Alemania
Chainguard
Constructor Labs
Ingeniero de Software Científico Senior — Simulación y Machine Learning
Alemania
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Python
Traducción automática. Consulta el original.
Sobre la oportunidad
Ubicación: Remoto dentro de Europa, con presencia regular en Bremen
Reportes directos: Ninguno; supervisión de estudiantes y becarios
Modelo de trabajo: Remoto / híbrido. Tiempo regular presencial en Bremen.
Misión
Desarrollar el motor de simulación y aprendizaje de modelos que constituye el núcleo del software cuántico de Constructor. El trabajo es intensivo en métodos numéricos: simulación diferenciable de sistemas físicos, inferencia de parámetros de modelos a partir de datos experimentales y optimización a escala. El puesto se sitúa entre la física y la ingeniería, y requiere una gran profundidad en ambas áreas.
Lo que es este puesto (y lo que no es)
Este puesto SÍ es
- Un puesto de ingeniería de nivel de investigación con un producto final.
- Fundamental para el activo técnico principal del grupo.
- Un puesto con una vía hacia la docencia y la supervisión si lo desea.
Este puesto NO es
- Un puesto de investigación pura sin entrega de resultados.
- Un puesto de ingeniería de software general.
- Un puesto donde otra persona se encarga de los métodos numéricos.
Responsabilidades
Pilar 1 Motor de simulación
- Construir y mantener código de simulación de alto rendimiento para sistemas cuánticos abiertos y cerrados.
- Responsabilizarse de la simulación diferenciable y la capa de diferenciación automática.
- Impulsar el rendimiento. Este código se ejecuta dentro de bucles de optimización y la velocidad determina lo que es posible.
- Mantener y ampliar el núcleo de Julia y su interfaz Python.
- Métricas de éxito y KPI: precisión de la simulación frente a la medición, rendimiento en tiempo de ejecución, estabilidad de la API.
Pilar 2 Aprendizaje de modelos y optimización
- Implementar la inferencia de parámetros y el aprendizaje de modelos a partir de datos experimentales.
- Trabajar en enfoques de redes neuronales para la resolución de EDP y el descubrimiento de ecuaciones.
- Realizar evaluaciones comparativas frente a herramientas académicas establecidas y publicar la comparación.
- Métricas de éxito y KPI: resultados de las evaluaciones comparativas, métodos adoptados por el grupo de investigación, publicaciones.
Pilar 3 Colaboración en investigación
- Trabajar con el profesorado de Constructor University en investigaciones conjuntas y solicitudes de subvenciones.
- Supervisar a estudiantes de posgrado y becarios que trabajen en el motor.
- Contribuir al material didáctico sobre simulación numérica y machine learning para física.
- Responsabilidad: colaboraciones de investigación iniciadas y mantenidas; productividad de los estudiantes.
Requisitos
Experiencia
- Doctorado o equivalente en física, matemáticas aplicadas o ciencias computacionales.
- Sólida computación científica en Julia, Python, JAX o similares.
- Profundidad numérica real: solucionadores de EDO, optimización, procesos estocásticos, diferenciación automática.
- Trabajo publicado o código del que otros dependan.
Habilidades y competencias
- Capacidad para tomar un método de un artículo y hacerlo rápido, probado y utilizable.
- Capacidad para responsabilizarse de la calidad del código, no solo de su corrección.
- Interés en supervisar estudiantes además de la ingeniería.
- Redacción técnica clara.
Educación e idiomas
- Doctorado en física, matemáticas aplicadas o ciencias computacionales.
- Inglés fluido.
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