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DEEP LEARNING, MACHINES QUANTIQUES : STA...
Expertises
il y a 2 ans
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Information importante
Type de contrat:
CDI
Localisation :
Neuilly-sur-Seine, France
Mode de travail :
Sur site
Publié le :
1 septembre 2026
Le besoin
Deep Learning, machines quantiques : Stage Longue Durée
Descriptif du poste
Présenter
- les mécanismes en jeu dans une machine quantique (QuBits, superposition d’états, l’intrication, portes quantiques)
- l’architecture d’une machine quantique
- Quels sont les algorithmes quantiques à utiliser pour la réalisation de réseaux de neurones et pour l’apprentissage de ces réseaux ?
Identifier Les Outils Pertinents
- Les IDE pouvant être utilisés pour le développement et la mise au point d’algorithmes quantiques
- Les émulateurs pouvant être utilisés pour l’exécution de programmes quantiques
Classique vs Quantique
- Le problème à résoudre est l’écriture d’un modèle de prévisions de valeurs de titres
Entrée : TN-1
Sortie : Signal théorique TN
Signal d’apprentissage : Série T0 à TN
- Ecriture en méthode classique d’un algorithme de Deep Learning
Codage
Apprentissage
Tests
- Ecriture en méthode quantique d’un algorithme de Deep Learning
Codage
Apprentissag
Tests
Environnement Technique
Deep Learning
Machines quantiques
Algorithmes quantiques
prévisions de valeurs de titres
Ecriture de script
Profil
Ingénieur en fin de cycle d'école, préparation d'un doctorat
Grandes Ecoles d'Ingénieur ou Bac + 5 en recherche universitaire
Informations
Lieu : Paris, RP
Poste à pourvoir : Avril 2022
Type de contrat : Stage longue durée
Rémunération : Selon Profil
Deep Learning. Pour l’un de nos clients, établissement financier français, nous recherchons plusieurs candidats pour des stages longue durée. Ingénieur en fin de cycle d’école, doctorat, nous chercherons à conceptualiser l’utilisation de machines quantiques, pour résoudre des problèmes Deep Learning via des algorithmes quantiques.
Machine learning, algorithmes quantiques, l’objectif du stage sera d’approfondir les études et les tests, identifier les outils pertinents, d’établir un modèle de prévisions de valeurs des titres, de confronter méthode classique et quantique.
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