Founding Developer Relations Engineer

Wer wir sind: Foundation-Modelle haben Text und Bilder transformiert, aber strukturierte Daten - die größte und bedeutendste Datenmodalität der Welt - sind unberührt geblieben. Tabellen steuern jede klinische Studie, jedes Finanzmodell, jedes wissenschaftliche Experiment und jede Geschäftsentscheidung. Niemand hat ein Foundation-Modell entwickelt, das sie wirklich versteht. Bis jetzt. Was LLMs für Sprache getan haben, tun wir für Tabellen. Der nächste Modalitätswechsel in der KI findet statt - und wir stellen das Team ein, das es möglich macht.

Momentum: Wir haben tabellarische Foundation-Modelle entwickelt und sind nun die weltweit führende Organisation im Bereich strukturiertes Daten-ML. Unser TabPFN v2-Modell wurde in Nature veröffentlicht und hat einen neuen Stand der Technik für tabellarisches maschinelles Lernen gesetzt. Seit seiner Veröffentlichung haben wir die Modellfähigkeiten um mehr als das 20-fache skaliert, über 3 Millionen Downloads erreicht, mehr als 6.000 GitHub-Sterne erhalten und sehen eine beschleunigte Akzeptanz in Forschung und Industrie - von der Erkennung von Lungenerkrankungen mit Oxford Cancer Analytics bis zur Verhinderung von Zugausfällen mit Hitachi und der Verbesserung von Entscheidungen in klinischen Studien mit BostonGene. Die schwierigste Arbeit liegt vor uns. Wir skalieren tabellarische Foundation-Modelle, um Millionen von Zeilen, Tausende von Merkmalen, Echtzeitinferenz und völlig neue Datenmodalitäten zu bewältigen - während wir die Infrastruktur aufbauen, um sie in Produktion in einigen der anspruchsvollsten Branchen der Erde einzusetzen. Dies sind offene Probleme, an denen sonst niemand auf diesem Niveau arbeitet.

Unser Team: Wir sind ein kleines, hochselektives Team von über 20 Ingenieuren, Forschern und GTM-Spezialisten, ausgewählt aus über 5.000 Bewerbungen, mit Hintergründen von Google, Apple, Amazon, Microsoft, G-Research, Jane Street, Goldman Sachs und CERN, geleitet von Frank Hutter, Noah Hollmann und Sauraj Gambhir und beraten von weltweit führenden KI-Forschern wie Bernhard Schölkopf und Turing-Preisträger Yann LeCun. Wir liefern schnell, schaffen erstklassige Forschung und halten uns gegenseitig an einen extrem hohen Standard.

Über die Rolle: Als Developer Relations - Gründungsrolle bei Prior Labs werden Sie das technische Gesicht von Prior Labs sein, verantwortlich für die Pflege einer lebendigen Community rund um unsere Foundation-Modelle. Als erster DevRel-Einsteller werden Sie bedeutende Inhalte erstellen und teilen, Beispiele und Tutorials entwickeln, die Dokumentation verbessern und bei Bedarf Code beitragen. Sie werden direkt mit Data Scientists über soziale Medien, Blogs, Discord, GitHub und bei Veranstaltungen interagieren, Einblicke und Unterstützung bieten und Feedback sammeln, das direkt beeinflusst, was wir bauen. Diese Rolle erfordert ein einzigartiges Gleichgewicht: Sie müssen technisch genug sein, um Glaubwürdigkeit bei ML-Ingenieuren zu erlangen, und sozial genug, um echte Beziehungen zu unserer Entwickler-Community aufzubauen.

Was dies tatsächlich bedeutet: Ihre Woche balanciert technisches Arbeiten mit Community-Engagement:

• Technische Arbeit (~60%): Schreiben von Python-Demos und Colab-Notebooks, Beitragen von Bugfixes und Verbesserungen zu unseren Repos, Erstellen von Tutorials, die reale TabPFN-Anwendungsfälle zeigen, Experimentieren mit dem Modell auf verschiedenen Datensätzen, Erstellen von Beispielanwendungen.
• Community-Arbeit (~40%): Beantworten von Fragen auf Discord und GitHub, Ausrichten von Community-Bürostunden, Teilen von Inhalten und Engagement in sozialen Medien, Sammeln und Synthese von Entwicklerfeedback, Organisieren von virtuellen Veranstaltungen oder Hackathons.

