岗位职责:
1.将 AI 驱动的实验流程控制框架集成到量子计算硬件系统中,实现处理器的自动化校准与优化。
2.构建混合量子-经典计算架构,优化量子比特控制与 AI 处理模块间的协同。
3.设计并实现 GPU/FPGA 异构计算 pipeline:GPU 负责梯度计算和经典 ML 推理,FPGA 负责实时脉冲时序和读out触发,确保两者严格隔离。
任职要求:
1.计算机科学、人工智能、电子工程或相关专业硕士及以上学历;
2.熟悉计算机系统与架构设计,掌握异构计算基础(GPU + FPGA 协同);
3.熟练掌握 Python/C++,有使用 PyTorch 等框架进行 AI 模型开发和部署的经验;
4.具备 NVIDIA CUDA 的开发和优化经验,熟悉 GPU 计算生态;
5.理解量子计算基础(qubit、量子门、测量、退相干),有量子纠错或硬件控制经验者优先。
加分项:
1.有 AI 交叉框架(如 PennyLane + PyTorch 混合编程)的实际工程项目经验;
2.熟悉中性原子量子计算平台(Rydberg 激发、光镊阵列、分区架构);
3.在机器学习、AI for Science 或高性能计算领域有研究成果或项目经历;
4.有基于 AI 模型的实时纠错解码器开发经验,能针对硬件噪声做定制化优化;
5.有 AI 优化量子编译流程(qubit 映射、调度、脉冲级优化)的经验;
6.了解 error mitigation 方法(ZNE、PEC、CDR)并有 Mitiq 等工具的使用经验。