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Hugging Face
Unbefristet (CDI) Vollzeit Senior Open-source ML Hybrid 20 Rue de la Paix, Paris, IDF 75002, France · Hybrid Paris, France EUR 65k–90k/year + BSPCE 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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Anstellungsart
Arbeitsort-Modell Hybrid
Standort 20 Rue de la Paix, Paris, IDF 75002, France · Hybrid
Vergütung EUR 65k–90k/year + BSPCE Benefits BSPCE, remote partiel, communauté open-source. Bewerbung Feature Transformers, endpoint inference ou Space avec métriques latence/qualité.
Veröffentlicht 28. Juli 2026
Aktualisiert 3. Aug. 2026 Hugging Face is hiring a Senior Développeur IA — transformers & inference on the Open-source ML 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.
Hugging Face héberge la plateforme open-source la plus utilisée au monde pour les modèles NLP et multimodaux — équipe produit à Paris .
Développeur IA (hybride) : endpoints inference, intégrations Transformers et features Spaces avec latence et qualité mesurées.
Poste comparable aux offres développeur IA publiées sur le marché français (LLM, MLOps) — voir aussi [Expira.io](https://expira.io/) pour le panorama salaires Paris.
Missions
Shipper services inference et APIs modèles avec monitoring. Contribuer à la lib Transformers ou à l'écosystème Hub. Documenter benchmarks reproductibles pour releases. Stack & environnement
Python, PyTorch, NLP, Docker, Kubernetes. Hybrid Paris Opéra. Profil recherché
3+ ans ML/NLP prod ; éligibilité travail France. 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
Training and inference with PyTorch: reproducible experiments, checkpointing, and deployment-minded exports.
NLP
Text pipelines: tokenization, fine-tuning, evaluation, and guardrails for user-facing language features.
Kubernetes Tool
Deploying and scaling model services with health checks, autoscaling, and rollout discipline.
Docker Tool
Containerized services and reproducible dev environments for ML and LLM workloads.
✓ You can show evidence in your application: Feature Transformers, endpoint inference ou Space avec métriques latence/qualité. ✓ Several of these show up in recent shipped work—not only on your CV: Python, LangChain, PyTorch, NLP, and Kubernetes. ✓ 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. ✓ You read the full listing (comp: EUR 65k–90k/year + BSPCE, benefits in At a glance) and your expectations align. Was der Arbeitgeber möchte
Feature Transformers, endpoint inference ou Space avec métriques latence/qualité.
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