KI-Rolle · Offenes Angebot

Senior RAG Engineer — Spaces & inference

Hugging Face

Unbefristet (CDI)
Vollzeit
Senior
Inference & retrieval
Hybrid
20 Rue de la Paix, Paris, IDF 75002, France · Hybrid
Paris, France
EUR 70k–95k/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.

4 Skills3 Tools

Auf einen Blick

Arbeitsmodell, Ort und wichtige Daten des Inserats.

Anstellungsart: Unbefristet (CDI), Vollzeit
Arbeitsort-Modell: Hybrid
Standort: 20 Rue de la Paix, Paris, IDF 75002, France · Hybrid
Vergütung: EUR 70k–95k/year + BSPCE
Erfahrungslevel: Senior
Team: Inference & retrieval
Benefits

Über die Rolle

Was das Team sucht und wie die Position passt.

Hugging Face is hiring a Senior Senior RAG Engineer — Spaces & inference on the Inference & retrieval 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 l'écosystème open-source ML le plus utilisé au monde — équipe produit à Paris.

Senior RAG Engineer: retrieval, Spaces, et endpoints inference avec latence et qualité mesurées.

Missions

Améliorer les pipelines RAG (chunking, embeddings, hybrid search).
Publier des patterns réutilisables pour la communauté et l'enterprise.

Stack & environment

Python, Transformers, vector DBs, Docker, Kubernetes.

What we look for

RAG ou search en prod; culture open-source.

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.).

Vector DBsTool
Embedding storage, hybrid search, and freshness strategies for RAG and semantic retrieval.
KubernetesTool
Deploying and scaling model services with health checks, autoscaling, and rollout discipline.

Sie passen besonders gut, wenn…

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

You can show evidence in your application: RAG or retrieval feature with latency and quality metrics.
Several of these show up in recent shipped work—not only on your CV: Python, LangChain, PyTorch, NLP, and Vector DBs.
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 70k–95k/year + BSPCE, benefits in At a glance) and your expectations align.

Bewerben

Nur mit Kandidatenkonto: tragen Sie Überschrift und Bio unter ein, optional einen CV-Link oder PDF, damit Recruiter Ihren vollen Lebenslauf sehen. Dann kurzes Pitch — Bewerbungen nutzen Ihre Login-E-Mail.

Was der Arbeitgeber möchte

RAG or retrieval feature with latency and quality metrics.

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