Alemania
Chainguard
Prior Labs
Ingeniero Full Stack ML Platform
Alemania
Berlin, Alemania · Freiburg im Breisgau, Alemania
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Traducción automática. Consulta el original.
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, se mantuvieron 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 de 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 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, misión y modelos de pesos abiertos, ahora respaldados por más de €1 mil millones durante cuatro años.
Sobre el puesto
Buscamos ingenieros excepcionales para ayudar a construir la Plataforma de ML que impulsa nuestra línea de modelos fundacionales tabulares. Esta es una oportunidad única para trabajar en la intersección de la ciencia de datos, los agentes, la experiencia de usuario y el impacto económico real.
Trabajarás en el producto de extremo a extremo: frontend, backend y todo lo intermedio.
Vida en Prior Labs
Trabajarás junto a investigadores y constructores que se exigen un nivel muy alto, 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 tienen su sede 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.
Nos preocupa cómo se manejan tus datos: consulta nuestra página de Privacidad de Datos de Reclutamiento.
En qué trabajarás
- Construir la plataforma central que pone los modelos fundacionales tabulares en manos de los usuarios, desde la carga y exploración de datos hasta la inferencia y los resultados.
- Arquitectar servicios backend fiables y de baja latencia que manejen la inferencia de modelos en tiempo real a escala.
- Trabajar directamente con el equipo de investigación para convertir las nuevas capacidades del modelo en funciones de producción.
- Ser responsable de la experiencia frontend para usuarios técnicos (científicos de datos, ingenieros de ML) que tienen altas expectativas y baja tolerancia a la fricción.
Requisitos mínimos
Podrías encajar si tienes:
- 3+ años construyendo productos de cara al usuario y de alta disponibilidad en el full stack, con responsabilidad real sobre lo que se ha lanzado.
- Experiencia en la construcción de aplicaciones intensivas en datos (paneles, herramientas de análisis, interfaces de exploración de datos o similares).
- Sólidos conocimientos de JavaScript/TypeScript y Python — eres realmente bueno en ambos, no solo pasable en uno.
- Buen instinto de producto: piensas en lo que el usuario realmente necesita, no solo en lo que dice la tarea.
- Comodidad trabajando cerca de sistemas de ML, incluso si no estás entrenando modelos tú mismo: entiendes las entradas, salidas y modos de fallo de los modelos lo suficientemente bien como para construir interfaces fiables a su alrededor.
- Entusiasmo por trabajar en un entorno de ritmo rápido y ambiguo donde las nuevas ideas se lanzan rápidamente y el impacto en el usuario es lo más importante.
Puntos extra
- Experiencia en infraestructura en la nube (GCP preferible).
- Experiencia en la construcción de herramientas para desarrolladores, plataformas de datos o productos adyacentes a ML.
- Experiencia con React, FastAPI y Postgres (nuestro stack actual).
Más oportunidades con un solo perfil
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