Deutschland
Solaris
Prior Labs
Full Stack Engineer, ML Platform
Deutschland
Freiburg im Breisgau, Baden-Württemberg, Germany · Berlin, Germany
JavaScriptTypeScriptPythonReactGCP
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Wer wir sind
Foundation Models haben Text und Bilder revolutioniert. Strukturierte Daten – das größte und folgenreichste Datenformat der Welt – blieben bisher unberührt. Was LLMs für Sprache getan hat, tun wir jetzt für Tabellen.
Wir haben wegweisende Foundation Models für Tabellen entwickelt: TabPFN v2 war auf dem Titelbild von Nature, hat über 3.5 Mio. Downloads und 7,500+ GitHub Sterne erreicht und wird in der Produktion eingesetzt – von der Erkennung von Lungenerkrankungen mit Oxford Cancer Analytics bis zur Verhinderung von Zugausfällen mit Hitachi. Die schwierigsten Probleme – Millionen von Zeilen, Echtzeit-Inferenz, völlig neue Modalitäten – sind noch ungelöst, und niemand sonst arbeitet auf diesem Niveau daran.
Wir sind ein kleines, hochselektives Team von über 40 Personen mit Hintergründen von Google, DeepMind, Meta, Apple, Amazon, Jane Street und CERN, angeführt von Frank Hutter, Noah Hollmann und Sauraj Gambhir, und beraten von Bernhard Schölkopf und dem Turing-Award-Gewinner Yann LeCun.
Im Juli 2026, weniger als 18 Monate nach unserem €9 Mio. Pre-Seed-Funding, sind wir als unabhängiges Frontier AI Lab zu SAP geworden – dasselbe Team, dieselbe Mission und dieselben Open-Weights-Modelle, jetzt unterstützt durch über €1 Milliarden über vier Jahre.
Über die Rolle
Wir suchen außergewöhnliche Ingenieure, die uns helfen, die ML-Plattform zu bauen, die unsere Tabellen-Foundation-Modellreihe antreibt. Dies ist eine einzigartige Chance, an der Schnittstelle von Data Science, Agenten, UX und realwirtschaftlichen Auswirkungen zu arbeiten.
Sie werden End-to-End am Produkt arbeiten: frontend, backend und alles dazwischen.
Leben bei Prior Labs
Sie werden Seite an Seite mit Forschern und Entwicklern arbeiten, die hohe Ansprüche an sich selbst stellen – an die Qualität ihrer Arbeit und an die Zusammenarbeit miteinander. Wir arbeiten schnell und nehmen uns trotzdem die Zeit, die Dinge richtig zu machen.
Unsere Teams sind in Berlin, Freiburg und New York ansässig – wenn man an etwas so Schwierigem wie TabPFN arbeitet, ist es wichtig, im selben Raum zu sein. Aber großartige Leute kommen von überall her, und in Ausnahmefällen sind wir offen für Remote-Arbeit, was normalerweise häufige Reisen zu einem unserer Büros bedeutet. Wo auch immer Sie ansässig sind, das gesamte Unternehmen kommt regelmäßig zu Offsites zusammen, um gemeinsam zu entwickeln und zu feiern.
Unsere Verpflichtungen
Die besten Produkte und Teams werden von Menschen mit einer breiten Palette von Perspektiven und Hintergründen aufgebaut. Wir begrüßen Bewerbungen von allen Identitäten und Lebensbereichen – insbesondere, wenn Sie sich jemals entmutigt gefühlt haben, "nicht alle Kriterien zu erfüllen" – und bieten gleiche Chancen unabhängig von Geschlecht, sexueller Orientierung, Herkunft, Behinderung oder jedem anderen Merkmal, das Sie ausmacht.
Wir legen Wert auf den Umgang mit Ihren Daten – siehe unsere Seite zur Datenschutzrichtlinie für Bewerber
Worauf Sie sich konzentrieren werden
- Entwicklung der Kernplattform, die Tabellen-Foundation-Modelle für Nutzer zugänglich macht – vom Daten-Upload und der Exploration bis hin zu Inferenz und Ergebnissen
- Architektur zuverlässiger backend-Dienste mit geringer Latenz, die Modellinferenzen in Echtzeit und im großen Maßstab verarbeiten
- Direkte Zusammenarbeit mit dem Forschungsteam, um neue Modellfähigkeiten in Produktionsfunktionen umzusetzen
- Verantwortung für das frontend-Erlebnis für technische Nutzer (Data Scientists, ML Engineers), die hohe Erwartungen und eine geringe Toleranz für Reibungsverluste haben
Mindestanforderungen
Sie könnten gut passen, wenn Sie Folgendes mitbringen:
- 3+ Jahre Erfahrung in der Entwicklung hochverfügbarer, benutzerorientierter Produkte über den gesamten full stack hinweg, mit echter Verantwortung für das Gelieferte
- Erfahrung in der Entwicklung datenintensiver Anwendungen (Dashboards, Analysetools, Datenexplorationsschnittstellen oder Ähnliches)
- Starke Kenntnisse in JavaScript/TypeScript und Python – Sie sind in beiden wirklich gut, nicht nur in einer passabel
- Gutes Produktgespür – Sie denken darüber nach, was der Nutzer wirklich braucht, nicht nur darüber, was im Ticket steht
- Komfort bei der Arbeit mit ML-Systemen, auch wenn Sie selbst keine Modelle trainieren – Sie verstehen Modelleingaben, -ausgaben und Fehlermodi gut genug, um zuverlässige Schnittstellen darum herum zu bauen
- Begeisterung für die Arbeit in einem sich schnell entwickelnden, mehrdeutigen Umfeld, in dem neue Ideen schnell umgesetzt werden und die Auswirkungen auf den Nutzer am wichtigsten sind
Bonus
- Erfahrung mit Cloud-Infrastruktur (GCP bevorzugt)
- Hintergrund in der Entwicklung von Entwicklertools, Datenplattformen oder ML-nahen Produkten
- Erfahrung mit React, FastAPI und Postgres (unser aktueller Stack)
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