Alemanha
askui GmbH
Prior Labs
Engenheiro(a) de ML, Forward Deployed
Alemanha
Berlin, Germany · New York, New York, United States
PythonAWSGCP
Tradução automática. Consulte o original.
Principais Áreas de Impacto
Quem somos
Os modelos de fundação transformaram texto e imagens. Dados estruturados - o maior e mais importante formato de dados do mundo - permaneceram intocados, até agora. O que os LLMs fizeram pela linguagem, nós estamos fazendo pelas tabelas.
Fomos pioneiros em modelos de fundação tabulares: o TabPFN v2 foi capa da Nature, passou de 3.5M+ downloads e 7,500+ estrelas no GitHub, e roda em produção desde a detecção de doenças pulmonares com a Oxford Cancer Analytics até a prevenção de falhas em trens com a Hitachi. Os problemas mais difíceis - milhões de linhas, inferência em tempo real, modalidades totalmente novas - ainda estão abertos, e ninguém mais está trabalhando neles neste nível.
Somos uma equipe pequena e altamente seletiva de mais de 40 pessoas com experiência em Google, DeepMind, Meta, Apple, Amazon, Jane Street e CERN, liderada por Frank Hutter, Noah Hollmann e Sauraj Gambhir, e assessorada por Bernhard Schölkopf e Yann LeCun, vencedor do Prêmio Turing.
Em julho de 2026, menos de 18 meses após nosso pré-seed de €9M, nos juntamos à SAP como um laboratório independente de IA de ponta - mesma equipe, missão e modelos de pesos abertos, agora apoiados por mais de €1 bilhão ao longo de quatro anos.
Um modelo que lidera um benchmark e um modelo que muda a forma como uma organização funciona são duas coisas diferentes. Você levará nossos modelos de fundação tabulares para os ambientes de nossos clientes mais estratégicos - integrando-os em plataformas e pipelines reais, realizando a ciência de dados prática para comprovar o valor e assumindo a implementação até a produção.
Esta é uma posição sênior: você será responsável por projetos de ponta a ponta com alta autonomia, tomará decisões técnicas difíceis em situações de ambiguidade e trabalhará lado a lado com as equipes de ciência de dados dos clientes como um colega sênior. Os padrões que você descobrir em campo não ficarão em campo - eles retornarão diretamente aos nossos pesquisadores e moldarão o que construiremos a seguir. Você não apenas implantará modelos; você ajudará a moldar como a Prior Labs se implanta à medida que escalamos.
Vida na Prior Labs
Você trabalhará ao lado de pesquisadores e construtores que se cobram um padrão muito alto - na qualidade do trabalho e na forma como trabalham uns com os outros. Agimos rápido e ainda assim dedicamos tempo para fazer as coisas direito.
Nossas equipes estão baseadas em Berlim, Freiburg e Nova York - quando você está trabalhando em algo tão difícil quanto o TabPFN, estar na mesma sala importa. Mas grandes pessoas vêm de todos os lugares, e em casos excepcionais estamos abertos a trabalho remoto, o que geralmente significa viagens frequentes a um de nossos escritórios. Onde quer que você esteja baseado, toda a empresa se reúne regularmente para eventos fora do local de trabalho para construir e celebrar juntos.
Nossos Compromissos
Os melhores produtos e equipes são construídos por pessoas com uma ampla gama de perspectivas e origens. Damos as boas-vindas a candidaturas de todas as identidades e origens - especialmente se você já se sentiu desencorajado por "não preencher todas as caixas" - e oferecemos oportunidades iguais, independentemente de gênero, orientação sexual, origem, deficiência ou qualquer outra característica que o torna quem você é.
O que você fará
- Integrar: Incorporar nossos modelos de fundação em plataformas de clientes, ambientes de nuvem e pipelines de ML.
- Fazer Ciência de Dados: Enquadrar o problema em dados reais e complexos, engenheirar features, modelar e comparar rigorosamente com a linha de base atual do cliente.
- Assumir a Entrega: Levar casos de uso de ponta a ponta - desde a primeira conversa até uma solução de produção confiável e documentada pela qual você se responsabiliza.
- Parceria Profunda: Trabalhar com equipes de ciência de dados e ML do cliente como um colega, conquistar a confiança deles e torná-los mais rápidos com nossos modelos.
- Adaptar e Otimizar: Personalizar modelos para diversos casos de uso, equilibrando desempenho, latência, escala e custo.
- Fechar o Ciclo: Transformar insights de implantação em feedback claro e priorizado que molda o roteiro do modelo e do produto.
- Estabelecer o Padrão: Definir os padrões de implantação nos quais a equipe se baseará à medida que escalamos.
O que procuramos
- 3+ anos construindo e implantando sistemas de ML em produção, com um histórico de resolução de problemas difíceis de ponta a ponta.
- Fortes fundamentos de engenharia e proficiência em nível de especialista em Python.
- Profundo conhecimento prático de ML - você constrói modelos que entende e pode defender, não apenas chama uma API. Forte com PyTorch e scikit-learn, com uma compreensão sólida das abordagens de transformadores / modelos de fundação.
- Profundidade em ML para dados tabulares, séries temporais ou dados estruturados.
- Implantação comprovada em nuvem (AWS, GCP ou Azure) em produção, mantida de forma confiável sob condições do mundo real.
- Instinto de cliente maduro - você diagnostica o problema real, navega por stakeholders técnicos e de negócios, e busca resultados.
- Alta autonomia e bom senso em situações de ambiguidade, e um viés para código limpo, de fácil manutenção e bem documentado.
O que te diferencia
- Experiência prévia em implantação avançada (forward-deployed), engenharia de soluções ou experiência técnica sênior voltada para o cliente.
- Contribuições para projetos de código aberto relevantes em ML ou engenharia de dados.
- Experiência em integração com ecossistemas de dados corporativos e no design de APIs e pipelines de implantação.
Nós nos preocupamos com a forma como seus dados são tratados - consulte nossa página de Privacidade de Dados de Recrutamento
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