PhD-Stelle
myScience
Zurich
Auf einen Blick
- Veröffentlicht:15 Dezember 2025
- Pensum:100%
- Arbeitsort:Zurich
Job-Zusammenfassung
PhD-Position bei IBM Zürich, Forschung im Bereich KI und Quantenalgorithmen.
Aufgaben
- Entwicklung von Algorithmen für molekulare Modellierung.
- Integration von KI-Modellen in hybride Quanten-Workflows.
- Generierung synthetischer Trainingsdaten aus Quantenberechnungen.
Fähigkeiten
- Master-Abschluss in Informatik, Physik oder einem verwandten Bereich.
- Erfahrung mit Quantencomputing und KI/ML.
- Starke Python-Kenntnisse und gute Kommunikationsfähigkeiten.
Ist das hilfreich?
PhD-Stelle
Arbeitsort Zürich - Region Zürich - SchweizKategoriePositionVeröffentlicht12. Dezember 2025PhD-Stelle
Wir laden Bewerbungen für eine voll finanzierte PhD-Stelle ein, die Algorithmen an der Schnittstelle von künstlicher Intelligenz und Quantencomputing für molekulare und Reaktionsmodellierung entwickelt. Der Doktorand wird Teil des LowDataML European ITN (Innovative Training Network) sein und bei IBM Research Europe - Zürich arbeiten, während er an der Technischen Universität Eindhoven (TU/e) eingeschrieben ist. Die Projekte werden gemeinsam von IBM-Forschern und einem TU/e-Professor betreut, um KI-gesteuerte Quanten-Workflows auf heutiger und zukünftiger Hardware voranzutreiben.
Was Sie tun werden
Erforderliche Qualifikationen
Bevorzugte Qualifikationen
Ort, Dauer und Format
Vielfalt
IBM verpflichtet sich zu Vielfalt am Arbeitsplatz. Bei uns finden Sie ein offenes, multikulturelles Umfeld. Hervorragende flexible Arbeitsbedingungen ermöglichen es allen Geschlechtern, die gewünschte Balance zwischen beruflicher Entwicklung und Privatleben zu finden.
Wie Sie sich bewerben
Bitte reichen Sie Ihren Lebenslauf mit Kontaktinformationen von zwei oder drei Referenzen ein. Wir ermutigen Bewerber, auch ein 3-minütiges Video einzureichen, in dem sie sich vorstellen sowie ihre Motivation und Expertise hervorheben. Das Video ist nicht verpflichtend.
KI-Methoden für Quantenalgorithmen in der Chemie
Ref. 2025_038Wir laden Bewerbungen für eine voll finanzierte PhD-Stelle ein, die Algorithmen an der Schnittstelle von künstlicher Intelligenz und Quantencomputing für molekulare und Reaktionsmodellierung entwickelt. Der Doktorand wird Teil des LowDataML European ITN (Innovative Training Network) sein und bei IBM Research Europe - Zürich arbeiten, während er an der Technischen Universität Eindhoven (TU/e) eingeschrieben ist. Die Projekte werden gemeinsam von IBM-Forschern und einem TU/e-Professor betreut, um KI-gesteuerte Quanten-Workflows auf heutiger und zukünftiger Hardware voranzutreiben.
Was Sie tun werden
- Entwicklung von KI-Methoden, die bei der Auswahl, Steuerung und Bewertung von Quantenalgorithmen für quantenchemische Probleme (elektronische Struktur, Reaktionsenergieprofile, spektrale Eigenschaften in Katalyse und komplexen Umgebungen) unterstützen.
- Integration von KI-Modellen in hybride Quanten-Klassik-Workflows, um Teilprobleme zu identifizieren, die für die Quantenbehandlung geeignet sind, realistische Quantensimulationen zu konfigurieren und Ausgaben zu analysieren.
