Auf einen Blick
- Aufgaben: Forschung an bahnbrechenden KI-Modellen für strukturierte Daten und Zusammenarbeit mit einem talentierten Team.
- Arbeitgeber: Innovatives Startup, das führend in der Entwicklung von tabellarischen KI-Modellen ist.
- Mitarbeitervorteile: Starke Mentorship-Programme, umfassende Gesundheitsleistungen und Zugang zu modernster Technologie.
- Andere Informationen: Kreatives und unterstützendes Arbeitsumfeld mit Fokus auf Vielfalt und Inklusion.
- Warum dieser Job: Sei Teil einer revolutionären Bewegung in der KI und arbeite an echten Herausforderungen.
- Gewünschte Qualifikationen: Aktuelles oder abgeschlossenes PhD-Studium in Informatik oder verwandten Bereichen, Erfahrung mit ML-Frameworks.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 2000 - 3000 € pro Monat.
Wer wir sind: Foundation-Modelle haben Text und Bilder transformiert, aber strukturierte Daten – die größte und folgenschwerste 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. 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 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, 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, arbeiten wir 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. Die nächste Wachstumsphase ist hier, was dies zu einem optimalen Zeitpunkt macht, um beizutreten.
Kernbereiche des Einflusses: Sie werden einer der ersten Wissenschaftler sein, die an einer völlig neuen Klasse von KI-Modellen zusammenarbeiten und arbeiten. 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 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
- Schaffung 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 hervorragender Python-Expertise. 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.
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 breiten Palette 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.
Research Scientist Intern (PhD) Arbeitgeber: Prior Labs
Kontaktperson:
Prior Labs HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Research Scientist Intern (PhD)
✨Tipp Nummer 1
Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Frag nach informellen Gesprächen oder Mentoring – viele sind bereit, ihre Erfahrungen zu teilen.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf technische Interviews vor! Übe mit Coding-Challenges und stelle sicher, dass du die Grundlagen von ML-Frameworks wie PyTorch und scikit-learn beherrschst. Wir wissen, dass das wichtig ist, also mach dich bereit!
✨Tipp Nummer 3
Sei proaktiv und zeige dein Interesse! Wenn du eine Stelle siehst, die dir gefällt, bewirb dich direkt über unsere Website. Zeig uns, dass du motiviert bist und bereit, Teil unseres Teams zu werden.
✨Tipp Nummer 4
Mach dich mit unseren Projekten vertraut! Lies unsere Veröffentlichungen und schau dir an, was wir tun. Das zeigt nicht nur dein Interesse, sondern gibt dir auch wertvolle Gesprächsstoff für Interviews.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Research Scientist Intern (PhD)
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 Qualifikationen haben, sondern auch gut ins Team passen.
Betone deine Erfahrungen: Hebe deine relevanten Erfahrungen hervor, besonders im Bereich maschinelles Lernen und tabellarische Daten. Zeige uns, was du in deinen bisherigen Projekten erreicht hast und wie das zu unserer Mission passt.
Verlinke deine Arbeiten: Wenn du Veröffentlichungen oder bedeutende Open-Source-Beiträge hast, vergiss nicht, diese zu verlinken. Das gibt uns einen besseren Einblick in deine Fähigkeiten und deinen Beitrag zur Community.
Bewirb dich über unsere Website: Wir empfehlen dir, dich direkt über unsere Website zu bewerben. So stellst du sicher, dass deine Bewerbung schnell und effizient bei uns ankommt. 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 der tabellarischen Datenverarbeitung und den neuesten Entwicklungen in der KI vertraut. Lies über die TabPFN v2 und andere relevante Modelle, um zu zeigen, dass du die Herausforderungen und Möglichkeiten in diesem Bereich verstehst.
✨Bereite deine Fragen vor
Überlege dir im Voraus einige kluge Fragen, die du während des Interviews stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Position und hilft dir, mehr über das Team und die Projekte zu erfahren, an denen du arbeiten würdest.
✨Zeige deine Erfahrungen
Bereite konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Forschung oder Projekten vor, die deine Fähigkeiten in ML-Frameworks wie PyTorch und scikit-learn demonstrieren. Zeige, wie du mit tabellarischen Daten gearbeitet hast und welche Ergebnisse du erzielt hast.
✨Sei authentisch und leidenschaftlich
Lass deine Begeisterung für die Arbeit mit KI und tabellarischen Daten durchscheinen. Sei ehrlich über deine Interessen und Ziele, denn das Team sucht nach jemandem, der wirklich motiviert ist, an diesen herausfordernden Problemen zu arbeiten.