Quantum & Quantum-Inspired Research Scientist / Engineer

07 set - Grumo Appula
Btinkeeng - Digital Advisory

Btinkeeng nasce a Roma nel 2014 come azienda specializzata in consulenza e progettazione di percorsi di digitalizzazione a 360°: strategia, organizzazione, sviluppo sistemi. Oggi, il nostro è un ecosistema innovativo, nel quale Tecnologia, Digitale e Formazione sono fortemente integrati fra loro per supportare da diverse prospettive la trasformazione digitale.

Si candidi ora: legga i dettagli del lavoro scorrendo verso il basso. Verifichi di possedere le competenze necessarie prima di inviare la candidatura.
Siamo umanisti, sociologi, tecnologi accomunati dalla passione per un futuro sempre più digitale e sostenibile.
Con noi potrai partecipare alla trasformazione digitale delle aziende lavorando con i migliori professionisti crescere professionalmente sviluppando le tue potenzialità e conoscenze. Lavorare in un ambiente di lavoro elastico e sfidante in grado di offrirti una formazione continua e una carriera professionale in linea con i tuoi obiettivi personali.




La risorsa entrerà nell'area Ricerca & Innovazione di Btinkeeng con sede a Bari e opererà su tematiche relative all'ottimizzazione classica, quantum e quantum-inspired. La missione è trasformare problemi reali di robotica, logistica e produzione in modelli fisici, provenienti dalla meccanica statistica e/o quantistica, per dimostrarne l'utilità in use-cases pratici.
Responsabilità
Mappare problemi di ottimizzazione (scheduling, routing, ...) in modelli fisici equivalenti (es. Ising).
Sviluppare algoritmi classici efficienti e physics-informed (es. simulated e/o quantum annealing) per minimizzare funzioni di costo, creando benchmark su qualità, tempo, costo, robustezza ed energia.
Prototipare algoritmi per computer quantistici analogici/digitali e/o quantum annealers e sviluppare infrastrutture codice classiche per eseguirli in cloud (Bloqade, Qiskit), integrandoli con infrastrutture HPC.
Applicare metodologie basate su tensor networks (MPS, TTN, ground-state search con DMRG, algoritmi time-evolution) a p

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