Stipendiat i kvanteberegning, optimalisering på støyrike portbaserte NISQ-plattformer
OsloMet - storbyuniversitetet · Oslo
Don’t apply blind. See how your CV matches this role first — free, in 30 seconds.
You will leave NewLuxJob. We do not receive or handle applications.
- Company
- OsloMet - storbyuniversitetet
- Location
- Oslo
- Posted
- October 8, 2026
About this job
Om stillingen Fakultet for teknologi, kunst og design, Institutt for informasjonsteknologi OsloMet – storbyuniversitetet – er Norges tredje største universitet med 23 000 studenter og over 2 600 ansatte. Vi har campuser i Oslo sentrum og på Romerike. OsloMet utdanner studenter og driver forskning som bidrar til bærekraften i den norske velferdsstaten og storbyregionen. Fakultet for teknologi, kunst og design (TKD) tilbyr høyere utdanning og forsknings- og utviklingsaktiviteter (FoU) innen tekniske fag, kunst og design. Fakultetet har cirka 4 000 studenter og 400 ansatte og holder til på Pilestredet campus i Oslo sentrum og på Kjeller campus i Akershus. Institutt for informasjonsteknologi tilbyr fire bachelorprogrammer, ett masterprogram og er del av et tverrfaglig ph.d.-program. Vitenskapelig ansatte ved instituttet driver forskning innen et bredt spekter av områder, inkludert informatikk, naturvitenskap samt innovasjon og ledelse. Både studenter og forskere deltar også i et økende antall tverrfaglige initiativer på tvers av universitetet. Ved Institutt for informasjonsteknologi lyser vi ut en ph.d.-stipendiatstilling. Denne stillingen er en del av det nylig etablerte Norwegian Quantum Software Centre (NorQSoft) og OsloMet Quantum Hub. NorQSoft-senteret, med Simula Research Laboratory som vertsinstitusjon og OsloMet som en av sine kjernepartnere, spenner over grunnleggende forskning på programvare for kvanteapplikasjoner, hele kvanteprogramvarestakken og kvantebasert kunstig intelligens. Målet er å utvikle kvanteprogramvareteknologier med reell samfunnsrelevans ved å etablere nødvendige fundamenter, implementere dem i prototypeverktøy og validere gjennomførbarhet og kostnadseffektivitet gjennom case-studier i akademia og industri. Senteret vil også etablere et utdanningsprogram i verdensklasse innen kvanteberegning for å senke terskelen og utdanne neste generasjon fagfolk. Ansvarsområde Den som ansettes, har som hovedoppgave å gjennomføre og publisere forskning innen sitt forskningsprosjekt. Forskningen vil utføres i tett samarbeid med hovedveileder, i tillegg til andre ansatte ved instituttet, Simula Research Laboratory og øvrige NorQSoft-medlemmer. Det forventes også at kandidaten bidrar aktivt til kvanteberegningsrelaterte aktiviteter ved OsloMet og NorQSoft-senteret. Dette kan blant annet innebære å holde seminarer på sommer-/ og vinterskoler og bidra til offentlig formidling. Kandidaten forventes også å presentere forskningsfunn på internasjonale konferanser og workshops. Prosjektbeskrivelse Mange foreslåtte kvantealgoritmer for optimalisering, inkludert quantum approximate optimization algorithm (QAOA) og variasjonelle metoder for kvantekretser, er formulert og analysert under ideelle, unitære forutsetninger. På dagens støyrike kvantedatamaskiner i NISQ-regimet kan disse metodene svikte allerede ved små problemstørrelser fordi den implementerte kretsen er en støyende kvantekanal snarere enn den tiltenkte unitære transformasjonen. Å øke antallet fysiske qubiter løser ikke dette problemet i seg selv. Dette prosjektet vil undersøke hvordan optimaliserings- og dataanalyseoppgaver kan formuleres og kjøres på eksisterende portbaserte NISQ-plattformer under slike begrensninger. Hovedmålet er å identifisere tilnærminger som forblir nyttige når maskinvaredynamikken inkluderer dekoherens, portimperfeksjoner og målefeil. Én retning som vil bli studert er quantum reservoir computing (QRC) og beslektede oppsett, der den støyrike dynamikken i systemer med mange qubiter kan behandles som en del av beregningsressursen snarere enn som en feil som må fjernes fullstendig. Prosjektet vil kombinere skybasert kvanteberegning og klyngebaserte klassiske simuleringer. Kandidatmetoder vil bli sammenlignet ved hjelp av praktiske kriterier som kretsdybde, antall sammenflettende porter (entangling gates), følsomhet for portfeil, kostnad ved sampling og ytelse på små benchmark-oppgaver for optimlisering og dataanalyse. Forventet resultat er et sett med metoder og designprinsipper for å bruke dagens NISQ-enheter til optimalisering og dataanalyse, med vekt på regimer der konvensjonelle variasjonelle kvantekretser ikke er robuste. Kvalifikasjonskrav Relevant mastergrad med gjennomsnittskarakter B eller bedre, minst karakter B på masteroppgaven, og bachelorgrad med gjennomsnittskarakter C eller bedre. Graden bør være innen teoretisk fysikk, informatikk eller matematikk. Graden skal normalt omfatte 120 studiepoeng (ECTS). Dersom mastergraden omfatter færre enn 120 ECTS, må søkeren innen søknadsfristen legge fram dokumentasjon som bekrefter at mastergraden kvalifiserer for opptak til doktorgradsstudier i landet der den er tildelt. Unntak fra karakterkravet finnes på doktorgradsprogrammets nettside ( Ingeniørvitenskap - OsloMet.) En faglig profil som er i tråd med behovene til forskningsgruppen og instituttet. Skriftlige og muntlige ferdigheter i engelsk ( språkkrav for ansatte ved OsloMet ). Kjennskap til vitenskapelig databehandling og
Want to know if you're a fit? Check your CV against this role — free, in 30 seconds.
Similar jobs
- Leken og uteglad tilkallingsvikar · Lunden Barnehage As
- Blikkenslager med stolthet i faget? Bli en del av vårt solide team! · Dan Blikk AS
- Tømrer - Håndverksbedrift, private kunder - Oslo · Bygg & Tømrermester Skjærholt As
- Pedagogisk leder · Norlandia Barnehagene - Aker Brygge
- Selvstendige og aktive assistenter søkes til mann 50 år under rehabilitering · Humana omsorg og assistanse
- Tante Pose søker butikkmedarbeider 20% · Tante Pose
See if your CV fits this job
Paste your CV for an instant match score against this role — and get a tailored cover letter in one click.
- Instant match score for this role
- Tailored cover letter in one click
- Free — no credit card