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Senior ML Engineer — Discovery | Discord | SF · Ganloss

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KI-Rolle · Offenes Angebot

Senior ML Engineer — discovery & safety

Discord

Vollzeit
Senior
Discovery ML
Hybrid
444 De Haro Street, San Francisco, CA 94107, United States · Hybrid
San Francisco, United States
$175k–$235k + equity

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.

3 Skills1 Tool

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Auf einen Blick

Arbeitsmodell, Ort und wichtige Daten des Inserats.

Anstellungsart: Vollzeit
Arbeitsort-Modell: Hybrid
Standort: 444 De Haro Street, San Francisco, CA 94107, United States · Hybrid
Vergütung: $175k–$235k + equity
Erfahrungslevel: Senior
Team: Discovery ML
Benefits: Equity, remote-friendly days, comprehensive benefits.
Bewerbung: Ranking, moderation ML, or GenAI safety project at scale.
Unternehmenswebsite: discord.com
Veröffentlicht: 21. Juni 2026
Aktualisiert: 3. Aug. 2026

Über die Rolle

Was das Team sucht und wie die Position passt.

Discord is hiring a Senior Senior ML Engineer — discovery & safety on the Discovery ML team (Hybrid · San Francisco, United States). This is a hands-on role in search & recommendations—not a generic “AI enthusiast” post.

You will own ranking, retrieval, and online experimentation 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.

Discord connects hundreds of millions of users in communities. Discovery ML powers recommendations, search, and safety classifiers.

Senior ML Engineer (SF): ranking models, embeddings, and GenAI moderation assist with strict latency on mobile clients.

Hybrid SF Dogpatch — equity and flexible remote days included.

What you will do

Improve server and content discovery with contextual embeddings.
Build safety ML for spam, CSAM signals, and policy violations.
Run experiments with guardrails for teen and privacy-sensitive cohorts.
Optimise feature pipelines for sub-100ms inference where required.

Stack & environment

Python, PyTorch, Spark, SQL.
Hybrid San Francisco SOMA/Dogpatch.

What we look for

Recommendation or search ML at consumer scale.
Experience with trust & safety or content moderation a plus.
US work authorization.

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.
PyTorch
Training and inference with PyTorch: reproducible experiments, checkpointing, and deployment-minded exports.
SQL
Analytical SQL for features, cohorts, label quality, and experiment analysis at scale.

Tools & Stack

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

SparkTool
Distributed feature generation and batch scoring on large tabular or event datasets.

Sie passen besonders gut, wenn…

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

You can show evidence in your application: Ranking, moderation ML, or GenAI safety project at scale.
Several of these show up in recent shipped work—not only on your CV: Python, PyTorch, SQL, and Spark.
You have owned ranking, retrieval, and online experimentation in production: debugging live issues, running postmortems, and iterating from real user or business signals.
You are comfortable with the hybrid rhythm (Hybrid · San Francisco, United States)—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: $175k–$235k + equity, benefits in At a glance) and your expectations align.

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Was der Arbeitgeber möchte

Ranking, moderation ML, or GenAI safety project at scale.

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