Allemagne
askui GmbH
Prior Labs
Ingénieur ML, Déploiement Avancé
Allemagne
Berlin, Germany · New York, New York, United States
PythonAWSGCP
Traduction automatique. Consultez l’original.
Domaines d'impact principaux
Qui sommes-nous
Les modèles fondamentaux ont transformé le texte et les images. Les données structurées - le format de données le plus vaste et le plus important au monde - sont restées intactes, jusqu'à maintenant. Ce que les LLMs ont fait pour le langage, nous le faisons pour les tableaux.
Nous avons été les pionniers des modèles fondamentaux tabulaires : TabPFN v2 a fait la couverture de Nature, a dépassé les 3.5M+ téléchargements et les 7,500+ étoiles GitHub, et est utilisé en production, de la détection de maladies pulmonaires avec Oxford Cancer Analytics à la prévention des pannes de train avec Hitachi. Les problèmes les plus difficiles - des millions de lignes, l'inférence en temps réel, des modalités entièrement nouvelles - sont toujours ouverts, et personne d'autre n'y travaille à ce niveau.
Nous sommes une petite équipe très sélective de plus de 40 personnes issues de Google, DeepMind, Meta, Apple, Amazon, Jane Street et du CERN, dirigée par Frank Hutter, Noah Hollmann et Sauraj Gambhir, et conseillée par Bernhard Schölkopf et le lauréat du prix Turing Yann LeCun.
En juillet 2026, moins de 18 mois après notre pré-amorçage de 9M €, nous avons rejoint SAP en tant que laboratoire indépendant d'IA de pointe - même équipe, même mission, et mêmes modèles open-weights, désormais soutenus par plus de 1 milliards d'euros sur quatre ans.
Un modèle qui domine un benchmark et un modèle qui change la façon dont une organisation travaille sont deux choses différentes. Vous intégrerez nos modèles fondamentaux tabulaires dans les environnements de nos clients les plus stratégiques - en les intégrant dans de véritables plateformes et pipelines, en effectuant la science des données pratique pour prouver la valeur, et en assumant la responsabilité de l'implémentation jusqu'à la production.
Ceci est un rôle senior : vous gérerez les missions de bout en bout avec une grande autonomie, prendrez des décisions techniques difficiles dans l'ambiguïté, et travaillerez en étroite collaboration avec les équipes de science des données des clients en tant que pair expérimenté. Les schémas que vous découvrirez sur le terrain ne resteront pas sur le terrain - ils remonteront directement à nos chercheurs et façonneront ce que nous construirons ensuite. Vous ne vous contenterez pas de déployer des modèles ; vous contribuerez à façonner la manière dont Prior Labs se déploie à mesure que nous évoluons.
La vie chez Prior Labs
Vous travaillerez aux côtés de chercheurs et de développeurs qui se fixent des exigences très élevées - dans la qualité de leur travail et dans la manière dont ils collaborent entre eux. Nous avançons vite et prenons tout de même le temps de bien faire les choses.
Nos équipes sont basées à Berlin, Fribourg et New York - lorsque vous travaillez sur quelque chose d'aussi difficile que TabPFN, être dans la même pièce est important. Mais les personnes talentueuses viennent de partout, et dans des cas exceptionnels, nous sommes ouverts au travail à distance, ce qui implique généralement des déplacements fréquents vers l'un de nos bureaux. Où que vous soyez basé, toute l'entreprise se réunit régulièrement pour des séminaires afin de construire et de célébrer ensemble.
Nos Engagements
Les meilleurs produits et équipes sont construits par des personnes ayant un large éventail de perspectives et d'origines. Nous accueillons les candidatures de toutes les identités et de tous les horizons - surtout si vous vous êtes déjà senti découragé par le fait de "ne pas cocher toutes les cases" - et nous offrons des chances égales, indépendamment du genre, de l'orientation sexuelle, de l'origine, du handicap ou de toute autre caractéristique qui fait de vous ce que vous êtes.
Ce que vous ferez
- Intégrer : Intégrer nos modèles fondamentaux dans les plateformes clients, les environnements cloud et les pipelines ML.
- Faire de la science des données : Cadrer le problème sur des données réelles et complexes, ingénierer les caractéristiques, modéliser et comparer rigoureusement par rapport à la base de référence actuelle du client.
- Assurer la livraison : Porter les cas d'utilisation de bout en bout - de la première conversation à une solution de production fiable et documentée que vous assumez.
- Collaborer étroitement : Travailler avec les équipes de science des données et ML des clients en tant que pair, gagner leur confiance et les rendre plus rapides avec nos modèles.
- Adapter et optimiser : Personnaliser les modèles pour divers cas d'utilisation, en équilibrant performance, latence, échelle et coût.
- Boucler la boucle : Transformer les informations de déploiement en retours précis et prioritaires qui façonnent la feuille de route du modèle et du produit.
- Établir la norme : Définir les modèles de déploiement sur lesquels l'équipe s'appuiera à mesure que nous évoluons.
Ce que nous recherchons
- 3+ années d'expérience dans la construction et le déploiement de systèmes ML en production, avec une expérience avérée dans la résolution de problèmes complexes de bout en bout.
- Solides bases en ingénierie et expertise en Python.
- Capacité ML approfondie et pratique - vous construisez des modèles que vous comprenez et pouvez défendre, pas seulement appeler une API. Solide maîtrise de PyTorch et scikit-learn, avec une bonne compréhension des approches de type transformeur / modèle fondamental.
- Expertise en ML sur données tabulaires, séries temporelles ou données structurées.
- Déploiement cloud avéré (AWS, GCP, ou Azure) en production, maintenu de manière fiable dans des conditions réelles.
- Sens client mature - vous diagnostiquez le problème réel, naviguez entre les parties prenantes techniques et commerciales, et menez à bien les résultats.
- Grande autonomie et jugement sûr dans l'ambiguïté, et une préférence pour un code propre, maintenable et bien documenté.
Ce qui vous distingue
- Expérience préalable en déploiement avancé, ingénierie de solutions, ou expérience technique senior face aux clients.
- Contributions à des projets open-source pertinents en ML ou en ingénierie de données.
- Expérience dans l'intégration avec des écosystèmes de données d'entreprise et la conception de APIs et de pipelines de déploiement.
Nous nous soucions de la manière dont vos données sont traitées - consultez notre page sur la confidentialité des données de recrutement
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