- Nutzung von chemischen Foundation-Modellen als Merkmalsextraktoren und Priors, um Moleküle, Konformere und Reaktionsbedingungen in hochwertige Repräsentationen für nachgelagerte ML-Komponenten zu kodieren, die mit Quantenalgorithmen verbunden sind.
- Untersuchung von drei Schlüsselstrategien für KI-für-Quanten:
- Lernbasierte Auswahl von aktiven Räumen und Einbettungen in Multireferenz- oder fragmentbasierten Schemata (Zuweisung von Systemteilen zu Quantenressourcen).
- Datengetriebene Konstruktion und Anpassung von Schaltkreisen für variationale und sampling-basierte Quanten-Diagonalisierung (z.B. SQD, SqDRIFT) auf rauschbehafteter Hardware.
- ML-unterstützte Parameterinitialisierung und Nachbearbeitung zur Beschleunigung von Konvergenz und Sampling.
- Erzeugung und Pflege synthetischer Trainingsdaten aus validierten quantenchemischen Berechnungen und Schaltkreissimulationen zur Bewältigung von Datenknappheit in der Chemie.
- Strenge Benchmarking gegenüber etablierten quantenchemischen Referenzwerten sowie Analyse von Skalierung und Robustheit.
Erforderliche Qualifikationen
- Einschreibeberechtigung für eine Promotion: Masterabschluss (oder gleichwertig) in Informatik, Elektrotechnik, Physik, Chemie, Angewandte Mathematik oder einem eng verwandten Fach.
- Praktische Erfahrung mit Quantencomputing (z.B. Qiskit oder andere SDKs): Schaltkreisdesign/-optimierung; Ausführung auf Simulatoren und/oder realen Geräten.
- Grundlegendes Wissen in KI/ML (Optimierung, Modelltraining, Regularisierung, Metriken) und nachweisbare Praxis bei der Anwendung von ML auf wissenschaftliche oder technische Probleme.
- Starke Python-Kenntnisse und solide Softwarepraktiken (Linux, git/GitHub, Testing, Reproduzierbarkeit).
- Vertrautheit mit Experiment-Orchestrierung, Containern und CI/CD.
- Klare Kommunikation in Englisch und eine strukturierte, kollaborative Arbeitsweise.
Bevorzugte Qualifikationen
- Solider Hintergrund in Algorithmusentwicklung und linearer Algebra.
- Erfahrung mit elektronischenStrukturmethoden (z.B. DFT, MP2/CC, Multireferenzansätze, Einbettung) oder molekularer Spektroskopie.
- Erfahrung mit variationalen und sampling-basierten Quantenalgorithmen (z.B. VQE, SQD) und rauschbewusster Schaltkreisoptimierung.
- Erfahrung mit chemischen Foundation-Modellen, Graph-Neuronalen Netzen oder Transformern für molekulare/Reaktionsrepräsentationen.
Ort, Dauer und Format
- Ort: IBM Research Europe - Zürich, Schweiz; Forschungsaufenthalte an der TU/e nach Bedarf.
- Dauer: Typischerweise 4 Jahre.
- Betreuung: Gemeinsame Betreuung durch Forscher des KI- und Quanten-Teams bei IBM Research Europe - Zürich und der TU/e.
Vielfalt
IBM verpflichtet sich zu Vielfalt am Arbeitsplatz. Bei uns finden Sie ein offenes, multikulturelles Umfeld. Hervorragende flexible Arbeitsbedingungen ermöglichen es allen Geschlechtern, die gewünschte Balance zwischen beruflicher Entwicklung und Privatleben zu finden.
Wie Sie sich bewerben
Bitte reichen Sie Ihren Lebenslauf mit Kontaktinformationen von zwei oder drei Referenzen ein. Wir ermutigen Bewerber, auch ein 3-minütiges Video einzureichen, in dem sie sich vorstellen sowie ihre Motivation und Expertise hervorheben. Das Video ist nicht verpflichtend.
Footer-Links
Bitte beziehen Sie sich in Ihrer Bewerbung auf myScience.ch und geben Sie die JobID68907 an.
