Berlin / Freiburg / NYC · PÅ SITE · Heltid · Flera roller · priorlabs
Om denna roll
Tidigare labb | Berlin / Freiburg / NYC | PÅ PLATS | Heltid | Flera roller | priorlabs.ai Deep learning förvandlade text och bilder men hoppade mestadels över tabeller, även om de ligger bakom de flesta kliniska prövningar, finansiella modeller och vetenskapliga experiment. Anledningen är strukturell: ingen naturlig sekvens, ingen rumslig struktur, inget delat ordförråd över datauppsättningar, så arkitekturerna och skalningslagarna bakom LLM överförs inte. Vi bygger grundmodellen för tabelldata. Vi började med TabPFN. v2 publicerades i Nature och satte en ny toppmodern
Vanliga frågor
Hur söker jag till den här rollen?
Klicka på knappen "Ansök på Hn-Who-Hiring" högst upp på denna sida. Du kommer att skickas till den ursprungliga posten där arbetsgivaren accepterar ansökningar. Wikishopline samlar inte in meritförteckningar eller behandlar ansökningar.
Är denna lista aktuell?
Wikishopline samlar jobb dagligen från partnerkällor (hn-who-hiring). Inlägg äldre än ~14 dagar beskärs, men kontrollera alltid att rollen fortfarande är öppen på arbetsgivarens webbplats innan du lägger ner tid på ett personligt brev.
Debiterar Wikishopline arbetsgivare eller sökande?
Nej. Samlade jobb är gratis för båda sidor. Wikishopline accepterar också $5 / 30-dagars betalda inlägg på /jobs/submit för arbetsgivare som vill ha direkt synlighet - men annonsen du tittar på kom från en partner.