Auf einen Blick
- Aufgaben: Design and build scalable backend systems and production-grade APIs for foundation models.
- Unternehmen: Prior Labs is pioneering tabular foundation models, leading the field in structured data ML.
- Vorteile: Work closely with world-class researchers and enjoy significant autonomy in your role.
- Weitere Informationen: Contributions to open-source projects are highly valued.
- Warum dieser Job: Join a small, ambitious team tackling one of AI's hardest problems with real-world impact.
- Qualifikationen: 3+ years in cloud engineering or SRE, with strong Python and IaC experience.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Wer wir sind
Foundation-Modelle haben Text und Bilder transformiert, aber strukturierte Daten – die größte und bedeutendste Datenmodality 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 Modality-Shift in der KI findet statt – und wir stellen das Team ein, das es möglich macht.
Momentum
Wir haben tabellarische Foundation-Modelle pioniert und sind nun die weltweit führende Organisation im Bereich strukturierte 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 mehr als 20-fach 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
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 Ingenieurpraktiken von Grund auf zu etablieren und die technische Richtung für die Bereitstellung von KI auf dem neuesten Stand entscheidend zu gestalten. Sie arbeiten direkt mit weltklasse KI-Forschern zusammen und übersetzen modernste 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 expandiert. Sie werden nicht nur Funktionen implementieren; Sie werden das Rückgrat unseres Unternehmens aufbauen.
Was Sie tun werden
- Architektur und Design robuster, skalierbarer und sicherer Backend-Systeme und produktionsreifer APIs für die Bereitstellung und Feinabstimmung unserer Foundation-Modelle.
- Hochwertigen, wartbaren Code (Python/FastAPI-Erfahrung wird sehr geschätzt) für Kern-Backend-Dienste erstellen und implementieren.
- Infrastruktur besitzen: Entwerfen, Bereitstellen und Verwalten der Kerninfrastruktur auf Cloud-Plattformen mit Fokus auf Zuverlässigkeit, Überwachung, Beobachtbarkeit und Kosteneffizienz.
- Verständnis der gesamten Lebensdauer des maschinellen Lernens (MLLC) von der Datenaufnahme und -vorbereitung bis zur Modellbereitstellung, Überwachung und Nachschulung.
- Sicherheits- und Compliance-Anforderungen sicherstellen: Implementierung sicherer, GDPR-konformer Systeme, einschließlich Datenspeicherung, Zugriffskontrolle, Nutzungstracking und Quotenverwaltung.
- Best Practices fördern: Hohe Standards für Tests, CI/CD, Dokumentation und Sicherheit innerhalb des Ingenieurteams vorantreiben.
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
Wir sind ein kleines, ehrgeiziges Team, das eines der schwierigsten Probleme in der KI löst, und wir fangen gerade erst an. Sie arbeiten eng mit weltklasse Forschern und Entwicklern zusammen, 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 gewährleisten. 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.
ML Engineer, Cloud Platform Arbeitgeber: Prior Labs
Located in a dynamic environment, Prior Labs focuses on groundbreaking AI solutions. The team consists of top-tier engineers and researchers from prestigious companies, ensuring high standards and rapid innovation. Enjoy a culture that values diverse perspectives and fosters inclusivity.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so ML Engineer, Cloud Platform erhalten könnten
✨Wende dich an die richtigen Communities
Schau dir Online-Communities und Foren an, die sich um Data Science drehen, wie Kaggle oder GitHub. Engagiere dich dort aktiv, teile deine Projekte und lerne von anderen – das wird dir helfen, nicht nur einen Fuß in die Tür zu bekommen, sondern auch wertvolle Kontakte zu knüpfen.
✨Präsentiere deine Daten-Projekte
Baue ein Portfolio auf, das deine besten Projekte zeigt. Nutze Plattformen wie GitHub oder eine persönliche Webseite, um deine Arbeiten zu veröffentlichen. Arbeitgeber im Data Science-Bereich schauen oft direkt auf praktische Erfahrungen, also zeig, was du drauf hast!
