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算法开发工程师
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职位详情
关于这个职位
加入中国电信量子/后量子方向的算法研发团队，围绕容错量子计算纠错码与解码器、组合优化量子算法（QAOA、量子退火、Grover）、量子-经典混合机器学习、量子密钥分发星座调度算法，以及国密与后量子密码算法的跨平台实现与性能优化开展研究与工程落地，并通过基准测试与经典求解器对比量化量子优势
最低要求
硕士研究生及以上学历，并取得相应学位，计算机、量子物理、通信工程、控制科学与工程、信息安全、密码学、数学及相关专业优先
具备扎实的数理基础、逻辑推导能力与算法数据结构基础
系统学习过量子纠错理论，或离散数学、图论、组合优化与算法复杂度分析，或机器学习基础及 PyTorch/TensorFlow 框架，或任务调度、资源分配、约束优化相关理论
熟悉量子计算基本原理，了解量子线路模型、泡利矩阵、酉变换等基本概念
熟悉 PQC、隐私计算、安全多方计算、联邦学习、同态加密、区块链中的 2 种及以上，了解密码算法的安全实现及安全性评价指标
熟练掌握 Python、C/C++、Go 中至少一门编程语言
有使用 Stim、Qiskit 等纠错仿真工具，或 Gurobi、CPLEX、OR-Tools 等优化求解器，或 PennyLane、TensorCircuit 等量子机器学习库经验者优先
有卫星调度、资源规划、量子通信相关项目经验者优先
有后量子密码算法跨平台（x86/ARM/FPGA）实现经验者优先
具备良好的英文文献阅读能力，能够快速复现并改进前沿算法
诚实守信、作风踏实严谨、责任心强，具备良好团队协作能力精神，学习能力强，善于解决复杂问题
工作职责
研究和设计面向容错量子计算的纠错码方案（如表面码、颜色码、LDPC 码等），开发高效解码器算法，研究错误缓解技术及容错逻辑门编译策略，构建量子纠错仿真平台进行全流程模拟验证
负责组合优化问题（如最大割、图着色、旅行商问题、约束满足问题等）的量子算法建模、求解与性能分析，研究并开发基于 QAOA、量子退火、Grover 自适应搜索等量子范式的求解器，结合经典优化技术设计量子-经典混合算法
设计并开发量子-经典混合机器学习模型（如量子神经网络、量子核方法、量子生成模型等），研究量子数据编码策略对模型性能的影响，负责模型的训练、验证与调优
参与量子密钥分发星座核心算法的设计与原型验证，覆盖多星多站协同调度、密钥资源弹性分配等算法，负责算法的代码实现、性能调优与效果验证
负责国密、后量子密码算法实现及性能优化，基于后量子密码算法开展安全协议研发与应用集成
负责后量子密码算法基于 x86、ARM、FPGA 等平台的算法实现与性能优化
负责算法验证、基准测试与调优，与经典求解器（如 Gurobi、CPLEX）进行对比，量化量子优势
优先资格
计算机、量子物理、通信工程、控制科学与工程、信息安全、密码学、数学及相关专业优先
有使用 Stim、Qiskit 等纠错仿真工具，或 Gurobi、CPLEX、OR-Tools 等优化求解器，或 PennyLane、TensorCircuit 等量子机器学习库经验者优先
有卫星调度、资源规划、量子通信相关项目经验者优先
有后量子密码算法跨平台（x86/ARM/FPGA）实现经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
暂无明确优点
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
暂无内容
申请策略
暂无内容
面试指南
暂无内容
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