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KI-Rolle · Offenes Angebot

Senior ML Platform Engineer — Remote (US)

Snowflake

Vollzeit
Senior
AI platform
Remote
Remote · United States
Remote, United States
$165k–$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.

3 Skills2 Tools

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Auf einen Blick

Arbeitsmodell, Ort und wichtige Daten des Inserats.

Anstellungsart: Vollzeit
Arbeitsort-Modell: Remote
Standort: Remote · United States
Vergütung: $165k–$220k + equity
Erfahrungslevel: Senior
Team: AI platform
Benefits: Remote-first US, equity, home office stipend.
Bewerbung: Platform feature for model registry or batch inference.
Unternehmenswebsite: www.snowflake.com
Veröffentlicht: 12. Juni 2026
Aktualisiert: 3. Aug. 2026

Über die Rolle

Was das Team sucht und wie die Position passt.

Snowflake is hiring a Senior Senior ML Platform Engineer — Remote (US) on the AI platform team (Remote · Remote, 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.

Snowflake's AI layer brings models and apps to enterprise data without movement. US-remote friendly teams build training and inference paths on Snowflake.

Senior ML Platform Engineer (Remote, US): feature pipelines, model registry, and cost-aware batch inference for customers.

What you will do

Ship production ML platform on cloud data 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.
AWS
Cloud primitives for training, storage, IAM, and cost-aware LLM & generative AI deployments.
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.).

KubernetesTool
Deploying and scaling model services with health checks, autoscaling, and rollout discipline.
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: Platform feature for model registry or batch inference.
Several of these show up in recent shipped work—not only on your CV: Python, AWS, SQL, Kubernetes, and Docker.
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 communicate clearly in writing, document decisions, and can overlap with the team’s core hours for pairing and incident response.
You explain trade-offs (quality, cost, latency, safety) in plain language—with numbers or examples, not buzzwords.
You read the full listing (comp: $165k–$220k + equity, benefits in At a glance) and your expectations align.

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Nur mit Kandidatenkonto: tragen Sie Überschrift und Bio unter Mein Konto 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

Platform feature for model registry or batch inference.

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