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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle transformative ML-Lösungen und arbeite direkt mit strategischen Partnern.
- Arbeitgeber: Prior Labs, führend in strukturierten Daten-Maschinenlernen.
- Mitarbeitervorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, 30 Tage Urlaub, umfassende Gesundheitsleistungen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI mit einem talentierten Team und modernster Technologie.
- Gewünschte Qualifikationen: Starke Python-Kenntnisse und Erfahrung mit ML-Frameworks wie PyTorch.
- Andere Informationen: Dynamisches Arbeitsumfeld mit flexiblen Standorten in Freiburg, Berlin, San Francisco und NYC.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 43200 - 72000 € pro Jahr.
Wer wir sind: Prior Labs entwickelt Fundamentmodelle, die tabellarische Daten verstehen, das Rückgrat von Wissenschaft und Wirtschaft. Wir nutzen diese $600B Gelegenheit, um grundlegend zu verändern, wie Organisationen mit wissenschaftlichen, medizinischen, finanziellen und geschäftlichen Daten arbeiten.
Momentum: Wir sind die weltweit führende Organisation im Bereich strukturiertes Daten-ML. Unser TabPFN v2 Modell wurde in Nature veröffentlicht und hat einen neuen Maßstab für tabellarisches maschinelles Lernen gesetzt. Seit seiner Veröffentlichung haben wir die Modellfähigkeiten um mehr als das 20-fache skaliert, über 2,5 Millionen Downloads erreicht, 5.500+ GitHub-Sterne erhalten und sehen eine beschleunigte Akzeptanz in Forschung und Industrie.
Unser Team: Wir sind ein kleines, hochselektives Team von über 20 Ingenieuren und Forschern, ausgewählt aus über 5.000 Bewerbungen, mit Hintergründen von Google, Apple, Amazon, Microsoft, G-Research, Jane Street, Goldman Sachs und CERN, geleitet von den Schöpfern von TabPFN und beraten von weltweit führenden KI-Forschern wie Bernhard Schölkopf und Yann LeCun.
Was kommt als Nächstes: Unterstützt von erstklassigen Investoren und Führungskräften von Hugging Face, DeepMind und Silo AI wachsen wir schnell. Dies ist der Moment, um beizutreten: Helfen Sie uns, die Zukunft der strukturierten Daten-KI zu gestalten.
Kernbereiche der Auswirkungen: In dieser Rolle werden Sie mehr tun als nur Modelle bereitzustellen – Sie werden entscheidend dazu beitragen, transformative Lösungen zu liefern, die neu definieren, wie Organisationen Daten nutzen.
Was Sie tun werden:
- Kundenerfolg & Bereitstellung: Arbeiten Sie direkt mit Kunden zusammen, um Modelle bereitzustellen und sicherzustellen, dass sie greifbare Geschäftsergebnisse und messbare Auswirkungen erzielen.
- Integrationsengineering: Entwerfen und implementieren Sie nahtlose Integrationen mit Plattformen wie Databricks, Snowflake und komplexen Unternehmensökosystemen.
- Maßgeschneiderte KI-Lösungen: Passen Sie Modelle für verschiedene Anwendungsfälle an und optimieren Sie sie unter Berücksichtigung von Leistung, Skalierbarkeit und Geschäftsbedürfnissen.
- Produktfeedbackschleife: Sammeln Sie Erkenntnisse aus Kundenbereitstellungen, um die Produktentwicklung zu informieren und zu beeinflussen.
- Bereichsübergreifende Zusammenarbeit: Arbeiten Sie mit ML-Forschern, Produktmanagern und Ingenieuren zusammen, um bahnbrechende Forschung in skalierbare, produktionsbereite Lösungen zu übersetzen.
Was wir suchen:
- Starke Ingenieurgrundlagen mit Expertenkenntnissen in Python.
- Praktische Erfahrung mit ML-Frameworks, insbesondere PyTorch und Scikit-learn.
- Nachweisliche Erfolge bei der Bereitstellung von ML-Systemen in Produktionsumgebungen.
- Erfahrung mit Databricks, Snowflake oder anderen Unternehmensdatenplattformen.
- Strategisches Problemlösungsdenken mit starkem Fokus auf Kundenergebnisse.
- Engagement für sauberen, wartbaren und gut dokumentierten Code.
Bonuspunkte:
- Erfahrung in der Vor-Ort-Engineering oder technischen kundenorientierten Rollen.
- Beiträge zu Open-Source-Projekten im Bereich ML oder Datenengineering.
- Kenntnisse in Cloud-Plattformen (AWS, GCP, Azure) und modernen Datenpipelines.
- Expertise in APIs, Bereitstellungspipelines und Unternehmensintegrationsarchitekturen.
