Quantum Machine Learning Engineer (Canarias)

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07 sep
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Arquimea
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Canarias

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ARQUIMEA , somos una empresa tecnológica que opera a nivel integral 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. Funciones principales: 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 in

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