ML Engineer, Backend

Wer wir sind

Foundation-Modelle haben Text und Bilder transformiert. Strukturierte Daten - das größte und folgenschwerste Datenformat der Welt - blieben bis jetzt unberührt. Was LLMs für Sprache getan haben, tun wir für Tabellen. Wir haben tabellarische Foundation-Modelle pioniert: TabPFN v2 war eine Titelgeschichte in Nature, hat über 3,5 Millionen Downloads und mehr als 7.500 GitHub-Sterne erreicht und läuft in der Produktion, von der Erkennung von Lungenkrankheiten mit Oxford Cancer Analytics bis zur Verhinderung von Zugausfällen mit Hitachi. Die schwierigsten Probleme - Millionen von Zeilen, Echtzeitinferenz, völlig neue Modalitäten - sind noch offen, und niemand sonst arbeitet auf diesem Niveau daran.

Wir sind ein kleines, hochselektives Team von über 40 Personen mit Hintergründen von Google, DeepMind, Meta, Apple, Amazon, Jane Street und CERN, geleitet von Frank Hutter, Noah Hollmann und Sauraj Gambhir, und beraten von Bernhard Schölkopf und dem Turing-Preisträger Yann LeCun. Im Juli 2026, weniger als 18 Monate nach unserer Vorfinanzierung von 9 Millionen Euro, traten wir SAP als unabhängiges Frontier-AI-Labor bei - dasselbe Team, dieselbe Mission und offene Gewichtsmodelle, jetzt unterstützt von mehr als 1 Milliarde Euro über vier Jahre.

Über die Rolle

Sie werden die Verantwortung für das Design, den Aufbau und die Skalierung der Kerninfrastruktur übernehmen, die die Foundation-Modelle von Prior Labs in die Welt bringt. Dies ist eine einzigartige Gelegenheit, grundlegende architektonische Entscheidungen zu treffen, bewährte Ingenieurepraktiken von Grund auf zu etablieren und die technische Richtung für die Bereitstellung modernster KI entscheidend zu gestalten. Sie arbeiten direkt mit weltklasse KI-Forschern zusammen und übersetzen bahnbrechende Modelle in zuverlässige, skalierbare Produktionssysteme. Diese Rolle bietet erhebliche Autonomie und Einfluss, mit klaren Wegen, sich in Bereichen zu spezialisieren, für die Sie leidenschaftlich sind (wie ML-Infrastruktur oder Kern-Backend-Systeme) oder in eine technische Führungsposition zu wachsen, während unser Team wächst. Sie werden nicht nur Funktionen implementieren; Sie werden das Rückgrat unseres Unternehmens aufbauen.

Was Sie tun werden

• Architektur & Design: Entwerfen robuster, skalierbarer und sicherer Backend-Systeme und produktionsgerechter APIs zur Bereitstellung und Feinabstimmung unserer Foundation-Modelle.
• Aufbau & Implementierung: Entwickeln Sie hochwertigen, wartbaren Code (Erfahrung mit Python/FastAPI wird sehr geschätzt) für zentrale Backend-Dienste.
• Infrastruktur besitzen: Entwerfen, bereitstellen und verwalten Sie die Kerninfrastruktur auf Cloud-Plattformen mit Fokus auf Zuverlässigkeit, Überwachung, Beobachtbarkeit und Kosteneffizienz.
• Kern-MLOps-Konzepte: Verständnis des gesamten Lebenszyklus des maschinellen Lernens (MLLC) von der Datenaufnahme und -vorbereitung bis zur Modellbereitstellung, -überwachung und -neutrainierung.
• Sicherheits- & Compliance-Gewährleistung: Implementieren Sie sichere, GDPR-konforme Systeme, einschließlich Datenspeicherung, Zugriffskontrolle, Nutzungstracking und Quotenverwaltung.
• Best Practices fördern: Setzen Sie hohe Standards für Tests, CI/CD, Dokumentation und Sicherheit innerhalb des Engineering-Teams.

Qualifikationen

• Über 3 Jahre Berufserfahrung in einer Cloud-Engineering-, Datenplattform- oder SRE-Rolle mit nachweislicher Erfolgsbilanz im Management von Produktionsinfrastrukturen.
• Nachgewiesene Erfahrung im Aufbau und in der Wartung dateninintensiver Systeme mit einem starken Verständnis für Datenmodellierung, -speicherung und -verarbeitungstechnologien.
• Starke praktische Erfahrung mit Infrastructure as Code (IaC) unter Verwendung von Tools wie Terraform.
• Signifikante Erfahrung mit Containerisierungs- und Orchestrierungstechnologien (Docker, Kubernetes).
• Kenntnisse in Python.

Was Sie von anderen unterscheidet

• Erfahrung im Aufbau oder Management von Infrastrukturen speziell für maschinelles Lernen (MLOps, Modellbereitstellungsframeworks, Feature Stores, Datenpipelines).
• Praktische Erfahrung mit modernen Datenlager- und Verarbeitungsplattformen wie Databricks, Snowflake oder BigQuery.
• Beiträge zu relevanten Open-Source-Projekten.

Das Leben bei Prior Labs

Sie arbeiten neben Forschern und Entwicklern, die sich selbst hohe Maßstäbe setzen - sowohl in der Qualität ihrer Arbeit als auch in der Art und Weise, wie sie miteinander arbeiten. Wir bewegen uns schnell und nehmen uns dennoch die Zeit, die Dinge richtig zu machen. Unsere Teams sind in Berlin, Freiburg und New York ansässig - wenn Sie an etwas so Schwierigen wie TabPFN arbeiten, ist es wichtig, im selben Raum zu sein. Aber großartige Menschen kommen von überall her, und in Ausnahmefällen sind wir offen für Remote-Arbeit, was normalerweise häufige Reisen zu einem unserer Büros bedeutet. Wo auch immer Sie ansässig sind, kommt das gesamte Unternehmen regelmäßig zu Offsites zusammen, um gemeinsam zu bauen und zu feiern.

Unsere Verpflichtungen

Die besten Produkte und Teams werden von Menschen mit einer breiten Palette von Perspektiven und Hintergründen aufgebaut. Wir begrüßen Bewerbungen aus allen Identitäten und Lebensbereichen - insbesondere wenn Sie sich jemals entmutigt gefühlt haben, weil Sie "nicht jede Box abhaken" - und bieten gleiche Chancen unabhängig von Geschlecht, sexueller Orientierung, Herkunft, Behinderung oder einem anderen Merkmal, das Sie ausmacht, wer Sie sind. Wir kümmern uns darum, wie Ihre Daten behandelt werden - siehe unsere Seite zum Datenschutz bei der Rekrutierung.