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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle bahnbrechende KI-Modelle und arbeite an innovativen Projekten mit strukturierten Daten.
- Arbeitgeber: Prior Labs, ein VC-unterstütztes Deep-Tech-Startup mit einer dynamischen Teamkultur.
- Mitarbeitervorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, 30 Tage Urlaub, umfassende Gesundheitsleistungen und Aktienoptionen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenverarbeitung und arbeite an revolutionären KI-Technologien.
- Gewünschte Qualifikationen: PhD in Informatik oder verwandten Bereichen und Erfahrung mit ML-Frameworks.
- Andere Informationen: Wachsendes Unternehmen mit großartigen Karrierechancen in einem inspirierenden Umfeld.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 36000 - 60000 € pro Jahr.
Wer wir sind: Prior Labs ist ein von VC unterstütztes Deep-Tech-Startup, das aus dem ELLIS-Ökosystem hervorgegangen ist, mit Frank Hutter und Bernhard Schölkopf unter den Mitbegründern. Wir entwickeln bahnbrechende Fundamentmodelle, die Tabellenkalkulationen und Datenbanken verstehen – das Rückgrat von Wissenschaft und Wirtschaft. Fundamentmodelle haben Text und Bilder revolutioniert, aber strukturierte Daten blieben weitgehend unberührt. Wir gehen die Herausforderung an, diese über 100 Milliarden Dollar umfassende Gelegenheit zu nutzen, um unsere Herangehensweise an wissenschaftliche Entdeckungen, medizinische Forschung, Finanzmodellierung und Geschäftsanalyse zu revolutionieren.
Unsere Auswirkungen: Wir streben danach, die weltweit führende Organisation im Bereich strukturierte Daten zu sein. Unser TabPFN v2-Modell, das kürzlich in Nature veröffentlicht wurde, setzt den neuen Stand der Technik für kleine strukturierte Daten. Unsere Modelle haben signifikante Aufmerksamkeit mit über 1 Million Downloads und mehr als 3.500 GitHub-Sternen gewonnen. Wir bauen nun die nächste Generation von Modellen auf, die KI-Fortschritte mit spezialisierten Architekturen für strukturierte Daten kombinieren.
Unterstützung und Momentum: Mit 9 Millionen Euro an Pre-Seed-Finanzierung von erstklassigen Investoren, darunter Balderton Capital, XTX Ventures und Hector Foundation – sowie Unterstützung von Führungspersönlichkeiten bei Hugging Face, DeepMind und Silo AI – bewegen wir uns schnell in Richtung Kommerzialisierung.
Über die Rolle: Wir bauen ein weltweit führendes, diverses Team von Wissenschaftlern auf, das eine völlig neue Klasse von KI-Modellen entwickelt. Unser neuester Durchbruch (TabPFN) übertrifft alle bestehenden Ansätze um ein Vielfaches, und wir stehen erst am Anfang. Dies ist eine seltene Gelegenheit:
- Arbeiten Sie an grundlegenden Durchbrüchen in der KI, nicht nur an inkrementellen Verbesserungen
- Gestalten Sie die Zukunft, wie Organisationen weltweit mit ihren wertvollsten Daten arbeiten
- Treten Sie zu einem perfekten Zeitpunkt ein: Wir haben gerade bedeutende Mittel erhalten, haben starke frühe Erfolge und skalieren schnell
Neben dieser Rolle stellen wir auch für alle anderen Positionen ein: Bitte ermutigen Sie auch andere zur Bewerbung.
Wir erweitern die Grenzen dessen, was mit Transformatorarchitekturen für strukturierte Daten möglich ist. Zu den wichtigsten Herausforderungen gehören:
- Skalierung unserer Transformatorarchitekturen von 10.000 auf über 1 Million Proben bei gleichbleibender Leistung
- Aufbau multimodaler Modelle, die Text- und tabellarisches Verständnis kombinieren
- Entwicklung spezialisierter Architekturen für Zeitreihen, Prognosen und Anomalieerkennung
- Schaffung effizienter Inferenzmethoden für die Produktionsbereitstellung
- Entwurf neuartiger Ansätze zur Handhabung mehrerer verwandter Tabellen
Qualifikationen: PhD in Informatik, angewandter Mathematik, Statistik, Elektrotechnik oder einem verwandten Bereich. Tiefe Erfahrung mit ML-Frameworks, insbesondere PyTorch und scikit-learn. Starke Ingenieurgrundlagen mit hervorragenden Python-Kenntnissen. Erfahrung in der Datenwissenschaft und der Arbeit mit tabellarischen Daten oder Zeitreihen. Veröffentlichungen in erstklassigen Fachzeitschriften (NeurIPS, ICML, ICLR) oder bedeutende Open-Source-Beiträge.
