究进展，与量子硬件、AI 平台及产品团队协作推动前沿算法落地。