量子计算求职全景图:编译器/算法、QEC、控制与读出、低温/射频链

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四大赛道横评

赛道主要产出(你每天在做啥)必备技能常用工具/栈核心KPI
编译器/算法电路优化、映射/路由、调度;原型算法(VQE/QAOA/QSVT 等)图论/组合优化、线代、复杂度;C++/Python;MLIR/QIR/ZXtket、Qiskit Terra、Cirq、PyZX、MLIR/LLVM、NetworkX两比特门数↓深度↓成功率↑、运行时↓
QEC(纠错)码距扫描、噪声建模、解码器(MWPM/UF/NN);阈值估计稳定子/表面码、概率/统计、并行计算Stim、PyMatching、qec-playground、JAX/PyTorch阈值%逻辑错误率吞吐(shots/s)
控制与读出校准(Rabi/Ramsey/DRAG/AllXY)、RB/IRB、脉冲整形;判决器训练信号处理、最优控制(GRAPE/GOAT)、实验自动化Qiskit Pulse/APS, Labber, QuTiP, Zurich/Keysight API, NumPyro门误差↓泄露率↓读出保真度↑
低温/射频链冰箱配线、衰减/过滤/隔离、放大链(JPA/HEMT);S 参数/去嵌低温工程、微波/RF、热管理与噪声稀释制冷机、VNA/SA、IQ 混频/AWG/ADC、HFSS/Sonnet噪声温度↓链路增益平坦度热负载预算

1) 编译器/算法(Compiler & Algorithms)

工作日常

  • 硬件耦合图为约束做映射/路由/调度;做通用优化(合并、门重写、相位整形、深度/两比特门数削减)。
  • 评估端到端指标(两比特门数、CNOT深度、成功率/运行时);开发/对接 IR(MLIR/QIR)。

技能与工具

  • 算法与数据结构、图同构/最短路/树分解、SAT/ILP、ZX-calculus;C++/Python。
  • 工具:Qiskit Terra、tket、Cirq、PyZX、MLIR/LLVM、NetworkX。

作品集(任选其一直接做)

ZX 重写优化:对随机 Clifford+T 电路做 ZX 简化,量化 T-count/T-depth 改善。

路由器原型:输入耦合图与电路,输出映射+调度;对比 Sabre/原生 Qiskit,报告CNOT 减少 %、深度减少 %、运行时

2) QEC(Quantum Error Correction)

工作日常

  • 以表面码为主做门级噪声→综合器→解码器→逻辑错误率流水线;计算阈值;做故障注入解码吞吐优化。

技能与工具

  • 稳定子形式主义、门级噪声(Pauli/Depolarizing/Amplitude Damping)、统计与并行;Stim、PyMatching、pymatching-v2、JAX/PyTorch。

作品集

  • 阈值扫描:d=3–17 表面码 + MWPM/UF 解码器;画交叉曲线得到阈值,比较逻辑错误率 vs 物理错误率
  • 神经解码器:用 CNN/GNN 训练解码,报告推理延迟准确率,对比 MWPM 在相关噪声下的优势/劣势。

3) 控制与读出(Control & Readout)

工作日常

  • 频谱/拉比/拉姆齐/T1/T2 表征;DRAG 脉冲抑制泄露;RB/IRB 基准;读出整形判决边界训练。
  • 实现自适应校准流水线(脚本化 sweep→拟合→更新参数)。

技能与工具

  • 脉冲整形、信号处理、最优控制(GRAPE/GOAT)、贝叶斯拟合;Qiskit Pulse、QuTiP、Labber/Instrument APIs、NumPy/SciPy、scikit-rf。

作品集

  • RB 自动化套件:一键跑 RB/IRB,输出 平均门保真度泄露率Drift 监控;对比校准前后门错误率
  • 读出判决器:采集 IQ 云,训练 LDA/SVM/NN 判决;报告Assignment FidelityConfusion MatrixIntegration Window 优化。

4) 低温/射频链(Cryo & RF Chain)

工作日常

  • 稀释制冷机热负载预算、配线(衰减/滤波/隔离/循环器)、放大链(JPA/HEMT)设计;S 参数测量与去嵌。
  • 与封装/共振腔/CPW 设计配合,做增益/噪声温度读出链线性度评估。

技能与工具

  • 低温工程、微波网络理论、去嵌/校准(TRL/SOLT)、电磁仿真(HFSS/Sonnet);VNA/SA、LO+IQ 混频、AWG/ADC。

作品集

  • 读出链预算:从样品到室温计算总增益、噪声温度、1 dB 压缩点;对比插损/布线不同方案。
  • S 参数去嵌:片上/封装去嵌流程与脚本,展示反射/带宽/群时延改善与测量一致性。