Standort: Wir haben Büros in Freiburg, Deutschland: einer Universitätsstadt am Rande des Schwarzwalds, Schweiz und Frankreich; Berlin, Deutschland: ein globales Technologiezentrum und eine der dynamischsten Städte Europas. An diesem Punkt stellen wir nur für persönliche Rollen ein.
Wettbewerbsfähiges Vergütungspaket mit bedeutendem Eigenkapital. 30 Tage bezahlter Urlaub + Feiertage. Umfassende Leistungen, einschließlich Gesundheitsversorgung, Transport und Fitness. Arbeiten Sie mit modernster ML-Architektur, erheblichen Rechenressourcen und einem Weltklasse-Team.
Zeitpunkt der Stellenöffnung: Wir stellen für mehrere Positionen ein und werden weiterhin einstellen, je früher, desto besser. Bitte bewerben Sie sich direkt in Ashby.
Research Scientist Arbeitgeber: ELLIS
Kontaktperson:
ELLIS HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Research Scientist
✨Tipp Nummer 1
Sei proaktiv! Nutze LinkedIn, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Schicke ihnen eine Nachricht und stelle Fragen zu ihren Erfahrungen bei Prior Labs oder in ähnlichen Unternehmen.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf das Vorstellungsgespräch vor, indem du die neuesten Entwicklungen im Bereich KI und strukturierte Daten recherchierst. Zeige, dass du nicht nur die Grundlagen verstehst, sondern auch, wie du zur Vision von Prior Labs beitragen kannst.
✨Tipp Nummer 3
Nutze unsere Website, um dich direkt zu bewerben. Das zeigt dein Interesse und deine Entschlossenheit, Teil unseres Teams zu werden. Außerdem hast du so die Möglichkeit, dich über alle offenen Stellen zu informieren.
✨Tipp Nummer 4
Netzwerke mit anderen Bewerbern oder Fachleuten in deinem Bereich. Vielleicht gibt es sogar Meetups oder Konferenzen, wo du Gleichgesinnte treffen kannst. Gemeinsam könnt ihr euch unterstützen und wertvolle Tipps austauschen.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Research Scientist
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei authentisch!: Zeig uns, wer du wirklich bist! Deine Persönlichkeit und Leidenschaft für Forschung sind genauso wichtig wie deine Qualifikationen. Lass uns wissen, warum du dich für die Stelle als Research Scientist interessierst und was dich motiviert.
Betone deine Erfahrungen: Erzähle uns von deinen bisherigen Projekten und Erfolgen, besonders wenn sie mit ML-Frameworks oder strukturierten Daten zu tun haben. Zeige, wie deine Fähigkeiten und Erfahrungen perfekt zu unserem Team passen!
Verwende klare Sprache: Halte deine Bewerbung klar und prägnant. Vermeide Fachjargon, wenn es nicht nötig ist, und achte darauf, dass wir deine Ideen leicht verstehen können. Eine gut strukturierte Bewerbung macht einen besseren Eindruck!
Bewirb dich über unsere Website: Wir freuen uns, wenn du dich direkt über unsere Website bewirbst! So kannst du sicherstellen, dass deine Bewerbung schnell bei uns ankommt und wir sie zeitnah prüfen können. Lass uns gemeinsam die Zukunft der KI gestalten!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei ELLIS vorbereitest
✨Verstehe die Grundlagen der KI-Modelle
Mach dich mit den neuesten Entwicklungen im Bereich der KI-Modelle vertraut, insbesondere mit den Grundlagen von Transformer-Architekturen und deren Anwendung auf strukturierte Daten. Zeige während des Interviews, dass du nicht nur die Theorie verstehst, sondern auch, wie diese Technologien in der Praxis eingesetzt werden können.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an spezifische Projekte oder Erfahrungen, die du in deinem Lebenslauf erwähnt hast, und sei bereit, diese im Detail zu erläutern. Zeige, wie deine Kenntnisse in Python und ML-Frameworks wie PyTorch und scikit-learn dir geholfen haben, Herausforderungen zu meistern und Ergebnisse zu erzielen.
✨Fragen stellen ist wichtig
Bereite einige durchdachte Fragen vor, die zeigen, dass du dich mit dem Unternehmen und seiner Mission auseinandergesetzt hast. Frage nach den aktuellen Herausforderungen, denen sich das Team gegenübersieht, oder nach den nächsten Schritten in der Entwicklung ihrer Modelle. Das zeigt dein Interesse und Engagement.
✨Sei du selbst und zeige Leidenschaft
Lass deine Begeisterung für die Forschung und die Arbeit mit strukturierten Daten durchscheinen. Unternehmen suchen nach Kandidaten, die nicht nur qualifiziert sind, sondern auch eine echte Leidenschaft für das haben, was sie tun. Sei authentisch und teile deine Vision, wie du zur Mission des Unternehmens beitragen kannst.