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Quantum Machine Learning Engineer
ARQUIMEA —San Cristóbal de La Laguna, Santa Cruz de Tenerife provincia
- Trabajo híbrido
- Informática
- Investigación
- Máster
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Arquitecto/a o Graduado/a en fundamentos Arquitectura + Máster Oficial Habilitante en Arquitectura
Grupo Tragsa —Santa Cruz de Tenerife, Santa Cruz de Tenerife provincia
- Jornada completa
- Microsoft Word
- AutoCAD
- Microsoft Excel
17h
SALES ADVISOR - CLUB BY MELIÁ GM PALACIO DE ISORA
Meliá —Santa Cruz de Tenerife, Santa Cruz de Tenerife provincia
- Disponibilidad fin de semana
- Inglés
- Hotel
- Habilidades de comunicación
- Formación continua
- Oportunidades de crecimiento y desarrollo profesional
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Quantum Machine Learning Engineer

ARQUIMEA -
San Cristóbal de La Laguna, Santa Cruz de Tenerife provincia

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Detalles del empleo

Contrato indefinido

Cualificaciones

Informática
Investigación
Máster
Grado
Machine learning
Deep learning
Inteligencia artificial
Python

Descripción completa del empleo

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.

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 inteligencia artificial y computación cuántica.

Conocimientos, experiencia y perfil del candidato:

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.

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