01、项目概况
卢森堡大学安全、可靠性和信任跨学科中心(SnT)正在招募量子优化方向的博士研究生。该职位属于"可信和可持续ICT、建筑和航空航天技术标准化"研究项目的一部分，这是卢森堡标准化、认证、产品和服务安全与质量研究所(ILNAS)与卢森堡大学SnT中心的战略合作。该项目全额资助，为期36个月（可延长至48个月），年薪40,952欧元，工作地点位于卢森堡教堂山校区。
02、研究背景与意义
该博士项目是卢森堡国家技术标准化战略(2024-2030)的重要组成部分，旨在通过多学科研究促进卢森堡经济各增长部门的可持续发展。整个合作研究计划将招募三名博士研究生，分别专注于量子优化、以人为中心的可持续建筑设计以及可持续太空领域，共同应对具体的可持续发展挑战，并积极参与国际标准化工作。
本项目将在卢森堡大学SnT中心的并行计算与优化小组(PCOG)开展，该小组由Grégoire Danoy博士领导，专注于优化技术研究，特别是分布式计算和人工智能驱动的解决方案。PCOG在并行计算、搜索和优化技术方面进行深入研究，旨在为最先进的大规模离散/组合问题提供高效、可扩展且稳健的解决方案。
03、研究内容与工作职责
该博士职位主要聚焦于探索和开发混合量子-经典算法以应对可持续发展挑战。核心研究领域包括资源优化、能源管理和循环经济实践。具体的研究工作包括：
1.混合量子-经典优化算法设计：将开发创新的混合计算方法，结合量子计算的优势与经典计算系统的成熟性，用于解决复杂的可持续发展优化问题。
2.可持续发展挑战的量子算法开发：设计高效的量子算法，专门针对能源优化、可持续交通或循环经济等可持续发展领域的关键挑战。
3.标准化基准和性能指标建立：为量子优化技术制定标准化的评估基准和性能度量标准，促进量子优化方法的可比性和可验证性。
4.技术标准化参与：积极参与相关技术委员会，考虑标准的使用，并为标准化文件做出贡献，推动量子优化技术的规范化发展。
5.研究成果传播：在国际会议和期刊上发表研究成果，促进量子优化在可持续发展领域应用的学术交流。
04、申请人资格要求
理想的候选人应具备以下条件：
1. 学历背景：计算机科学、应用数学或相关工程学科的硕士学位或同等学历。
2. 专业知识：应在以下几个领域中具备一定的知识和/或经验：
· 量子优化算法
· 量子机器学习算法
· 算法学
· 并行/分布式计算
· 技术标准化
3. 技术能力：具备强大的分析能力和编程技能（如Python和C/C++）。
4. 语言能力：英语书面和口头交流流利。
05、申请流程与材料
申请人需要通过卢森堡大学人力资源系统在线正式提交申请。电子邮件申请不予考虑。申请材料应包括：
1. 完整简历，包含：
·已获得或正在攻读的每个学位的详细信息（学位名称、院校名称、城市、国家和毕业日期或预期毕业日期）
·最终论文的标题和简短摘要
·发表的文章列表（如有）
·至少两位推荐人的姓名、所属机构和联系方式
·GitHub仓库链接（如有，包含已完成的开源项目）
2. 大学阶段所有课程的成绩单
3. 求职信，阐述申请动机和候选人特别感兴趣的主题（最多500字）
鼓励尽早申请，因为申请将在收到后立即处理。申请截止日期为2026年3月4日11:00（UTC时间）。
06、大学工作环境
卢森堡大学提供了一个国际化、多语言的研究环境，拥有来自90个国家的教职员工。作为"大区域大学联盟"(UniGR)的成员，该校是一所现代化且充满活力的大学，具有个性化的氛围和高质量的设备。学校与商业世界和卢森堡劳动市场保持密切联系，同时与欧洲机构、创新企业、金融中心以及众多非学术合作伙伴（如部委、地方政府、协会、非政府组织等）保持合作关系。
大学位于独特的城市地点，拥有优良的基础设施，为研究人员提供了理想的工作条件。此外，学校还提倡包容文化，鼓励不同背景的个人申请，致力于维护员工和学生的平等和尊重。
07、量子计算与可持续发展融合的学术前景
量子计算在可持续发展领域的应用代表了一个快速发展的跨学科研究方向。量子计算凭借其在处理复杂优化问题上的潜在优势，有望为可持续发展的关键挑战提供创新解决方案。在此研究领域，未来博士研究可关注以下几个有前景的方向：
1.能源系统优化：量子算法可以帮助优化能源分配、智能电网管理以及可再生能源集成，提高能源系统的效率和可靠性。研究人员可以探索量子退火、量子近似优化算法(QAOA)等技术在能源优化中的应用。
2.供应链与物流优化：循环经济中的复杂供应链优化问题可通过量子计算技术得到改善，减少资源浪费和碳排放。具体可研究量子算法如何解决多目标优化问题，平衡经济效益与环境影响。
3.材料科学：量子计算在新材料设计中具有显著潜力，可用于开发更高效的太阳能电池、电池存储系统或环保材料。量子化学模拟可以加速新型可持续材料的发现过程。
4.碳捕获与利用优化：量子算法可用于优化碳捕获技术和碳循环系统，提高效率并降低成本，为减缓气候变化提供技术支持。
5.标准化与基准测试：建立量子优化算法的标准评估框架和基准测试对于该领域的发展至关重要。研究人员可以开发专门针对可持续发展应用的量子计算基准和度量标准。
08、申请该博士项目的实用建议
对有意申请该博士职位的候选人，提出以下具体建议：
1. 突出量子计算与可持续发展的跨学科背景：在求职信和简历中明确展示您在量子计算和可持续发展领域的知识和兴趣。即使没有直接经验，也可以通过相关课程、项目或自学经历展示学习能力和知识迁移潜力。
2. 强调算法设计和编程能力：提供具体例证说明您的算法设计思维和编程技能，特别是Python和C/C++方面的经验。如有可能，提供GitHub链接展示相关项目代码。
3. 准备技术标准化的知识储备：由于项目强调技术标准化的参与，提前了解相关国际标准组织(如ISO、IEC)的工作模式和量子计算领域的现有标准化努力将是加分项。
4. 关注PCOG研究组的工作：访问PCOG研究组网站，了解其当前研究方向和已发表论文，在申请材料中展示对该研究组工作的了解与兴趣。
5. 准备研究提案概念：在求职信中简要提出1-2个可能的研究方向或问题，展示您对将量子优化应用于可持续发展挑战的初步思考。这表明您的主动性和创造性思维能力。
6. 强调国际视野：卢森堡大学是一个高度国际化的环境，突出您的跨文化经验、语言能力和国际合作经历将增加竞争力。
7. 提前准备面试环节：如果进入面试阶段，准备展示您对量子计算基本概念(如量子门、量子纠缠、量子算法等)的理解，以及如何将这些概念应用于可持续发展问题。
8. 寻求推荐信支持：选择能够具体评价您的技术能力、研究潜力和适应性的推荐人，并与他们充分沟通项目需求，确保推荐信能突出与职位相关的能力。
通过充分准备和明确展示与项目需求的匹配度，申请人可以显著提高获得这一具有吸引力的全额资助博士职位的机会，开启在量子计算与可持续发展前沿领域的研究生涯。
【竞赛报名/项目咨询+微信：mollywei007】
