Alemania
AFC-Gruppe
Prior Labs
Ingeniero/a de ML, Despliegue Avanzado
Alemania
Berlin, Germany · New York, New York, United States
PythonAWSGCP
Traducción automática. Consulta el original.
Áreas Clave de Impacto
¿Quiénes somos?
Los modelos fundacionales han transformado el texto y las imágenes. Los datos estructurados, el formato de datos más grande y de mayor impacto del mundo, permanecieron intactos, hasta ahora. Lo que LLMs hizo por el lenguaje, nosotros lo estamos haciendo por las tablas.
Fuimos pioneros en modelos fundacionales tabulares: TabPFN v2 fue portada de Nature, ha superado los 3.5M+ descargas y 7,500+ estrellas en GitHub, y se ejecuta en producción desde la detección de enfermedades pulmonares con Oxford Cancer Analytics hasta la prevención de fallos en trenes con Hitachi. Los problemas más difíciles —millones de filas, inferencia en tiempo real, modalidades completamente nuevas— siguen abiertos, y nadie más está trabajando en ellos a este nivel.
Somos un equipo pequeño y muy selecto de más de 40 personas con experiencia en Google, DeepMind, Meta, Apple, Amazon, Jane Street y CERN, liderado por Frank Hutter, Noah Hollmann y Sauraj Gambhir, y asesorado por Bernhard Schölkopf y el ganador del Premio Turing Yann LeCun.
En julio de 2026, menos de 18 meses después de nuestra ronda pre-seed de €9M, nos unimos a SAP como un laboratorio independiente de IA de vanguardia: el mismo equipo, la misma misión y los mismos modelos de pesos abiertos, ahora respaldados por más de €1 mil millones durante cuatro años.
Un modelo que encabeza un benchmark y un modelo que cambia la forma en que una organización trabaja son dos cosas diferentes. Llevarás nuestros modelos fundacionales tabulares a los entornos de nuestros clientes más estratégicos: integrándolos en plataformas y pipelines reales, realizando ciencia de datos práctica para demostrar valor y asumiendo la responsabilidad de la implementación hasta la producción.
Este es un puesto senior: serás responsable de los proyectos de principio a fin con alta autonomía, tomarás decisiones técnicas difíciles en situaciones ambiguas y trabajarás codo con codo con los equipos de ciencia de datos del cliente como un colega senior. Los patrones que descubras en el campo no se quedarán en el campo: fluirán directamente a nuestros investigadores y darán forma a lo que construyamos a continuación. No solo desplegarás modelos; ayudarás a dar forma a cómo Prior Labs se despliega a medida que escalamos.
Vida en Prior Labs
Trabajarás junto a investigadores y constructores que se exigen un alto nivel, tanto en la calidad de su trabajo como en la forma en que colaboran entre sí. Nos movemos rápido y aun así nos tomamos el tiempo necesario para hacer las cosas bien.
Nuestros equipos se encuentran en Berlín, Friburgo y Nueva York; cuando trabajas en algo tan difícil como TabPFN, estar en la misma sala importa. Pero las grandes personas provienen de todas partes, y en casos excepcionales estamos abiertos al trabajo remoto, lo que generalmente implica viajes frecuentes a una de nuestras oficinas. Dondequiera que te encuentres, toda la empresa se reúne regularmente para eventos fuera de la oficina para construir y celebrar juntos.
Nuestros Compromisos
Los mejores productos y equipos se construyen con personas de una amplia gama de perspectivas y orígenes. Damos la bienvenida a solicitudes de todas las identidades y ámbitos de la vida, especialmente si alguna vez te has sentido desanimado por "no cumplir todos los requisitos", y ofrecemos igualdad de oportunidades independientemente del género, orientación sexual, origen, discapacidad o cualquier otro rasgo que te haga ser quien eres.
¿Qué harás?
- Integrar: Incrustar nuestros modelos fundacionales en plataformas de clientes, entornos en la nube y pipelines de ML.
- Realizar Ciencia de Datos: Enmarcar el problema en datos reales y complejos, diseñar características, modelar y comparar rigurosamente con la línea de base actual del cliente.
- Gestionar la Entrega: Llevar casos de uso de principio a fin, desde la primera conversación hasta una solución de producción fiable y documentada que respaldes.
- Colaborar Estrechamente: Trabajar con los equipos de ciencia de datos y ML del cliente como un igual, ganarse su confianza y hacerlos más rápidos con nuestros modelos.
- Adaptar y Optimizar: Personalizar modelos para diversos casos de uso, equilibrando rendimiento, latencia, escala y coste.
- Cerrar el Ciclo: Convertir los conocimientos de despliegue en comentarios precisos y priorizados que den forma al modelo y a la hoja de ruta del producto.
- Establecer el Estándar: Establecer los patrones de despliegue sobre los que el equipo construirá a medida que escalamos.
¿Qué buscamos?
- Más de 3 años construyendo y desplegando sistemas de ML en producción, con un historial de resolución de problemas difíciles de principio a fin.
- Sólidos fundamentos de ingeniería y un nivel experto en Python.
- Profunda habilidad práctica en ML: construyes modelos que entiendes y puedes defender, no solo llamas a una API. Fuerte con PyTorch y scikit-learn, con una sólida comprensión de los enfoques de transformadores / modelos fundacionales.
- Profundidad en ML tabular, series temporales o datos estructurados.
- Despliegue probado en la nube (AWS, GCP o Azure) en producción, manteniéndolo fiable en condiciones del mundo real.
- Instinto maduro para el cliente: diagnosticas el problema real, navegas por los interlocutores técnicos y de negocio, y te diriges a obtener resultados.
- Alta autonomía y buen juicio en la ambigüedad, y una preferencia por código limpio, mantenible y bien documentado.
Lo que te distingue
- Experiencia previa en despliegue avanzado, ingeniería de soluciones o experiencia técnica senior de cara al cliente.
- Contribuciones a proyectos de código abierto relevantes en ML o ingeniería de datos.
- Experiencia en la integración con ecosistemas de datos empresariales y en el diseño de APIs y pipelines de despliegue.
Nos importa cómo se manejan tus datos: consulta nuestra página de Privacidad de Datos de Reclutamiento
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