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ML Engineer — Recommendations | Netflix | LA · Ganloss

KI-Rolle · Offenes Angebot

ML Engineer — recommendations

Netflix

Vollzeit
Senior
Personalization
Hybrid
5808 W Sunset Blvd, Los Angeles, CA 90028, United States · Hybrid
Los Angeles, United States
$190k–$260k + 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: 5808 W Sunset Blvd, Los Angeles, CA 90028, United States · Hybrid
Vergütung: $190k–$260k + equity
Erfahrungslevel: Senior
Team: Personalization
Benefits: Top-of-market pay, freedom & responsibility culture.
Bewerbung: Sequential or embedding model at scale.
Unternehmenswebsite: jobs.netflix.com
Veröffentlicht: 11. Juni 2026
Aktualisiert: 3. Aug. 2026

Über die Rolle

Was das Team sucht und wie die Position passt.

Netflix is hiring a Senior ML Engineer — recommendations on the Personalization team (Hybrid · Los Angeles, 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.

Netflix personalises what you watch next using large-scale ML and A/B culture. Los Gatos teams own recommendation and content understanding.

ML Engineer — recommendations: sequential models, embeddings, and offline/online metric alignment at global scale.

What you will do

Ship production recommendation systems with clear evaluation, monitoring, and rollback paths—not demo-only notebooks.
Partner with product, design, and domain experts on requirements, trade-offs, and safe rollout.
Improve data quality, labeling, and offline metrics that correlate with business KPIs.
Document architectures and runbooks for on-call and customer-facing teams.
Mentor engineers on testing, observability, and responsible AI practices.

What we look for

Strong Python and modern ML/LLM stack experience with multiple shipped features.
Comfort with SQL, experimentation, and communicating results to non-technical stakeholders.
Pragmatic ownership from prototype to production—including cost and latency budgets.
Eligible to work in the listed country; professional English (French a plus for Paris roles).

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: Sequential or embedding model at scale.
Several of these show up in recent shipped work—not only on your CV: Python, PyTorch, SQL, and Spark.
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 · Los Angeles, 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: $190k–$260k + equity, benefits in At a glance) and your expectations align.

Bewerben

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Was der Arbeitgeber möchte

Sequential or embedding model at scale.

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