Allemagne
ALTEN
Prior Labs
Ingénieur ML, Infrastructure
Allemagne
Freiburg im Breisgau, Baden-Württemberg, Germany · Berlin, Germany
PythonGCPDockerGo
Traduction automatique. Consultez l’original.
À propos du poste
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 ne travaille dessus 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.
À propos du poste
Nous dépensons des dizaines de millions par an en calcul GPU pour entraîner des modèles fondamentaux tabulaires. Ce n'est pas un objectif, c'est ce que nous exécutons aujourd'hui, et cela ne cesse de croître. La personne qui gère cette infrastructure prend des décisions valant des millions de dollars : architecture du cluster, efficacité de la planification, stratégie des fournisseurs, sélection du matériel. Une mauvaise décision coûte des centaines de milliers d'euros.
Aujourd'hui, nous utilisons Slurm sur GCP dans plusieurs clusters. Nous évoluons vers une infrastructure multi-cluster et multi-fournisseurs et évaluons les nouvelles générations de matériel dès leur mise en ligne. Vous êtes responsable de l'ensemble du full stack, des opérations du cluster et de l'optimisation des coûts à la performance de l'entraînement distribué et à la couche d'outillage qui permet aux chercheurs d'avancer rapidement. Vous travaillez directement avec l'équipe de recherche et comprenez suffisamment ce qu'ils font pour prendre des décisions d'infrastructure qui les aident réellement. Et ce n'est pas un rôle de pur support. Nous opérons dans un environnement ouvert. Si vous avez la prochaine architecture tabulaire de pointe en tête, allez-y et entraînez-la.
La vie chez Prior Labs
Vous travaillerez aux côtés de chercheurs et de développeurs qui se fixent des exigences très élevées - tant dans la qualité de leur travail que dans la manière dont ils collaborent. Nous avançons rapidement tout en prenant 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'expériences. 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.
Nous nous soucions de la manière dont vos données sont traitées - consultez notre page sur la confidentialité des données de recrutement
Sur quoi vous travaillerez
- Gérer et faire évoluer l'infrastructure GPU multi-cluster. Slurm sur GCP aujourd'hui, multi-fournisseurs et nouveau matériel demain. Architecture, planification, fiabilité, optimisation des coûts
- Optimiser l'utilisation des GPU et le débit d'entraînement : profilage, optimisation de la mémoire, goulots d'étranglement de communication, débogage au niveau système de l'entraînement distribué sur de grandes exécutions
- Concevoir la prochaine génération de notre infrastructure : orchestration multi-cluster, nouvelles générations de GPU, diversification des fournisseurs, planification de la capacité face à la demande croissante de calcul
- Construire la couche de productivité des développeurs : pipelines CI, suivi des expériences, registre de modèles, traitement des données et outillage interne qui maintient une vitesse d'itération de recherche élevée
- Gérer le budget de calcul. Vous comprenez le coût par FLOP selon les fournisseurs et le matériel, et vous détestez le gaspillage de calcul
- Stack technologique : Slurm, GCP, Docker, wandb, GitHub Actions, uv, PyTorch, Triton
Prérequis
Vous pourriez être un bon candidat si vous avez :
- 3+ années d'expérience dans la construction et l'exploitation d'infrastructures GPU en production ou de systèmes d'entraînement distribué à grande échelle. Dans un laboratoire d'IA majeur, une startup ML bien financée, ou un environnement HPC
- Expérience pratique approfondie avec Slurm et la gestion de clusters. Vous avez débogué des échecs de planification, optimisé l'utilisation sur des charges de travail GPU multi-locataires, et exploité une infrastructure où les temps d'arrêt ont un coût réel
- Pensée système de niveau expert : bande passante mémoire, profilage GPU. Vous raisonnez sur le matériel, pas sur les configurations
- Solides compétences en Python et une réelle maîtrise des internes de PyTorch. Suffisamment pour profiler une exécution d'entraînement et déterminer si le goulot d'étranglement est le chargement des données, la communication ou le calcul
- Expérience avérée dans la prise de décisions d'infrastructure qui ont amélioré de manière mesurable le débit d'entraînement ou l'efficacité des coûts
- Solides compétences en outillage IA. Vous utilisez Claude Code, Cursor, ou des outils similaires couramment pour avancer rapidement sans sacrifier la qualité
Atouts supplémentaires
- Expérience d'exploitation avec des dépenses GPU de l'ordre de plusieurs dizaines de millions
- Expérience en infrastructure multi-cloud ou hybride HPC/cloud
- Expérience avec Triton, CUDA, ou des noyaux personnalisés
- Expérience de passage d'un cluster unique à une orchestration multi-cluster
- Expérience dans la construction d'outils de suivi d'expériences, de registre de modèles ou de pipelines ML
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