Ingeniero Full Stack, Plataforma ML

Quienes somos
Los modelos de fundación transformaron texto e imágenes. Los datos estructurados, el formato de datos más grande y de mayor trascendencia del mundo, se mantuvieron intactos hasta ahora. Lo que los LLM hicieron por el lenguaje, lo estamos haciendo por las tablas.
Fuimos pioneros en los modelos de base tabular: TabPFN v2 fue una noticia de portada de Nature, ha superado más de 3,5 millones de descargas y más de 7500 estrellas de GitHub, y se ejecuta en producción desde la detección de enfermedades pulmonares con Oxford Cancer Analytics hasta la prevención de fallas de trenes con Hitachi. Los problemas más difíciles (millones de filas, inferencia en tiempo real, modalidades completamente nuevas) todavía están abiertos y nadie más está trabajando en ellos a este nivel.
Somos un equipo pequeño y altamente selectivo de más de 40 personas con experiencia en Google, DeepMind, Meta, Apple, Amazon, Jane Street y CERN, liderados por Frank Hutter, Noah Hollmann y Sauraj Gambhir, y asesorados por Bernhard Schölkopf y el ganador del Premio Turing Yann LeCun.
En julio de 2026, menos de 18 meses después de nuestra inversión inicial de 9 millones de euros, nos unimos a SAP como un laboratorio de inteligencia artificial de vanguardia independiente: el mismo equipo, misión y modelos abiertos, ahora respaldados por más de mil millones de euros durante cuatro años.

sobre el papel
Buscamos ingenieros excepcionales para ayudar a construir la plataforma ML que impulsa nuestra línea de modelos de base tabular. Esta es una oportunidad única para trabajar en la intersección de la ciencia de datos, los agentes, la UX y el impacto económico del mundo real.
Trabajará en el producto de un extremo a otro: frontend, backend y todo lo demás.
En qué trabajarás:

• Construir la plataforma central que pone los modelos básicos tabulares en manos de los usuarios, desde la carga y exploración de datos hasta la inferencia y los resultados.

• Diseñar servicios backend confiables 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 capacidades del nuevo modelo en características de producción.

• Poseer la experiencia frontend para usuarios técnicos (científicos de datos, ingenieros de ML) que tienen altas expectativas y baja tolerancia a la fricción.

Puede ser una buena opción si tiene:

• Más de 3 años creando productos de alta disponibilidad y orientados al usuario en toda su gama, con propiedad real de lo que se envía

• Experiencia en la creación de aplicaciones con uso intensivo de datos (paneles de control, herramientas de análisis, interfaces de exploración de datos o similares)

• JavaScript/TypeScript y Python potentes: eres realmente bueno en ambos, no solo pasable en uno.

• Buenos instintos sobre el producto: piensa en lo que el usuario realmente necesita, no sólo en lo que dice el ticket.

• Comodidad al trabajar cerca de sistemas de aprendizaje automático, incluso si no está entrenando modelos usted mismo: comprende las entradas, salidas y modos de falla del modelo lo suficientemente bien como para crear interfaces confiables alrededor de ellos.

• Entusiasmo por trabajar en un entorno ambiguo y en rápida evolución donde las nuevas ideas surgen rápidamente y el impacto en el usuario es lo más importante.

Bono:

• Experiencia en infraestructura de nube (preferiblemente GCP)

• Creación de antecedentes de herramientas para desarrolladores, plataformas de datos o productos adyacentes a ML

• Experiencia con React, FastAPI y Postgres (nuestra pila actual)

La vida en los laboratorios anteriores
Trabajará junto a investigadores y constructores que exigen un listón muy alto, tanto en la calidad de su trabajo como en la forma en que trabajan entre sí. Nos movemos rápido y todavía nos tomamos el tiempo para hacer las cosas bien.
Nuestros equipos tienen su sede en Berlín, Friburgo y Nueva York; cuando trabajas en algo tan duro como TabPFN, estar en la misma sala es importante. Pero grandes personas vienen de todas partes y, en casos excepcionales, estamos abiertos a lo remoto, lo que normalmente significa viajes frecuentes a una de nuestras oficinas. Dondequiera que esté, toda la empresa se reúne periódicamente en sitios externos para construir y celebrar juntos.

Nuestros compromisos
Los mejores productos y equipos los crean personas con una amplia gama de perspectivas y antecedentes. Damos la bienvenida a solicitudes de todas las identidades y estilos de vida, especialmente si alguna vez se sintió desanimado por "no marcar todas las casillas", y brindamos igualdad de oportunidades independientemente del género, orientación sexual, origen, discapacidad o cualquier otro rasgo que lo haga quien es.
Nos preocupamos por cómo se manejan sus datos: consulte nuestra página Privacidad de datos de reclutamiento
Encuentre más trabajos de habla inglesa en Alemania en Arbeitnow

Fuente: Arbeitnow (https://www.arbeitnow.com/jobs/companies/prior-labs/full-stack-engineer-ml-platform-berlin-45131)