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Senior ML Engineer (Health AI)

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Fokus: AI Insurance · Health AI SaaS

Paris · 500-1000 employees · Scale-up · GenAI: Partial

Vollzeit
Senior
Health AI SaaS
Hybrid
117 Quai de Valmy, Paris, IDF 75010, France
Paris, France
EUR 78k-98k/year + bonus

Diese Ausschreibung ist optimiert für KI-native Talente: klare Skills und Tools, damit Kandidaten vor der Bewerbung einschätzen können, ob es passt — und Sie weniger Fehlpassungen screenen.

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Auf einen Blick

Arbeitsmodell, Ort und wichtige Daten des Inserats.

Anstellungsart: Vollzeit
Arbeitsort-Modell: Hybrid
Standort: 117 Quai de Valmy, Paris, IDF 75010, France
Vergütung: EUR 78k-98k/year + bonus
Erfahrungslevel: Senior
Team: Health AI SaaS
Benefits

Über die Rolle

Was das Team sucht und wie die Position passt.

Alan is hiring a Senior Senior ML Engineer (Health AI) on the Health AI SaaS team (Hybrid · Paris, France). This is a hands-on role in LLM & generative AI—not a generic “AI enthusiast” post.

You will own LLM features, retrieval, agents, and evaluation end to end: problem framing, offline evaluation, safe rollout, and iteration from production signals. Success is measured with clear metrics (quality, latency, cost, or business KPIs)—not slide decks alone.

Alan — Health insurance

Role context: Health AI SaaS · based in Paris · ~500-1000 people · Scale-up · LLM/genAI focus: Partial.

You will own delivery across the AI lifecycle—data and evaluation, modeling or LLM-based features, production rollout, and close collaboration with product and domain experts—with pragmatic ownership and clear stakeholder communication.

Gesuchte Skills

Was jede Fähigkeit in dieser Rolle bedeutet — keine reine Keyword-Liste.

Python
Production Python for data pipelines, model code, APIs, and automated tests—not notebook-only workflows.
LangChain
Orchestrating LLM chains, tools, and retrieval with observable steps and failure handling.
PyTorch

Tools & Stack

Genannte Plattformen und Produkte für diese Rolle (APIs, IDEs, Vector-DBs, CRMs, Design-Tools usw.).

DockerTool
Containerized services and reproducible dev environments for ML and LLM workloads.

Sie passen besonders gut, wenn…

Auf diese Stelle zugeschnitten — prüfen Sie Ihre Passung vor der Bewerbung.

You can show evidence in your application: Apply from this listing on Ganloss so your candidate profile, optional CV link, and cover note reach the hiring team together.
Several of these show up in recent shipped work—not only on your CV: Python, LangChain, PyTorch, and Docker.
You have owned LLM features, retrieval, agents, and evaluation in production: debugging live issues, running postmortems, and iterating from real user or business signals.
You are comfortable with the hybrid rhythm (Hybrid · Paris, France)—onsite collaboration when it matters, deep work when remote.
You explain trade-offs (quality, cost, latency, safety) in plain language—with numbers or examples, not buzzwords.

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