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算法开发工程师
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发布于 3 天前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公算法优化工程师
算法优化工程师
后量子密码
密码学
机器学习
算法
量子纠错
量子计算
值不值得投
80综合评分
综合评分 80
前沿量子算法与密码学岗位，技术成长性强，薪资有竞争力，但工作模式未明确需确认。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
28K
比算法优化工程师中位数高
发布情况
新岗位 · 2 天前发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 1670 个在招 · 其中算法优化工程师 9 个
市场机会
选择面较广
上海 · 算法优化工程师 · 87 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位专注于量子计算、密码算法和机器学习的前沿算法开发，涉及量子纠错码设计、组合优化求解、量子机器学习模型构建以及后量子密码算法实现与优化
工作将结合理论研究与工程实践，开发高效算法并进行性能验证
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
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
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
- 从事量子计算和密码学等前沿领域，技术成长空间大
- 背靠大型企业平台，项目资源充足，利于技术落地
- 解决复杂科学工程问题，能积累高价值专业经验
- 技术门槛高，需要持续学习量子物理和算法知识
- 前沿技术研发可能面临不确定性，需要较强的耐心和抗压能力
- 工作可能涉及高性能计算和优化，对代码效率要求严格
缺点 / 挑战
- 适合对量子计算、密码学有浓厚兴趣，具备扎实数学和编程基础，并乐于挑战前沿技术的算法工程师
角色解读
- 可深耕为量子算法或密码学专家，推动技术产品化
- 积累项目经验后，可向技术管理或架构师方向发展
- 随量子计算行业发展，有机会参与标准制定或前沿研究
- 设计和开发量子计算纠错算法与仿真平台，提升容错量子计算的可行性
- 研究组合优化问题的量子求解器，并与经典算法结合进行性能对比
- 实现量子机器学习模型和密码算法，关注跨平台优化与安全协议集成
- 参与量子密钥分发星座算法的原型验证与调优
- 扎实的量子计算理论与算法设计能力，熟悉量子纠错、优化和机器学习
- 精通Python或C/C++编程，并熟悉相关量子或密码学工具库
- 良好的数学基础和英文文献阅读能力，能快速复现前沿算法
- 团队协作和解决复杂问题的能力
申请策略
- 关注中国电信在量子通信或加密技术方面的公开报道，了解公司方向
- 在面试中准备展示算法设计思路，强调解决实际问题的能力
- 突出量子计算、算法设计或密码学相关项目或研究经验
- 展示Python、C/C++编程能力及使用过Qiskit、Gurobi等工具的经历
- 强调数学背景、论文复现或开源贡献，体现学习能力
- 学习量子计算框架如Qiskit或PennyLane，提升实操技能
- 复习量子纠错、组合优化和密码学理论知识，巩固基础
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目经验
- 结合理论知识和实际代码示例，展示算法设计思维
- 强调与团队协作和问题解决能力，突出学习与适应过程
- 请解释表面码量子纠错的基本原理，并讨论其优缺点
- 如何设计一个QAOA算法来求解最大割问题？
- 你如何优化量子机器学习模型的训练效率？
- 在后量子密码算法实现中，如何平衡安全性和性能？
- 描述一个你参与过的算法项目，以及你遇到的挑战和解决方案
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活60
使命价值80
薪资福利
85较高
该职位位于上海且要求硕士学历，结合行业特点，薪资可能具有竞争力，公司上市背景也提供一定稳定性。
薪资信号偏高 (20K-35K/月)
成长发展
90较高
职位涉及量子计算、密码学等前沿技术，有明确的技术挑战和学习信号，对技能成长和职业发展有很强促进作用。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈量子计算、量子纠错、QAOA、量子退火、Grover、量子机器学习、后量子密码、Python、C/C++、Qiskit、Stim、Gurobi、CPLEX、PennyLane
成长机会研究前沿算法、快速复现并改进前沿算法、学习能力强
业务类型ambiguous
工作生活
60中等
JD未明确提及办公模式或工作生活平衡信号，基于常规推断可能为现场办公，但具体灵活性未知。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
80较高
量子计算和密码学是战略性新兴领域，具有技术创新性和社会安全价值，能提供较强的使命感。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
使命信号量子密钥分发、国密、后量子密码算法、安全协议研发
创新程度开拓性创新（行业首创）
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