✨Nimm an Meetups und Hackathons teil
Besuche lokale Data Science-Meetups oder nehme an Hackathons teil. Diese Veranstaltungen sind nicht nur super, um dein Wissen zu erweitern, sondern auch Gold wert für Networking. Du lernst Fachkollegen kennen und kannst auf Lockere Art und Weise Eventualjobs ergattern.
✨Direkte Bewerbungen über unsere Seite
Vergiss nicht, direkt auf unserer Website nach Stellenangeboten bei Prior Labs zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um ML Engineer, Cloud Platform mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Lass deine Daten sprechen!:In einem Bereich wie Data Science ist es entscheidend, dass du deine praktischen Fähigkeiten präsentierst. Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die deine Analysefähigkeiten oder dein Wissen über Machine Learning demonstrieren, teile sie in deinem Lebenslauf oder füge einen Link zu deinem GitHub-Portfolio bei. Die Daten, die du analysiert hast, und die Tools, die du verwendest, sollten klar hervorgehoben werden.
Ergebnisse quantifizieren!:Unterstütze deine Erfahrung mit quantifizierbaren Ergebnissen. Zeige, wie du durch deine Analysen oder Modelle zur Entscheidungsfindung beigetragen hast oder wie deine Berechnungen den Rohdaten neue Erkenntnisse entlockt haben. Arbeitgeber in der Data Science sind oft an konkreten Verbesserungen und Effizienzsteigerungen interessiert!
Erläutere deine Lernbereitschaft!:Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, zeige in deinem Anschreiben, dass du bereit bist, zu lernen und dich weiterzuentwickeln. Sprich über deine Neugier für neue Technologien oder Methoden im Data Science Bereich. Vielleicht hast du auch Kurse besucht oder Zertifikate erworben, die deine Begeisterung zeigen!
Die richtige technische Sprache!:Achte darauf, dass deine Bewerbung alle relevanten technischen Begriffe enthält, die in der Data Science gebräuchlich sind. Nenne spezifische Programmier- und Analysetools wie Python, R oder SQL, die du beherrschst. Dies macht es für die Rekrutierer einfacher, schnell zu erkennen, dass du für die Rolle als ML Engineer, Cloud Platform bei Prior Labs gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Prior Labs vorbereitet
✨Bereite deine technischen Skills vor
In einem Vorstellungsgespräch für eine Data-Science-Position wird oft dein Wissen über Tools wie Python, R oder SQL getestet. Mach dich mit gängigen Algorithmen und deren Einsatzmöglichkeiten vertraut, denn technische Fragen können schnell kommen. Lass uns sicherstellen, dass du in diesen Bereichen glänzt!
✨Verschaffe dir einen Überblick über Projekte
Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, ist es wichtig, dass du konkrete Erfahrungen und Projekte vorweisen kannst. Wenn du bereits an Data-Science-Projekten gearbeitet hast, sei bereit, diese in der Tiefe zu erläutern und zu diskutieren, wie du die Probleme gelöst hast. Dein Portfolio kann hier einen echten Unterschied machen!
✨Vorbereitung auf case studies
In Data-Science-Interviews sind case studies und praktische Probleme häufig Teil des Gesprächs. Übe, wie du strukturiert und logisch an solche Aufgaben herangehst. Arbeitgeber möchten sehen, wie du Daten analysierst und Lösungen entwickelst – bring also deine analytischen Fähigkeiten mit!
✨Zeige deine Leidenschaft für Daten
Mehr denn je geht es bei einer Vollzeitstelle darum, dass du nicht nur die Skills hast, sondern auch wirklich für das Feld brennst. Teile Anekdoten oder Erfahrungen, die zeigen, wie du zur Datenwissenschaft gekommen bist und was dich fasziniert. Diese Begeisterung kann für Prior Labs entscheidend sein!