Research Scientist Intern (PhD)

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.

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 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 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 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.

Was kommt als Nächstes: Im Jahr 2025 haben wir 9 Millionen Euro Pre-Seed von Balderton Capital gesammelt, unterstützt von Führungspersönlichkeiten von Hugging Face, DeepMind und Black Forest Labs. Der nächste Modalitätswechsel in der KI findet statt - und wir stellen das Team ein, das es möglich macht.

Kernbereiche der Auswirkungen: Sie werden einer der ersten Wissenschaftler sein, die an einer völlig neuen Klasse von KI-Modellen zusammenarbeiten und arbeiten, nicht nur an inkrementellen Verbesserungen. Als Startup in der frühen Phase, das an Foundation-Modellen für tabellarische Daten arbeitet, haben wir unzählige spannende Forschungsideen und Probleme zu erkunden - Sie werden sicher Herausforderungen finden, die Ihren Interessen und Ihrer Expertise entsprechen. Wir arbeiten an Problemen wie:

• Skalierung unserer Transformer-Architekturen von 10K auf über 1M Proben bei gleichbleibender Leistung
• Aufbau multimodaler Modelle, die Text- und tabellarisches Verständnis auf proprietären Daten kombinieren
• Entwicklung spezialisierter Architekturen für Zeitreihen, Prognosen und Anomalieerkennung
• Erstellung effizienter Inferenzmethoden für die Produktionsbereitstellung
• Forschung zum kausalen Verständnis in Foundation-Modellen
• Entwurf neuartiger Ansätze zur Handhabung mehrerer verwandter Tabellen

Was wir suchen: Derzeit ein PhD-Studium in Informatik, angewandter Mathematik, Statistik, Elektrotechnik oder einem verwandten Bereich (wir werden auch außergewöhnliche Master-Studenten in Betracht ziehen). Tiefe Erfahrung mit ML-Frameworks, insbesondere PyTorch und scikit-learn. Starke Ingenieurgrundlagen mit hervorragenden Python-Kenntnissen. Erfahrung in der Datenwissenschaft und der Arbeit mit tabellarischen Daten oder Zeitreihen. Veröffentlichungen in erstklassigen Fachzeitschriften (NeurIPS, ICML, ICLR) oder bedeutende Open-Source-Beiträge.

Vorteile: Starke Mentoring- und berufliche Entwicklungsmöglichkeiten. Arbeiten Sie mit modernster ML-Architektur, erheblichen Rechenressourcen und einem erstklassigen Team. Umfassende Vorteile, einschließlich Gesundheitsversorgung, Transport und Fitness.

Standort: Büros in Freiburg, Deutschland - einer Universitätsstadt am Rande des Schwarzwalds, der Schweiz und Frankreich, sowie in Berlin - einem globalen Technologiezentrum und einer der dynamischsten Städte Europas.

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, Behinderungen oder anderen Eigenschaften, die Sie ausmachen, zu bieten.