Stagiaire Quantum Machine Learning (QML) – détection de fraude
À propos de QbitSoft
QbitSoft, est une jeune start-up innovante française de type « Software as a Service » (SaaS) créée en 2022 ayant pour ambition d’aider et d’accompagner les Entreprises de toutes tailles à comprendre et mettre en œuvre l’Informatique Quantique pour améliorer et accélérer leurs opérations Business. C’est dans cette optique que QbitSoft met à leur disposition, au travers de sa plateforme, ses « Quantum Modules » permettant d’adresser un large panel de cas d’usage dans divers secteurs comme l’assurance, la logistique, les télécoms. Chez QbitSoft, nous ne nous limitons pas seulement à la formulation mathématique ou à la simulation quantique. Nous utilisons déjà les capacités quantiques disponibles, telles que (et sans s’y limiter) les annealer quantiques de D-Wave ou les ordinateurs à portes quantiques d’IBM, sur de réels cas d’usage en partenariat avec différents clients.
QbitSoft étant membre du programme Les Maisons du Quantique, le stage se déroulera au sein de station F à Paris, le plus grand incubateur de startups dans le monde.
QbitSoft ambitionne de devenir :
• Un leader du marché quantique européen ;
• Une entreprise attrayante pour les talents ;
• une entreprise à croissance rapide avec un modèle d’affaires rentable.
Poste à pourvoir
Nous sommes à la recherche d’un Stagiaire Quantum Machine Learning (QML) – détection de fraude
Mise en place d’un algorithme QML adapté à la détection de fraude à l’assurance (à savoir les modèles de prévisions et de catégorisations des risques). Le travail sera réalisé dans la continuité des travaux déjà réalisés par les équipes QbitSoft, dans le cadre du projet AQADEF (Avantage Quantique pour la Détection de Fraudes). Ce projet est soutenu par la région Ile-de-France et est réalisé en partenariat avec un grand acteur français de l’assurance.
Compétences attendues
• De solides connaissances en mathématiques et en algorithmie sont requises.
• Une première expérience en ML/DL est absolument nécessaire.
• Des connaissances en programmation Python et sur ses environnements d’implémentation (gestion des données, gestion des library/packages) sont également nécessaires.
Idéalement le candidat aura une première expérience en informatique quantique ou technologies quantiques appuyées avec une formation d’excellence en NTIC et de l’expérience dans le domaine de la recherche.