Quantum & Quantum-Inspired Research Scientist / Engineer
Pubblicato il 10-09-2026 - Btinkeeng - Digital Advisory in Roma
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 flessibile 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 problemi di ottimizzazione e machine learning. Produrre report tecnici, artifact riproducibili, proposte R&I; e contributi scientifici/IP; collaborare con team robotica, software e partner accademici Competenze Tecniche Ottima conoscenza di Python e metodi di ottimizzazione; esperienza con OR-Tools, Pyomo, HiGHS/Gurobi/CPLEX o equivalenti. Conoscenza di quantum computing e di almeno un framework tra Qiskit, PennyLane, Cirq. Tensor network e calcolo numerico: MPS, TTN, DMRG, TEBD, TDVP. Conoscenza di scheduling su infrastrutture HPC, utilizzo di GPU. Disegno sperimentale, statistica, profiling, container e riproducibilità; capacità di leggere letteratura scientifica critica. Conoscenza di robotica/logistica o digital twin costituisce titolo preferenziale. Soft Skills Rigore nel distinguere risultato scientifico, performance tecnica e valore industriale. Curiosità interdisciplinare, capacità di spiegare trade-off complessi e disponibilità a interrompere filoni senza evidenza. Autonomia, collaborazione, scrittura tecnica e orientamento a dati e benchmark riproducibili. Esperienza e Formazione Requisito minimo: PhD oppure Master universitario di II livello oppure Laurea Magistrale in Informatica, Fisica, Matematica, Scienze Computazionali, Ingegneria o discipline affini. Esperienza qualificato o di ricerca applicata in almeno uno tra quantum computing, optimization, tensor network, HPC o quantum-inspired algorithms. Ottima conoscenza dell'inglese tecnico. Sede di lavoro: Bari, con disponibilità a collaborazioni e trasferte presso altre sedi, laboratori e partner. xpavfwm RAL indicativa: €35.000–€50.000, definita in funzione dell'esperienza effettiva e delle competenze dimostrate. Il presente annuncio è rivolto a entrambi i sessi, ai sensi delle leggi 903/77 e 125/91, e a persone di tutte le età e tutte le nazionalità, ai sensi dei decreti legislativi 215/03 e 216/03.