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Busca ofertas por puesto, competencia y ubicación. Revisa los requisitos antes de preparar tu candidatura.

Una buena búsqueda no termina al encontrar un título atractivo. Compara las tareas, los requisitos y las condiciones de cada oferta con tu experiencia. Esta guía te ayuda a crear una lista de oportunidades, preparar documentos relevantes y comprobar dónde enviar cada candidatura.

La interfaz está en español. Los títulos y las descripciones de las empresas se mantienen en el idioma original de publicación, que puede ser inglés.

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Senior Scientific Software Engineer — Simulation and Machine Learning

Constructor Labs

Ubicación
DE
Jornada
FULL_TIME
Publicado
14 oct 2026

Confirma que la oferta sigue abierta y revisa sus condiciones en el sitio web de la empresa antes de solicitar el puesto.

Descripción del puesto

La interfaz está en español. Los títulos y las descripciones de las empresas se mantienen en el idioma original de publicación, que puede ser inglés.

Location: Remote within Europe, with regular presence in Bremen Direct Reports: None; supervision of students and interns Working Model: Remote / hybrid. Regular time on-site in Bremen. Mission Build the simulation and model-learning engine at the centre of Constructor's quantum software. The work is numerics-heavy: differentiable simulation of physical systems, inference of model parameters from experimental data, and optimisation at scale. The role sits between physics and engineering and requires genuine depth in both. Responsibilities Pillar 1 Simulation Engine Build and maintain high-performance simulation code for open and closed quantum systems. Own the differentiable simulation and automatic differentiation layer. Drive performance. This code runs inside optimisation loops and speed decides what is possible. Maintain and extend the Julia core and its Python interface. Success Metrics and KPIs: simulation accuracy against measurement, runtime performance, API stability. Pillar 2 Model Learning and Optimisation Implement parameter inference and model learning from experimental data. Work on neural-network approaches to PDE solving and equation discovery. Benchmark against established academic tools and publish the comparison. Success Metrics and KPIs: benchmark results, methods adopted by the research group, publications. Pillar 3 Research Collaboration Work with Constructor University faculty on joint research and grant applications. Supervise graduate students and interns working on the engine. Contribute to course material on numerical simulation and machine learning for physics. Accountability: research collaborations initiated and sustained; students productive. Requirements Experience PhD or equivalent in physics, applied mathematics or computational science. Strong scientific computing in Julia, Python, JAX or comparable. Real numerical depth: ODE solvers, optimisation, stochastic processes, automatic differentiation. Published work, or code that others rely on. Skills & Competencies Able to take a method from a paper and make it fast, tested and usable. Comfortable owning code quality, not only correctness. Interest in supervising students alongside the engineering. Clear technical writing. Education & Languages PhD in physics, applied mathematics or computational science. Fluent English. What This Role Is (and Is Not) This role IS A research-grade engineering role with a product at the end of it. Central to the group's core technical asset. A role with a route into teaching and supervision if you want it. This role is NOT A pure research position without delivery. A general software engineering role. A role where someone else owns the numerics.

Busca, compara y prepara tu candidatura

Empieza con un puesto o una competencia que quieras utilizar. Ajusta los filtros de ubicación y profesión y abre las ofertas para comparar sus responsabilidades. Si no encuentras resultados, prueba un término más corto o elimina un filtro cada vez.

Distingue los requisitos imprescindibles de las preferencias. Comprueba la jornada, la retribución y la ubicación cuando se indiquen. Un puesto remoto puede exigir residencia en un país, autorización para trabajar o coincidencia horaria. Confirma la oferta y las condiciones completas con la empresa.

Elige ejemplos reales de tu experiencia que respondan a los requisitos del puesto. Explica tu aportación y utiliza cifras solo cuando puedas justificarlas. Sigue las instrucciones de la empresa y revisa los datos de contacto, el contenido y el PDF antes de enviar la candidatura.

Antes de enviar tu candidatura

Preguntas sobre la búsqueda de empleo

¿Por qué algunas ofertas están en inglés?

Las empresas publican sus propios títulos y descripciones. Conservamos ese texto para no alterar requisitos o condiciones. La navegación y esta guía están en español. Si una búsqueda en español no encuentra ofertas, prueba también el título o la competencia en el idioma del anuncio, por ejemplo «software engineer».

¿Un puesto remoto permite trabajar desde cualquier país?

No necesariamente. La empresa puede limitar los países de residencia, exigir autorización para trabajar o fijar un horario. Comprueba estos puntos en la oferta original. Si no aparecen, consúltalos con la empresa antes de asumir que puedes trabajar desde tu ubicación.

¿Qué hago si no aparecen resultados?

Prueba un título más general o una sola competencia y elimina los filtros de uno en uno. Los nombres de los puestos varían entre empresas. Si una oferta concreta ha desaparecido, busca su referencia en la página de empleo de la empresa; ampliar los filtros no recupera una vacante cerrada.

¿La candidatura se envía desde ResumizeAI?

El botón de solicitud abre un destino externo. Sigue las instrucciones de la empresa o del proveedor de selección y confirma allí el envío. Preparar un currículum en ResumizeAI no equivale a presentar una candidatura. Si el enlace solo abre la web de la empresa, busca la vacante antes de continuar.

¿Cómo adapto el currículum y la carta de presentación?

Relaciona los requisitos con proyectos, tareas y resultados que puedas explicar. Destaca lo relevante sin inventar experiencia ni copiar competencias que no tienes. En la carta, explica tu interés y aporta un ejemplo concreto. Respeta el idioma y el formato pedidos y revisa ambos documentos antes de enviarlos.