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KI-Rolle · Offenes Angebot

Senior ML Engineer — AI data platform

Scale AI

Vollzeit
Senior
ML
Hybrid
303 2nd Street, San Francisco, CA 94107, United States · Hybrid
San Francisco, United States
$180k–$240k + 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: 303 2nd Street, San Francisco, CA 94107, United States · Hybrid
Vergütung: $180k–$240k + equity
Erfahrungslevel: Senior
Team: ML
Benefits: Equity, lunch, hybrid flexibility.
Bewerbung: Data quality or eval automation system you built.
Unternehmenswebsite: scale.com
Veröffentlicht: 7. Juni 2026
Aktualisiert: 3. Aug. 2026

Über die Rolle

Was das Team sucht und wie die Position passt.

Scale AI is hiring a Senior Senior ML Engineer — AI data platform on the ML 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 provides data and evaluation infrastructure for the world's leading AI labs and enterprises—RLHF, preference data, and agent benchmarks.

Senior ML Engineer (SF / hybrid): quality models for data labeling, automated evaluators, and customer delivery tooling.

What you will do

Ship production data and eval ML 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.).

AWSTool
Regular use of AWS 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: Data quality or eval automation system you built.
Several of these show up in recent shipped work—not only on your CV: Python, PyTorch, SQL, 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.
You read the full listing (comp: $180k–$240k + equity, benefits in At a glance) and your expectations align.

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Was der Arbeitgeber möchte

Data quality or eval automation system you built.

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