量子エンジニア、1905年のアインシュタインが光電効果を説明

量子エンジニアは量子状態を利用するハードウェアを構築し運用する。プラットフォームによって、ナノ構造を作製し、レーザーを調整し、マイクロ波電子回路を設計し、装置をミリケルビンまで冷却し、較正ソフトウェアを書き、測定データを分析する。目標は通常、消費者向けアプリケーションを書くことではなく、忠実度、コヒーレンス時間、歩留まり、制御性を改善することだ。 博士号は研究職や装置アーキテクチャの職務、特に量子物理学の分野では一般的だが、必須ではない。学士や修士の卒業生は電子回路、ソフトウェア、極低温、フォトニクス、試験のエンジニアとして入ってくる。量子ビットの発明や基礎実験の解釈に近い職務ほど、高度な大学院での訓練が期待される傾向が強い。

研究プラットフォームとして、また選ばれた実証実験としては役立っているが、広範で誤り耐性のある商業的な優位性はまだ証明されていない。現在の装置は、多くのアルゴリズムが必要とする誤り訂正済みの機械に比べると、ノイズが多く小規模だ。量子センシングと量子通信は、汎用コンピューターを必要とせず特定の物理的優位性を利用できるため、より早く実用的なニッチに到達する可能性がある。 AIは実験のスケジューリング、パラメータの最適化、文献検索、データ分類を支援できる。しかしノイズの多い物理的な測定が信頼できると独立して確立したり、極低温システムを修理したり、装置設計について責任を負ったりすることはできない。この仕事は新規性のある科学と実地の実験的判断を結びつけるため耐性が高いが、定型的な分析は加速していくだろう。

米国では、中堅の量子ハードウェア・ソフトウェアエンジニアは2020年代半ばでおおむね12万〜20万ドルを稼ぎ、資金力のある企業ではさらに高い報酬パッケージがある。大学や公的研究機関の職務は給与が低いが、研究への参加機会を提供する。欧州とアジアの給与は、各国の研究システムと、経験豊富な極低温・フォトニクス専門家の希少性によって異なる。 まだどのプラットフォームも勝っていない。超伝導回路は高速で潤沢な資金を得ており、トラップドイオンは高品質な操作を持ち、中性原子は魅力的な配列に拡張でき、フォトニクスは一部の冷却上の制約を避けられ、シリコンスピンは半導体との互換性を約束する。それぞれ誤り、配線、作製、制御の問題が異なるため、雇用主は汎用的な人材よりもプラットフォーム特化型のエンジニアを採用することが多い。