KI-Rolle · Offenes Angebot

Forward Deployed AI Engineer — enterprise

Scale AI

Vollzeit
Senior
Customer delivery
Hybrid
San Francisco, CA, United States · Hybrid
San Francisco, United States
USD 160k–220k + 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

Auf einen Blick

Arbeitsmodell, Ort und wichtige Daten des Inserats.

Anstellungsart: Vollzeit
Arbeitsort-Modell: Hybrid
Standort: San Francisco, CA, United States · Hybrid
Vergütung: USD 160k–220k + equity
Erfahrungslevel: Senior
Team: Customer delivery
Benefits

Über die Rolle

Was das Team sucht und wie die Position passt.

Scale AI is hiring a Senior Forward Deployed AI Engineer — enterprise on the Customer delivery 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.

Scale AI delivers data and GenAI platforms for enterprises and government.

Forward Deployed AI Engineer: embed with customers to ship RAG, agents, and evals under real constraints.

Missions

Scope, build, and hand off GenAI solutions with clear success metrics.
Translate customer workflows into reliable LLM applications.

Stack & environment

Python, LangChain, AWS, Docker, SQL.

What we look for

Client-facing delivery + strong engineering; travel OK.

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.
SQL

Tools & Stack

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

AWSTool
Regular use of AWS in the LLM & generative AI stack—configuration, debugging, and team conventions.
DockerTool
Containerized services and reproducible dev environments for ML and LLM workloads.

Sie passen besonders gut, wenn…

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

You can show evidence in your application: Client-facing AI delivery: RAG, agents, or evals shipped under deadline.
Several of these show up in recent shipped work—not only on your CV: Python, LangChain, SQL, Machine Learning, and AWS.
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.

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

Client-facing AI delivery: RAG, agents, or evals shipped under deadline.

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Profile nach Überschneidung mit Skills und Tools dieser Rolle — hilfreich beim Team-Recruiting oder für Alternativen.

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