Quantum Machine Learning Engineer

ARQUIMEA is a technology company that operates globally and offers innovative products and solutions in highly demanding sectors.

Our business areas are Aerospace, Defense & Security, Big Science, Biotechnology, and Fintech.

ARQUIMEA Research Center (ARC), part of ARQUIMEA, was founded in 2019 with the goal of inventing the technologies of tomorrow. It is an environment of innovation and excellence at a European level, where senior and junior researchers from around the world develop disruptive technologies and business models that will serve as a driver for medium and long-term socioeconomic growth.

We are looking for a Quantum Machine Learning Engineer.

We are looking for a person passionate about artificial intelligence and quantum computing to join the AI team at ARC. You will participate in research and development projects focused on designing quantum and hybrid quantum machine learning models to solve complex time series analysis and optimization problems.

• Design, develop, and evaluate quantum and quantum-inspired machine learning models for time series analysis and optimization problems.

• Stay up to date with the latest advances in quantum computing, quantum machine learning, and artificial intelligence techniques.

• Design new quantum and hybrid methodologies applied to real prediction and optimization problems.

• Prepare, process, and generate real and synthetic datasets for model training and evaluation.

• Implement classical, quantum, and hybrid models using specialized development tools.

• Configure training strategies and optimize hyperparameters to improve model performance.

• Participate in applied research and technology transfer activities within the ARC innovation ecosystem.

• Collaborate with multidisciplinary teams in developing disruptive solutions based on artificial intelligence and quantum computing.
  

• Bachelor's degree in Engineering, Physics, Mathematics, or related disciplines.

• Master's degree in Engineering, Physics, Quantum Computing, Artificial Intelligence, or related fields.

• 3 years of experience in R&D activities related to machine learning, quantum technologies, or advanced physical systems.

• Experience in developing, implementing, and evaluating computational models and algorithms.

• Experience in Quantum Machine Learning, quantum-inspired methods, or hybrid classical-quantum approaches will be valued.

• Experience in programming with Python and machine learning frameworks such as PyTorch.

• Knowledge of artificial intelligence, deep learning, and data or time series analysis.

• Familiarity with quantum computing tools (Qiskit, PennyLane, or similar) and fundamentals of quantum machine learning.

Think Big, Do the Job & Enjoy Life

At ARQUIMEA we value diversity and inclusion. We do not discriminate on the basis of race, color, religion, gender, sexual orientation, gender identity, national origin, age, disability, or other factors protected by law. All candidates will be considered equally based on their skills and experience.

ARQUIMEA, somos una empresa tecnológica que opera a nivel global 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.

Estamos buscando a un/a Quantum Machine Learning Engineer.

Buscamos una persona apasionada por la inteligencia artificial y la computación cuántica para incorporarse al equipo de IA de ARC. Participarás en proyectos de investigación y desarrollo enfocados en el diseño de modelos de aprendizaje automático cuánticos e híbridos para resolver problemas complejos de análisis de series temporales y optimización.

• Diseñar, 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.
  

• Grado 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.

Think Big, Do the Job & Enjoy Life

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.