Berlyn / Freiburg / NYC · ONSITE · Voltyds · Veelvuldige rolle · voorafgaande laboratoriums
Oor hierdie rol
Vorige Labs | Berlyn / Freiburg / NYC | TERREIN | Voltyds | Veelvuldige rolle | priorlabs.ai Diep leer het teks en beelde getransformeer, maar meestal tabelle oorgeslaan, al is hulle agter die meeste kliniese proewe, finansiële modelle en wetenskaplike eksperimente. Die rede is struktureel: geen natuurlike volgorde, geen ruimtelike struktuur, geen gedeelde woordeskat oor datastelle nie, dus word die argitekture en skaalwette agter LLM's nie oorgedra nie. Ons bou die grondslagmodel-benadering vir tabeldata. Ons het begin met TabPFN. v2 is in Nature gepubliseer en het 'n nuwe stand van die kuns ingestel
Gereelde vrae
Hoe doen ek aansoek vir hierdie rol?
Klik die "Doen aansoek op Hn-Who-Hiring"-knoppie bo-aan hierdie bladsy. Jy sal na die oorspronklike pos gestuur word waar die werkgewer aansoeke aanvaar. Wikishopline samel nie CV's in of verwerk aansoeke nie.
Is hierdie lysinskrywing tans?
Wikishopline versamel werksgeleenthede daagliks vanaf vennootbronne (hn-wie-verhuring). Plasings ouer as ~14 dae word gesnoei, maar verifieer altyd die rol is nog oop op die werkgewer se webwerf voordat jy tyd aan 'n dekbrief spandeer.
Betaal Wikishopline werkgewers of aansoekers?
Nee. Geaggregeerde werksgeleenthede is gratis vir beide kante. Wikishopline aanvaar ook $5 / 30-dae betaalde plasings by /jobs/submit vir werkgewers wat direkte sigbaarheid wil hê - maar die lys wat jy bekyk, is van 'n vennoot verkry.