Descripción de la oferta
ARQUIMEA, somos una empresa tecnológica que opera a nivel general y ofrece soluciones y productos innovadores en sectores muy exigentes.Nuestros sectores de actividad son Aeroespacial, Defensa y Seguridad, Big Sciencie, Biotecnología y Fintech.ARQUIMEA Research Center (ARC), parte de ARQUIMEA , nació en 2019 con el objetivo de inventar las tecnologías del mañana. Un entorno de innovación y excelencia a nivel europeo, en el que investigadores sénior y júnior de todo el mundo desarrollan tecnologías disruptivas y modelos de negocio que servirán como motor de crecimiento socioeconómico a medio y largo plazo.Funciones principalesDiseñar, desarrollar y evaluar modelos de machine learning cuánticos y quantum-inspired para análisis de series temporales y problemas de optimización.Mantenerse actualizado sobre los últimos avances en computación cuántica, quantum machine learning y técnicas de inteligencia artificial.Diseñar nuevas metodologías cuánticas e híbridas aplicadas a problemas reales de predicción y optimización.Preparar, procesar y generar conjuntos de datos reales y sintéticos para el entrenamiento y evaluación de modelos.Implementar modelos clásicos, cuánticos e híbridos utilizando herramientas de desarrollo especializadas.Configurar estrategias de entrenamiento y optimizar hiperparámetros para mejorar el rendimiento de los modelos.Participar en actividades de investigación aplicada y transferencia tecnológica dentro del ecosistema de innovación de ARC.Colaborar con equipos multidisciplinares en el desarrollo de soluciones disruptivas basadas en inteligencia artificial y computación cuántica.Conocimientos, experiencia y perfil del candidatoGrado en Ingeniería, Física, Matemáticas o disciplinas afines.Máster en Ingeniería, Física, Computación Cuántica, Inteligencia Artificial o áreas relacionadas.3 años de experiencia en en actividades de I+D relacionadas con machine learning, tecnologías cuánticas o sistemas físicos avanzados.Experiencia en el desarrollo, implementación y evaluación de modelos computacionales y algoritmos.Se valorará experiencia en Quantum Machine Learning, métodos quantum-inspired o enfoques híbridos clásico-cuánticos.Experiencia en programación con Python y frameworks de machine learning como PyTorch.Conocimientos de inteligencia artificial, deep learning y análisis de datos o series temporales.Familiaridad con herramientas de computación cuántica (Qiskit, PennyLane o similares) y fundamentos de quantum machine learning.En ARQUIMEA valoramos la diversidad y la inclusión. No discriminamos por motivos de raza, color, religión, género, orientación sexual, identidad de género, nacionalidad, edad, discapacidad u otros factores protegidos por la ley. Todos los candidatos serán considerados en igualdad de condiciones en base a sus habilidades y experiencia.
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