1. 前沿算法创新：负责量子人工智能前沿算法的创新与研发，探索量子计算与经典AI结合的新范式，提出原创性算法方向； 2. 大模型融合研究：负责大模型与量子计算的融合探索，研究量子特性在改进经典大模型方面的潜力； 3. 学术影响力建设：负责学术成果与知识产权的产出，通过论文、专利等方式提升公司在量子AI领域的学术影响力。

1. 具备扎实的经典机器学习/深度学习理论基础，熟悉主流神经网络架构（CNN、RNN、Transformer等）及训练方法； 2. 能够独立完成从算法构思、理论验证到代码实现的全流程研究；具备将量子算法与经典AI模型结合的经验，例如设计过量子-经典混合神经网络、量子强化学习环境等； 3. 对量子计算与人工智能交叉领域有强烈热情，能够快速学习新知识，具备独立提出创新想法并付诸实践的能力； 4. 具备优秀的跨学科沟通能力，能够与量子算法专家、经典AI工程师以及行业专家高效协作，共同推进前沿研究与应用落地；