Alemanha
Chainguard
Prior Labs
Engenheiro(a) Full Stack, Plataforma de ML
Alemanha
Berlin, Alemanha · Freiburg im Breisgau, Alemanha
JavaScriptTypeScriptPythonReactGCP
Tradução automática. Consulte o original.
Quem somos
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 por 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 em aberto, e ninguém mais está trabalhando neles neste nível.
Somos uma equipe pequena e altamente seletiva de mais de 40 pessoas com backgrounds do Google, DeepMind, Meta, Apple, Amazon, Jane Street e CERN, liderada por Frank Hutter, Noah Hollmann e Sauraj Gambhir, e assessorada por Bernhard Schölkopf e pelo vencedor do Turing Award, Yann LeCun.
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.
Sobre a vaga
Estamos procurando engenheiros excepcionais para ajudar a construir a Plataforma de ML que impulsiona nossa linha de modelos de fundação tabulares. Esta é uma chance única de trabalhar na interseção de ciência de dados, agentes, UX e impacto econômico no mundo real.
Você trabalhará no produto de ponta a ponta: frontend, backend e tudo mais.
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. Nós nos movemos rápido e ainda assim tiramos 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 para um de nossos escritórios. Onde quer que você esteja, 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 backgrounds. 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.
Nós nos preocupamos com a forma como seus dados são tratados - veja nossa página de Privacidade de Dados de Recrutamento
Com o que você vai trabalhar
- Construir a plataforma central que coloca modelos de fundação tabulares nas mãos dos usuários — desde o upload e exploração de dados até a inferência e resultados
- Arquitetar serviços de backend confiáveis e de baixa latência que lidam com inferência de modelos em tempo real e em escala
- Trabalhar diretamente com a equipe de pesquisa para transformar novas capacidades de modelos em recursos de produção
- Ser o responsável pela experiência frontend para usuários técnicos (cientistas de dados, engenheiros de ML) que têm altas expectativas e baixa tolerância a atritos
Requisitos mínimos
Você pode ser um bom candidato se tiver:
- 3+ anos construindo produtos voltados ao usuário e de alta disponibilidade em todo o espectro full stack, com propriedade real do que foi entregue
- Experiência na construção de aplicações intensivas em dados (dashboards, ferramentas de análise, interfaces de exploração de dados ou similares)
- Forte conhecimento em JavaScript/TypeScript e Python — você é genuinamente bom em ambos, não apenas razoável em um
- Bons instintos de produto — você pensa sobre o que o usuário realmente precisa, não apenas sobre o que o ticket diz
- Conforto em trabalhar próximo a sistemas de ML, mesmo que você não esteja treinando modelos — você entende as entradas, saídas e modos de falha dos modelos o suficiente para construir interfaces confiáveis em torno deles
- Entusiasmo por trabalhar em um ambiente de ritmo acelerado e ambíguo, onde novas ideias são entregues rapidamente e o impacto do usuário é o mais importante
Diferenciais
- Experiência com infraestrutura em nuvem (GCP preferencial)
- Experiência na construção de ferramentas para desenvolvedores, plataformas de dados ou produtos adjacentes a ML
- Experiência com React, FastAPI e Postgres (nosso stack atual)
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