Praktikum oder Masterarbeit

IBM Zurich Research Laboratory

Brücke zwischen Deep Learning und Quantencomputing

Ref. 2025_035

Motivation

Wir treten in eine neue Phase des Rechnens ein, in der Quanten-Systeme in großem Maßstab verfügbar werden und ein quantenzentriertes Supercomputing ermöglichen – ein Ansatz, der Quanten- und klassische Hochleistungsrechner eng integriert, um den Fortschritt hin zu praktischem quantenbasiertem Vorteil zu beschleunigen. Innerhalb von IBM Research Zürich haben wir kürzlich die Beschleunigung der Quantenoptimierung mittels Deep Learning Surrogaten demonstriert und die Verbesserung des Aufmerksamkeitsmechanismus durch Quantencomputing gezeigt. In dieser Arbeit/diesem Praktikum freuen wir uns darauf, mit außergewöhnlich talentierten Studierenden zusammenzuarbeiten, um die Welten des Quantencomputings und Deep Learnings weiter zu verbinden.

Was Sie tun werden

Sie werden wichtige Synergien zwischen Deep Learning und Quantencomputing erforschen – indem Sie Deep Learning nutzen, um Quantencomputing-Anwendungen zu verbessern (z. B. Effizienzsteigerung von Quantenoptimierungs-Solvern durch Entwicklung von Deep Learning Surrogaten), indem Sie Quantencomputing in das Design von Deep Learning Modellen einbinden (z. B. Verbesserung des Aufmerksamkeitsmechanismus basierend auf Quantencomputing) oder indem Sie Wege erforschen, Quantenoptimierung in die Optimierungsschritte des Trainings von Deep Learning Modellen zu integrieren. Zusätzlich werden Sie physik- oder optimierungsbasierte Mechanismen implementieren, die Deep Learning Modelle in diesem hybriden Setup steuern, und den Nutzen des hybriden Ansatzes gegenüber einzelnen Deep Learning- und Quantenansätzen demonstrieren.

Erforderliche Qualifikationen

• Für Masterarbeit: Einschreibung in einem Masterstudiengang der Informatik, Elektrotechnik, Physik, Mathematik oder einem verwandten Fach.
• Für Praktikum: MSc oder PhD in Informatik, Elektrotechnik, Physik, Mathematik oder einem verwandten Fach.
• Praktische Erfahrung im Training von KI/ML-Modellen, einschließlich Verständnis von Optimierungskonzepten, Metriken und Regularisierung.
• Grundlegendes Verständnis von Quantencomputing.
• Kenntnisse in Python und PyTorch sowie solide Software-Engineering-Fähigkeiten (Linux, Git/GitHub, Testing, Reproduzierbarkeit).

Zusätzliche Qualifikationen

• Grundlegendes Verständnis klassischer und datengetriebener Optimierungsalgorithmen.
• Tiefere theoretische oder praktische Erfahrung ist von Vorteil (z. B. Qiskit oder andere SDKs).

Ort, Dauer und Format

• Ort: IBM Research Europe - Zürich, Schweiz
• Dauer: Typischerweise 6 Monate (Masterarbeit) oder 3-6 Monate (Praktikum)
• Betreuung: Gemeinsame Betreuung durch Forschende der AI- und Quantenforschungsteams mit Zugang zu IBMs Hochleistungsrechner-Clustern und Quantencomputern.

Vielfalt

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

Wie Sie sich bewerben

Bitte beziehen Sie sich in Ihrer Bewerbung auf myScience.ch und geben Sie die JobID68760 an.