Infrastrukturen & Algorithmen des hybriden Quantencomputings

TÄTIGKEIT: Wissenschaftliche Tätigkeit / Projektarbeit

Ihre Mission:

Der Schwerpunkt des DLR-Instituts für Datenwissenschaften in Jena liegt darin, Lösungen für die großen Herausforderungen des Digitalisierungszeitalters zu finden. Die Forschung konzentriert sich dabei auf die Bereiche Datengewinnung und -mobilisierung, Datenmanagement und -aufbereitung und Datenanalyse und -intelligenz.

Im Rahmen der Quantencomputerinitiative des DLR wird das Institut für Datenwissenschaften in einem Kooperationsprojekt mit der Industrie das Potential von hybridem Quantum-High-Performance-Computing anhand einer ausgewählten industrierelevanten Fragestellung untersuchen. Konkret soll ein hybrider Algorithmus, der Elemente von klassischem High-Performance-Computing und Maschinellem Lernen mit sogenanntem „Quantum Machine Learning" kombiniert, zur Anomaliedetektion in Verbindung mit Methoden der Kausalen Inferenz entwickelt, angewandt und evaluiert werden. Hierfür wird außerdem eine hybride Recheninfrastruktur aufgebaut, welche klassische Rechner mit Quantencomputern oder entsprechenden Simulatoren verbindet.

Für dieses Projekt suchen wir engagierte Unterstützung mit Erfahrung in den Bereichen Machine Learning / Data Analytics, High-Performance-Computing und Quantumcomputing / Quantum Machine Learning. In Anbetracht der wachsenden Bedeutung und des enormen Potentials von Quantumcomputing bietet diese Position eine außerordentlich attraktive (Weiter-)Qualifizierungsmöglichkeit. Durch die Industriebeteiligung können außerdem wertvolle Kontakte geknüpft werden.

Ihre Aufgaben beinhalten:

• Literaturrecherchen zu neuen Entwicklungen in den Bereichen des Quantumcomputing und der High-Performance-Data-Analytics (HPDA)
• Abbildung und Skalierung einer bestehenden Datenanalyse-Pipeline zur Anomaliedetektion auf einer klassischen HPDA-Umgebung
• Implementierung einer hybriden Quantencomputing-Infrastruktur durch Verwendung entsprechender Software-Schnittstellen
• Entwicklung, Anwendung und Evaluation hybrider Algorithmen zur Anomaliedetektion in Telemetriedaten
• Zusammenarbeit und Abstimmung mit anderen Projektbeteiligten

Ihre Qualifikation:

• abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master/Diplom) in Physik, Informatik, Mathematik oder andere für die Tätigkeit relevanten Studiengänge
• mehrjährige Berufserfahrungen in der selbstständigen und eigenverantwortlichen Bearbeitung komplexer Forschungsaufgaben
• vertiefte Spezialkenntnisse und mehrjährige Berufserfahrung im Bereich Machine Learning und/oder Data Analytics
• Praxiskenntnisse im Bereich des High Performance Computings (HPC)
• Kenntnisse im Bereich des Quantencomputing und/oder des Quantum Machine Learning
• gutes Englisch in Schrift und Wort
• Interesse an der Mitarbeit in Industriekooperationen
• Voraussetzung für die Einstellung beim DLR ist die Sicherheitsüberprüfbarkeit nach dem Sicherheitsüberprüfungsgesetz (SÜG) sowie die Bereitschaft für eine Sicherheitsüberprüfung nach §8 ff SÜG.
• vertiefte Kenntnisse im Bereich der Administration von HPC-Systemen wünschenswert
• gute Kenntnisse in der Softwareentwicklung mit C++ und Python wünschenswert
• Promotion im Bereich Physik, Informatik, Mathematik oder vergleichbaren Bereichen von Vorteil
• ausgeprägte Kommunikationsfähigkeit vorteilhaft
• idealerweise gutes Deutsch in Schrift und Wort

Ihr Start:

Freuen Sie sich auf einen Arbeitgeber, der Ihr Engagement zu schätzen weiß und Ihre Entwicklung durch vielfältige Qualifizierungs- und Weiterbildungsmöglichkeiten fördert.Unser einzigartiges Arbeitsumfeld bietet Ihnen Gestaltungsfreiräume und eine unvergleichbare Infrastruktur, in der Sie Ihre Mission verwirklichen können.Vereinbarkeit von Privatleben, Familie und Beruf sowie Chancengleichheit von Personen aller Geschlechter (w/m/d) sind wichtiger Bestandteil unserer Personalpolitik.Bewerbungen schwerbehinderter Menschen bevorzugen wir bei fachlicher Eignung.