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Senior LLM Engineer — Gemini platform

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Google

Vollzeit
Senior
DeepMind Applied
Hybrid
1600 Amphitheatre Pkwy, Mountain View, CA 94043, United States · Hybrid
Mountain View, United States
$220k–$320k/year + RSUs

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: 1600 Amphitheatre Pkwy, Mountain View, CA 94043, United States · Hybrid
Vergütung: $220k–$320k/year + RSUs
Erfahrungslevel: Senior
Team: DeepMind Applied
Benefits

Über die Rolle

Was das Team sucht und wie die Position passt.

Google is hiring a Senior Senior LLM Engineer — Gemini platform on the DeepMind Applied team (Hybrid · Mountain View, 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.

Google builds Gemini, Search, and Cloud AI from Mountain View — home of the original Googleplex and DeepMind applied teams.

Senior LLM Engineer (hybrid Mountain View): model serving, eval infrastructure, and agent frameworks used by billions.

About Google

Mountain View HQ hosts core AI research and product engineering.
Strict privacy, safety, and responsible-AI review processes.
Cross-functional work with Cloud and Android surfaces.

What you will do

Scale LLM inference with SLO-driven autoscaling.
Build eval harnesses for multilingual and multimodal quality.
Ship developer APIs with backward-compatible versioning.

Stack & environment

Python, JAX/PyTorch, LangChain, Borg/Kubernetes, GCP.
Hybrid Mountain View 3/2.

What we look for

5+ years LLM production systems.
Authorized to work in the United States.

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.).

KubernetesTool
Deploying and scaling model services with health checks, autoscaling, and rollout discipline.
GCPTool
Regular use of GCP in the LLM & generative AI stack—configuration, debugging, and team conventions.

Sie passen besonders gut, wenn…

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

You can show evidence in your application: Production LLM serving, eval frameworks, or agent tooling at scale.
Several of these show up in recent shipped work—not only on your CV: Python, LangChain, PyTorch, TensorFlow, 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 · Mountain View, 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.

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

Production LLM serving, eval frameworks, or agent tooling at scale.

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