Full Stack Engineer, ML Platform

Wer wir sind: Foundation-Modelle haben Text und Bilder transformiert, aber strukturierte Daten - die größte und folgenschwerste Datenmodalität der Welt - blieben unberührt. 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 strukturierte Daten-ML. Unser TabPFN v2-Modell wurde in Nature veröffentlicht und setzte einen neuen Maßstab für tabellarisches maschinelles Lernen. Seit seiner Veröffentlichung haben wir die Modellfähigkeiten um mehr als das 20-fache skaliert, über 3 Millionen Downloads erreicht, 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 Welt 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: Wir suchen außergewöhnliche Ingenieure, die helfen, die ML-Plattform aufzubauen, die unsere tabellarischen Foundation-Modelllinien antreibt. Dies ist eine einzigartige Gelegenheit, an der Schnittstelle von Datenwissenschaft, Agenten, UX und realwirtschaftlichem Einfluss zu arbeiten. Sie werden am Produkt von Anfang bis Ende arbeiten: Frontend, Backend und alles dazwischen.

Woran Sie arbeiten werden:

• Den Kern der Plattform aufbauen, die tabellarische Foundation-Modelle in die Hände der Benutzer bringt - von Daten-Upload und -Erkundung bis hin zu Inferenz und Ergebnissen.
• Zuverlässige, latenzarme Backend-Dienste entwerfen, die Echtzeitinferenz von Modellen in großem Maßstab verarbeiten.
• Direkt mit dem Forschungsteam zusammenarbeiten, um neue Modellfähigkeiten in Produktionsmerkmale umzuwandeln.
• Die Frontend-Erfahrung für technische Benutzer (Datenwissenschaftler, ML-Ingenieure) besitzen, die hohe Erwartungen und geringe Toleranz für Reibungsverluste haben.

Sie könnten gut passen, wenn Sie:

• Über 3 Jahre Erfahrung im Aufbau hochverfügbarer, benutzerorientierter Produkte über den gesamten Stack haben, mit echtem Eigentum an dem, was ausgeliefert wurde.
• Erfahrung im Aufbau datengestützter Anwendungen (Dashboards, Analysetools, Datenexplorationsschnittstellen oder ähnliches) haben.
• Starke JavaScript/TypeScript- und Python-Kenntnisse haben - Sie sind in beiden wirklich gut, nicht nur in einer.
• Gute Produktinstinkte haben - Sie denken darüber nach, was der Benutzer tatsächlich braucht, nicht nur darüber, was das Ticket sagt.
• Komfortabel im Umgang mit ML-Systemen sind, auch wenn Sie keine Modelle selbst trainieren - Sie verstehen die Eingaben, Ausgaben und Fehlermodi von Modellen gut genug, um zuverlässige Schnittstellen darum herum zu bauen.
• Begeisterung für die Arbeit in einem sich schnell bewegenden, unklaren Umfeld haben, in dem neue Ideen schnell umgesetzt werden und der Benutzerimpact am wichtigsten ist.

Bonus:

• Erfahrung mit Cloud-Infrastruktur (GCP bevorzugt).
• Hintergrund im Aufbau von Entwicklerwerkzeugen, Datenplattformen oder ML-nahen Produkten.
• Erfahrung mit React, FastAPI und Postgres (unser aktueller Stack).

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 erstklassigen 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 werden 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.