Praktikum oder Masterarbeit im Bereich KI-Methoden. Nutze die Chance auf innovative Projekte in einem dynamischen Umfeld.

Aufgaben

• Entwickle KI-Techniken für lineare Algebra und komplexe Systeme.
• Design und prototypisiere hybride Quanten-/klassische Workflows.
• Führe systematische Benchmarks durch und dokumentiere die Ergebnisse.

Fähigkeiten

• Eingeschrieben in einem Masterprogramm in Informatik, Physik oder verwandten Bereichen.
• Starke Python Kenntnisse und gute Softwarepraktiken sind erforderlich.
• Erfahrung mit Quantencomputing, z.B. Qiskit, ist von Vorteil.

KI-Methoden für Quantenalgorithmen & -systeme

Wir laden Masterstudierende ein, eine Arbeit an der Schnittstelle von künstlicher Intelligenz und Quantencomputing zu verfassen. Sie arbeiten in enger Zusammenarbeit zwischen den KI- und Quantenforschungsteams und entwickeln Algorithmen weiter, die sowohl KI als auch Quantencomputing auf heutiger und zukünftiger Hardware nutzen.

Was Sie tun werden

• Entwicklung KI-gesteuerter Techniken, die auf lineare Algebra-Probleme oder komplexe Systemmodellierung angewendet werden, mit Erforschung des Einsatzes von Quantencomputing.
• Entwurf und Prototyping hybrider Quanten-/klassischer Workflows, die auf Simulatoren und IBM Quantum-Hardware ausgeführt werden.
• Systematische Benchmarks gegen starke klassische Baselines durchführen, Skalierungsverhalten analysieren und Ergebnisse für interne Berichte, Ihre Masterarbeit (wo relevant) und (wo angemessen) Veröffentlichungen dokumentieren.
• Beitrag von qualitativ hochwertigem, reproduzierbarem Code und, wenn möglich, Open-Source-Paketen (z. B. Qiskit-Erweiterungen, Beispiel-Notebooks, Datensätze).

Erforderliche Qualifikationen

• Masterarbeit: Einschreibung in einem Masterstudiengang der Informatik, Elektrotechnik, Physik, Mathematik oder einem verwandten Fach.
• Praktikum: MsC- oder PhD-Abschlüsse (bevorzugt) in Informatik, Elektrotechnik, Physik, Mathematik oder einem verwandten Fach.
• Praktische Erfahrung mit Quantencomputing (z. B. Qiskit oder andere SDKs): Aufbau/Optimierung von Schaltkreisen; Ausführung auf Simulatoren und/oder realen Geräten.
• Grundlegendes Wissen in KI/ML und Modelltraining (Optimierungskonzepte, Metriken, Overfitting/Regularisierung).
• Starke Python-Kenntnisse und solide Softwarepraktiken (Linux, git/GitHub, Testing, Reproduzierbarkeit).
• Vertrautheit mit Experiment-Orchestrierung, Containern und CI.
• Klare Kommunikation in Englisch und eine strukturierte, kollaborative Arbeitsweise.

Bevorzugte Qualifikationen

• Solide Kenntnisse in Algorithmusentwicklung und linearer Algebra.
• Vertrautheit mit Experiment-Orchestrierung (Job-Queues, Tracker), Containern und CI.
• Erfahrung im wissenschaftlichen Schreiben; gut dokumentierter Forschungscode.

IBM engagiert sich für

Diversität

am Arbeitsplatz. Bei uns finden Sie ein offenes, multikulturelles Umfeld. Hervorragende flexible Arbeitsregelungen ermöglichen es allen Geschlechtern, die gewünschte Balance zwischen beruflicher Entwicklung und Privatleben zu finden.