Kernbereiche des Einflusses:

• Aufbauen & Engagieren: Seien Sie die aktive, hilfsbereite Stimme von Prior Labs in Discord, GitHub, sozialen Medien und Data-Science-Communities. Bieten Sie technischen Support: Beantworten Sie Entwicklerfragen, helfen Sie bei der Fehlersuche, tragen Sie Bugfixes basierend auf Community-Feedback bei. Organisieren Sie Community-Initiativen wie virtuelle Treffen, Hackathons oder Botschafterprogramme. Nehmen Sie an Data-Science-Communities und Wettbewerben (Kaggle usw.) teil, um TabPFN zu präsentieren und Glaubwürdigkeit aufzubauen.
• Erstellen & Bilden: Versenden Sie technische Inhalte, die Data Scientists zum Erfolg verhelfen: Tutorials, Demos, Colab-Notebooks, Blogbeiträge, vergleichende Analysen. Erstellen Sie Ressourcen von Grund auf: Identifizieren Sie Anwendungsfälle, sammeln Sie Daten, implementieren Sie Lösungen, präsentieren Sie Ergebnisse. Pflegen und verbessern Sie die technische Dokumentation basierend auf Community-Feedback. Experimentieren Sie mit TabPFN auf verschiedenen Datensätzen, um Fähigkeiten zu entdecken und zu demonstrieren.
• Produktgetriebenes Wachstum: Arbeiten Sie mit dem Gründungsteam zusammen, um die DevRel-Strategie und -Prioritäten zu gestalten. Synthese von Community-Feedback und Übersetzung in umsetzbare Produktinsights. Bauen Sie Beziehungen zu Data-Science-Praktikern, Influencern und Partnern für die Inhaltszusammenarbeit auf. Verfolgen und optimieren Sie Community-Metriken (Engagement, Akzeptanz, Reichweite von Inhalten).

Was wir suchen:

• Technische Grundlage: Technischer Hintergrund mit Bachelor- oder Masterabschluss in Informatik, Data Science oder einem verwandten Bereich. Starke Python-Kenntnisse und die Fähigkeit, sauberen, funktionalen Code zu schreiben. Solide ML-Grundlagen: Sie verstehen Training, Feinabstimmung, Inferenz und können mit Frameworks wie scikit-learn, PyTorch oder ähnlichem arbeiten. Nachweisliche Erfolge in der technischen Arbeit in der Öffentlichkeit - wir müssen Ihre Beiträge sehen (Open-Source-PRs, technische Blogbeiträge, GitHub-Projekte, Konferenzvorträge usw.).
• Community-Aufbau: Sie haben aktiv an technischen Communities (GitHub, Discord, Stack Overflow, Twitter/X, Reddit usw.) teilgenommen und dazu beigetragen. Exzellente schriftliche und mündliche Kommunikation - Sie können komplexe ML-Konzepte klar an Praktiker erklären. Komfortabel, das öffentliche Gesicht zu sein - Sie genießen die Interaktion mit Entwicklern in sozialen Medien, Foren und bei Veranstaltungen.
• Erfahrung: 3+ Jahre in der Entwicklerbeziehungen, Community-Management, technischer Inhaltserstellung, ML-Engineering mit Community-Beteiligung oder ähnlichen Rollen, in denen Sie technische und Community-Arbeit verbunden haben. Nachweisliche Erfolge bei der Erstellung technischer Inhalte, die Entwickler tatsächlich nutzen und auf die sie sich beziehen.

Was Sie besonders macht:

• Sie haben an Kaggle oder ähnlichen Data-Science-Wettbewerben teilgenommen.
• Hintergrund als Data-Science- oder ML-Engineering-Praktiker.
• Erfahrung mit AutoML, MLOps oder Foundation-Modellen.
• Sie haben technische Communities (Discord, GitHub, Foren) von Grund auf aufgebaut oder erweitert.
• Sie haben technische Veranstaltungen, Hackathons oder Konferenzen organisiert.
• Aktives Netzwerk in der Data-Science/ML-Community.
• Open-Source-Maintainer oder häufiger Mitwirkender.
• Öffentliche Rednerfahrung auf technischen Konferenzen oder Meetups.

Das Leben bei Prior Labs: Wir sind ein kleines, ehrgeiziges Team, das eines der schwierigsten Probleme in der KI löst, und wir fangen gerade erst an. Sie werden eng mit weltklasse Forschern und Entwicklern zusammenarbeiten, die sich leidenschaftlich für die Qualität ihres Handwerks, die Auswirkungen ihrer Arbeit und die Menschen, mit denen sie arbeiten, einsetzen. Wir bewegen uns schnell, denken rigoros und nehmen uns die Zeit, die Dinge richtig zu machen. Wenn Sie von schwierigen Problemen begeistert sind, von realen Auswirkungen motiviert sind und Teil des Aufbaus von etwas sein möchten, das wichtig ist, würden wir uns freuen, von Ihnen zu hören.

Unsere Verpflichtungen: Wir glauben, dass die besten Produkte und Teams aus einer Vielzahl von Perspektiven, Erfahrungen und Hintergründen entstehen. Deshalb begrüßen wir Bewerbungen von Menschen aller Identitäten und Lebenswege, insbesondere von Personen, die sich jemals durch "nicht alle Kästchen abhaken" entmutigt gefühlt haben. Wir setzen uns dafür ein, ein sicheres, integratives Umfeld zu schaffen und Chancengleichheit unabhängig von Geschlecht, sexueller Orientierung, Herkunft, Behinderung oder einem anderen Merkmal, das Sie ausmacht, zu bieten. Wir kümmern uns darum, wie Ihre Daten behandelt werden. Lesen Sie unsere Datenschutzrichtlinie für die Rekrutierung, um genau zu erfahren, was wir sammeln, warum und wie lange wir es aufbewahren.