Doktorandin / Doktorand Quantum generative AI (w/m/d)

Stellenbeschreibung

In Ihrer Promotion erforschen Sie wie Quantencomputer genutzt werden können, um generative Aufgaben im maschinellen Lernen zu lösen. Dazu vergleichen Sie etablierte klassische Algorithmen wie GANs oder „Diffusion Models“ mit ihren Quantenäquivalenten und erarbeiten Unterschiede, welche dazu genutzt werden können, eine verbesserte Performanz durch Quantencomputer zu erzielen. Aus diesem Vergleich sowie den mit den Quantenalgorithmen verknüpften Hardware-Anforderungen und Kosten erwächst durch Ihre Studien der Pfad für Quantum generative AI bei Volkswagen.

Zu DEINEN Aufgaben gehören

  • Durchführen einer Promotion im Kontext der Entwicklung und Anwendung von Quantum generative AI
  • Publizieren der wissenschaftlichen Ergebnisse in führenden wissenschaftlichen Journalen und/oder Konferenzen
  • Konzeptionieren und/oder aktives Mitarbeiten bei der Integration neu entwickelter Algorithmen in Software-Lösungen der Volkswagen Group Innovation
  • Betreuen von Bachelor / Master Studenten in Projekten, welche mit dem Promotionsthema verwandt sind
     

Das endgültige Promotionsthema wird mit dem Professor (w/m/d) gemeinsam definiert. Die Voraussetzung für die Zusammenarbeit ist die Betreuungszusage sowie eine bestätigte Themenabgrenzung seitens des Professors (w/m/d) einer promotionsberechtigten Universität oder Forschungseinrichtung.

Das BRINGST DU mit

  • Guter bis sehr guter Hochschulabschluss mit Promotionsberechtigung in einem relevanten Feld, z.B. Physik, Machine Learning, Informatik, Mathematik oder verwandten Feldern mit ausgeprägtem mathematischen und analytischem Charakte
  • Fortgeschrittene Kenntnisse in einigen der folgenden Themengebiete: Machine Learning, Quantenmechanik, Quanteninformationstheorie, Optimierungsverfahren, Statistik
  • Programmierkenntnisse in Python oder anderen gängigen Programmiersprachen
  • Erste Erfahrungen mit gängigen Open Source Machine Learning Libraries und Toolboxen zur Simulation von Quanten Computern
  • Sprachkenntnisse: Englisch (fließend), Deutsch optional