Research Scientist Intern (PhD)

Wer wir sind: Foundation-Modelle haben Text und Bilder transformiert, aber strukturierte Daten – die größte und folgenschwerste Datenmodalität der Welt – blieben unberührt. 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 setzte einen neuen Stand der Technik für tabellarisches maschinelles Lernen. 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 unter der Leitung 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 Frühphase, 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 10.000 auf über 1 Million 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 im Studium oder im Besitz eines PhD in Informatik, angewandter Mathematik, Statistik, Elektrotechnik oder einem verwandten Bereich (wir ziehen auch außergewöhnliche Master-Studenten in Betracht). Tiefgehende 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.