Ingénieur Full Stack, Plateforme ML

Qui nous sommes
Les modèles de fondation ont transformé le texte et les images. Les données structurées – le format de données le plus important et le plus conséquent au monde – sont restées intactes jusqu'à présent. Ce que les LLM ont fait pour le langage, nous le faisons pour les tableaux.
Nous avons été les pionniers des modèles de base tabulaires : TabPFN v2 était un article de couverture de Nature, a dépassé plus de 3,5 millions de téléchargements et plus de 7 500 étoiles GitHub, et fonctionne en production depuis la détection des maladies pulmonaires avec Oxford Cancer Analytics jusqu'à la prévention des pannes de train avec Hitachi. Les problèmes les plus difficiles – millions de lignes, inférence en temps réel, modalités entièrement nouvelles – sont toujours ouverts et personne d’autre n’y travaille à ce niveau.
Nous sommes une petite équipe très sélective de plus de 40 personnes issues de Google, DeepMind, Meta, Apple, Amazon, Jane Street et CERN, dirigée par Frank Hutter, Noah Hollmann et Sauraj Gambhir, et conseillée par Bernhard Schölkopf et Yann LeCun, lauréat du prix Turing.
En juillet 2026, moins de 18 mois après notre pré-amorçage de 9 millions d'euros, nous avons rejoint SAP en tant que laboratoire d'IA de pointe indépendant - mêmes modèles d'équipe, de mission et de pondération ouverte, désormais soutenus par plus d'un milliard d'euros sur quatre ans.

À propos du rôle
Nous recherchons des ingénieurs exceptionnels pour nous aider à créer la plate-forme ML qui alimente notre gamme de modèles de base tabulaires. Il s'agit d'une opportunité unique de travailler à l'intersection de la science des données, des agents, de l'UX et de l'impact économique réel.
Vous travaillerez sur le produit de bout en bout : frontend, backend et tout le reste.
Ce sur quoi vous travaillerez :

• Créer la plate-forme principale qui met les modèles de base tabulaires entre les mains des utilisateurs – depuis le téléchargement et l'exploration des données jusqu'à l'inférence et les résultats.

• Concevoir des services backend fiables et à faible latence qui gèrent l'inférence de modèles en temps réel à grande échelle

• Travailler directement avec l'équipe de recherche pour transformer les nouvelles capacités du modèle en fonctionnalités de production

• Posséder l'expérience frontend pour les utilisateurs techniques (data scientists, ingénieurs ML) qui ont des attentes élevées et une faible tolérance aux frictions.

Vous pourriez être un bon candidat si vous avez :

• Au moins 3 années d'expérience dans la création de produits hautement disponibles et destinés aux utilisateurs sur l'ensemble de la pile, avec une véritable propriété de ce qui est livré

• Expérience dans la création d'applications gourmandes en données (tableaux de bord, outils d'analyse, interfaces d'exploration de données ou similaires)

• JavaScript/TypeScript et Python puissants : vous êtes vraiment bon dans les deux, et pas seulement passable dans un seul

• Bon instinct produit : vous pensez à ce dont l'utilisateur a réellement besoin, pas seulement à ce que dit le ticket

• À l'aise de travailler à proximité des systèmes ML, même si vous n'entraînez pas vous-même des modèles : vous comprenez suffisamment bien les entrées, les sorties et les modes de défaillance du modèle pour créer des interfaces fiables autour d'eux.

• Enthousiasme pour travailler dans un environnement ambigu et en évolution rapide, où les nouvelles idées arrivent rapidement et où l'impact sur les utilisateurs est le plus important.

Bonus :

• Expérience en infrastructure cloud (GCP préféré)

• Construire en arrière-plan des outils de développement, des plates-formes de données ou des produits adjacents au ML

• Expérience avec React, FastAPI et Postgres (notre pile actuelle)

La vie dans les laboratoires antérieurs
Vous travaillerez aux côtés de chercheurs et de constructeurs qui mettent la barre très haut - dans la qualité de leur travail et dans la manière dont ils travaillent les uns avec les autres. Nous avançons vite et prenons quand même le temps de bien faire les choses.
Nos équipes sont basées à Berlin, Fribourg et New York. Lorsque vous travaillez sur quelque chose d'aussi dur que TabPFN, il est important d'être dans la même pièce. Mais les gens formidables viennent de partout et, dans des cas exceptionnels, nous sommes ouverts au travail à distance, ce qui signifie généralement des déplacements fréquents dans l'un de nos bureaux. Où que vous soyez basé, toute l'entreprise se réunit régulièrement hors site pour construire et célébrer ensemble.

Nos engagements
Les meilleurs produits et équipes sont construits par des personnes ayant des perspectives et des parcours très variés. Nous acceptons les candidatures de toutes identités et de tous horizons - surtout si vous vous êtes déjà senti découragé en « ne cochant pas toutes les cases » - et offrons l'égalité des chances quels que soient votre sexe, votre orientation sexuelle, votre origine, votre handicap ou tout autre trait qui fait de vous ce que vous êtes.
Nous nous soucions de la façon dont vos données sont traitées - consultez notre page Confidentialité des données de recrutement
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Source : Arbeitnow (https://www.arbeitnow.com/jobs/companies/prior-labs/full-stack-engineer-ml-platform-berlin-45131)