Beschreibung
Prior Labs sucht einen erfahrenen Individual Contributor, der die Grundlagen tabellarischer Foundation-Modelle entwickelt. Die Rolle umfasst die Entwicklung wegweisender Tools für TabPFN, die Festlegung der Forschungsrichtung, die Einbeziehung externer Forschungsergebnisse und Kundenbedürfnisse, die Veröffentlichung von Ergebnissen, den Aufbau vertrauenswürdiger Benchmarks, die Implementierung von Baselines und Konkurrenzmodellen sowie die Entwicklung einer automatisierten agentischen Pipeline mit menschlicher Beteiligung. Bewerber sollten über umfassende Erfahrung in der Datenwissenschaft, starke Leistungen bei mehreren Aufgaben, Vertrautheit mit Mängeln von Datensätzen und dem ML-Werkzeugkasten sowie die Fähigkeit verfügen, in einem Umfeld in der Frühphase mit wenigen Prozessen als meinungsstarker erfahrener Individual Contributor zu arbeiten.
