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KI-Rolle · Offenes Angebot

Senior AI Developer — logistics & marketplace ML

DoorDash

Vollzeit
Senior
Marketplace intelligence
Hybrid
303 2nd Street, San Francisco, CA 94107, United States · Hybrid
San Francisco, United States
$165k–$225k + 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.

4 Skills2 Tools

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Auf einen Blick

Arbeitsmodell, Ort und wichtige Daten des Inserats.

Anstellungsart: Vollzeit
Arbeitsort-Modell: Hybrid
Standort: 303 2nd Street, San Francisco, CA 94107, United States · Hybrid
Vergütung: $165k–$225k + equity
Erfahrungslevel: Senior
Team: Marketplace intelligence
Benefits: Equity, comprehensive medical, hybrid SF.
Bewerbung: Forecasting, ranking, or GenAI ops project with business metrics.
Unternehmenswebsite: www.doordash.com
Veröffentlicht: 30. Juni 2026
Aktualisiert: 3. Aug. 2026

Über die Rolle

Was das Team sucht und wie die Position passt.

DoorDash is hiring a Senior Senior AI Developer — logistics & marketplace ML on the Marketplace intelligence team (Hybrid · San Francisco, United States). 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.

DoorDash operates one of the largest on-demand logistics marketplaces in North America, connecting consumers, merchants, and Dashers with real-time dispatch and pricing.

Senior AI Developer (SF hybrid): improve ETA prediction, merchant ranking, support copilots, and fraud signals using classical ML and modern LLM tooling.

Impact is measured in seconds saved per delivery, support deflection, and marketplace liquidity — not offline accuracy alone.

About DoorDash

Public technology company headquartered in San Francisco; nationwide US and expanding internationally.
Engineering org spans logistics, ads, grocery, and platform ML with petabyte-scale data.
AI teams partner tightly with operations research and product on experimentation.

What you will do

Own features end-to-end: offline training, A/B tests, and production monitoring.
Build GenAI tools for support and merchant onboarding with guardrails and citations.
Improve forecasting models for peak events (holidays, sports) with causal analysis.
Collaborate on feature stores and low-latency inference for dispatch-critical paths.

Stack & environment

Python, PyTorch, Spark, Snowflake, LangChain for internal copilots.
Hybrid San Francisco SOMA; on-call rotation for critical ML services.

What we look for

Marketplace, logistics, or ads ML experience at scale.
Strong SQL and experimentation culture; comfort with ambiguous product goals.
US work authorization required.

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
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.).

SnowflakeTool
Regular use of Snowflake in the LLM & generative AI stack—configuration, debugging, and team conventions.
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: Forecasting, ranking, or GenAI ops project with business metrics.
Several of these show up in recent shipped work—not only on your CV: Python, LangChain, PyTorch, SQL, and Snowflake.
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 · 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: $165k–$225k + equity, benefits in At a glance) and your expectations align.

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Was der Arbeitgeber möchte

Forecasting, ranking, or GenAI ops project with business metrics.

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