🌟 挪威 Simula UiB 量子信息理论与量子机器学习博士后职位
📍 机构与团队亮点
机构：Simula UiB（挪威卑尔根密码学与信息理论研究所）
- 欧洲量子信息与密码学研究前沿机构，与卑尔根大学（UiB）联合运营
- 位于挪威第二大城市卑尔根（联合国教科文组织 “世界文化遗产” 城市），毗邻峡湾与自然景观🌊
团队：信息理论系
- 由 Hsuan-Yin Lin 与 Eirik Rosnes 教授领衔，聚焦量子信息与机器学习交叉领域
- 团队现有 11 名早期科研人员，来自全球 15 + 国家，形成多元创新生态🌍
- 实验室官网：https://simula-uib.com
🧠 研究使命：解锁量子机器学习的前沿潜力
作为Simula UiB 核心成员，你将探索量子神经网络与噪声中等规模量子（NISQ）时代的量子优势，核心研究方向包括：
量子统计模型理论
- 研究量子神经网络的有效维度与泛化误差边界，建立量子机器学习的理论基础🔢；
- 开发量子支持向量机（QSVM）算法，优化量子 - 经典混合模型的训练效率⚙️。
量子隐私与安全
- 设计量子差分隐私机制，解决量子机器学习中的数据安全挑战🔒；
- 结合信息论，量化量子模型在隐私保护场景下的性能 trade-off📊。
近 - term 量子算法开发
- 针对 NISQ 设备特性，设计抗噪声的量子机器学习协议🌐；
- 与实验团队合作，在超导量子处理器上验证算法可行性（如 IBM Quantum Experience）🧪。
🔬 技术平台与资源
- 计算与模拟：
▪ 访问挪威国家超算中心（Notur）量子计算集群（含 TensorFlow Quantum、Cirq 框架）
▪ 自主开发的量子信息理论工具包（Python/C++）与量子电路模拟器 - 学术网络：
▪ 参与欧洲量子信息科学协会（EQISA）与量子机器学习研讨会（QMLWS）
▪ 与谷歌量子 AI、IBM Research 等机构建立合作项目 - 实验支持：
▪ 与卑尔根大学量子物理实验室共享稀释制冷机等低温设备
▪ 定期与 Simula 主研究所（Lysaker）的量子硬件团队联动
🚀 适合人群：量子信息领域的 “算法创新者”
学术背景：
- 拥有电子工程、计算机科学、应用数学或量子物理等领域博士学位（需已取得）🎓；
- 博士研究涉及量子信息理论、机器学习或量子计算（如量子纠错、量子优化）。
核心技能：
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| 量子机器学习框架开发经验（如 PennyLane） |
| Python 编程（TensorFlow/PyTorch） | |
| 曾在顶刊 / 会议发表量子相关研究（如PRL、QIP） |
软技能：
- 对 “理论 - 实验” 交叉研究有热情，能独立设计从算法到验证的完整流程；
- 具备跨学科协作能力，适应与物理学家、计算机科学家共同攻关🤝。
💼 薪资与福利
- 薪资待遇
- 起薪 NOK 579,700 / 年（约€54,000 / 年），按资历逐年递增💰；
- 享受挪威公共医疗、养老金及 46 天年假，税后收入位列欧洲科研岗位前 15%
- 科研支持：
▪ 年度设备预算（NOK 100,000）、国际会议差旅全额报销✈️；
▪ 支持申请挪威研究理事会（NFR）独立基金（Young Researcher Grant） - 生活福利：
▪ 提供搬迁补贴、免费挪威语课程及家庭安置服务🏡；
▪ 员工专属山间小屋、定期社交活动（如峡湾徒步、学术研讨会）🌿
📝 申请材料与策略（https://www.simula.no/careers/job-openings/postdoctoral-fellow-in-quantum-infor）
必交材料（英文 PDF）：
- 求职信（1 页）
- 需说明：研究兴趣与项目契合度（如 “博士期间开发的量子优化算法，可直接应用于 QSVM 训练”）；
- 附简短研究计划（如 “拟探索量子神经网络的泛化误差界与纠缠资源的关系”）✍️。
学术简历（CV）- 分板块：“量子研究”“机器学习项目”“编程技能”，附上 GitHub 或 arXiv 链接；
- 量化成果：“在Nature Quantum Information发表论文，提出新型量子特征提取方法”📊。
学术成果集- 博士论文摘要、代表作全文（最多 5 篇）及代码仓库链接📚；
推荐信（2 封）- 至少 1 封来自量子信息或机器学习领域专家，需提供联系方式📧。
申请策略：
- 提前联系导师（强制加分）
- 邮件主题：“Simula Postdoc Application_量子机器学习_你的姓名”，发送至：
📩 hsuan-yin.lin@simula.no & eirik.rosnes@simula.no - 内容重点：“曾在量子差分隐私领域开发抗噪声协议，附 1 页技术摘要 + 实验结果图”。
- 面试准备：
▪ 技术问题：“简述量子机器学习中‘量子优势’的理论边界与实验挑战”；
▪ 跨学科问题：“如何将信息论中的率失真理论应用于量子神经网络压缩”；
▪ 文献考察：“分析Physical Review X最新量子机器学习论文的创新点”📖。
⏳ 关键时间节点
- 申请截止：2025 年 8 月 3 日 23:59（奥斯陆时间）
- 滚动面试：2025 年 8 月起（线上，含 30 分钟研究计划答辩）
- 入职时间：灵活协商（推荐 2025 年 10 月或 2026 年 1 月）
📩 联系与支持
- 学术咨询
- Dr. Hsuan-Yin Lin（量子信息理论）
📩 hsuan-yin.lin@simula.no | 🌐 个人主页 - Dr. Eirik Rosnes（信息论）
📩 eirik.rosnes@simula.no
- 行政支持：Simula UiB 人力资源部
📩 careers@simula.no | 🌐 招聘官网 - 平等机会：研究所承诺性别平等，残障申请者可申请设备改造，女性研究者优先参与 “Women in Quantum” 计划🌈。
✨ 立即申请，成为量子机器学习领域的 “理论架构师”！
你的研究将为量子计算的实际应用铺路，从理论边界到算法创新，每一行代码都在突破经典机器学习的极限。卑尔根的学术自由与 Simula 的顶尖资源，期待兼具量子理论功底与编程能力的你，加入这个改写计算历史的先锋团队！
👉 8 月 3 日前提交申请，备注 “Simula 量子博士后”，附量子算法代码片段或理论推导手稿，大幅提升录取几率！