- Starke Kommunikationsfähigkeiten, um sowohl technische als auch geschäftliche Stakeholder anzusprechen.
Standorte: Büros in Freiburg, Berlin, San Francisco und NYC mit Flexibilität, an unseren Standorten zu arbeiten.
Vorteile: Wettbewerbsfähiges Vergütungspaket mit bedeutendem Eigenkapital, 30 Tage bezahlter Urlaub + Feiertage, umfassende Leistungen einschließlich Gesundheitsversorgung, Transport und Fitness, Arbeiten mit modernster ML-Architektur, erheblichen Rechenressourcen und einem Weltklasse-Team.
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 denen, 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, Behinderungen oder anderen Eigenschaften, die Sie ausmachen, zu bieten.
ML Engineer, Forward Deployed Arbeitgeber: Prior Labs
Kontaktperson:
Prior Labs HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: ML Engineer, Forward Deployed
✨Netzwerken ist alles!
Nutze LinkedIn und andere Plattformen, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Frag nach informellen Gesprächen oder Meetups – oft sind es persönliche Verbindungen, die dir den Zugang zu spannenden Jobmöglichkeiten verschaffen.
✨Sei proaktiv!
Warte nicht darauf, dass Stellenanzeigen veröffentlicht werden. Recherchiere Unternehmen, die dich interessieren, und kontaktiere sie direkt. Zeig dein Interesse und teile, wie du mit deinen Fähigkeiten einen Mehrwert bieten kannst.
✨Bereite dich auf technische Interviews vor!
Mach dich mit typischen Fragen und Herausforderungen im Bereich ML Engineering vertraut. Übe Coding-Challenges und sei bereit, deine Lösungen zu erklären. Das zeigt, dass du nicht nur die Theorie beherrschst, sondern auch praktisch anwenden kannst.
✨Bewirb dich über unsere Website!
Wenn du denkst, dass du gut zu uns passt, zögere nicht, dich über unsere Website zu bewerben. Wir suchen nach Talenten, die bereit sind, die Zukunft der strukturierten Daten-AI mitzugestalten. Lass uns gemeinsam etwas Großartiges schaffen!
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: ML Engineer, Forward Deployed
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei du selbst!: Wenn du deine Bewerbung schreibst, sei authentisch und zeige deine Persönlichkeit. Wir suchen nach Menschen, die nicht nur die richtigen Fähigkeiten haben, sondern auch gut ins Team passen.
Betone deine Erfahrungen: Erzähle uns von deinen bisherigen Projekten und Erfahrungen im Bereich ML. Zeige, wie du mit Technologien wie Python, PyTorch oder Scikit-learn gearbeitet hast und welche Erfolge du dabei erzielt hast.
Mach es klar und prägnant: Halte deine Bewerbung übersichtlich und auf den Punkt. Verwende klare Sprache und vermeide unnötigen Jargon. Wir schätzen gut strukturierte und leicht verständliche Bewerbungen.
Bewirb dich über unsere Website: Wir empfehlen dir, deine Bewerbung direkt über unsere Website einzureichen. So stellst du sicher, dass sie schnell und effizient bearbeitet wird. Wir freuen uns darauf, von dir zu hören!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Prior Labs vorbereitest
✨Verstehe die Grundlagen
Mach dich mit den Grundlagen des maschinellen Lernens und der spezifischen Technologien, die Prior Labs verwendet, vertraut. Wenn du über Python, PyTorch und Scikit-learn sprichst, zeige, dass du nicht nur die Theorie kennst, sondern auch praktische Erfahrungen hast.
✨Bereite dich auf technische Fragen vor
Erwarte technische Fragen zu ML-Frameworks und Deployment-Prozessen. Übe, wie du deine bisherigen Projekte und Herausforderungen beschreiben kannst, insbesondere solche, die mit Databricks oder Snowflake zu tun haben. Zeige, dass du strategisch denkst und Lösungen für Kundenprobleme findest.
✨Zeige deine Kommunikationsfähigkeiten
Da du mit verschiedenen Stakeholdern zusammenarbeiten wirst, ist es wichtig, deine Kommunikationsfähigkeiten zu demonstrieren. Übe, komplexe technische Konzepte einfach zu erklären und stelle sicher, dass du auch die geschäftlichen Auswirkungen deiner technischen Entscheidungen verstehst.
✨Sei bereit für praktische Aufgaben
Bereite dich darauf vor, während des Interviews praktische Aufgaben zu lösen. Dies könnte das Entwerfen einer Integrationsarchitektur oder das Optimieren eines Modells für einen bestimmten Anwendungsfall umfassen. Zeige, dass du in der Lage bist, theoretisches Wissen in die Praxis umzusetzen.