Which skills are required for this Geoox role?

Strong PyTorch, Python geospatial stack (GDAL, rasterio, GeoPandas), and experience shipping models on satellite or aerial imagery. Production monitoring, reproducible experiments, and clear communication with product and GIS stakeholders are essential.

What is the compensation band for this position?

The listing advertises roughly EUR 115k–145k total compensation depending on experience and hybrid arrangement. Confirm equity, bonus, and on-site days with the hiring team when you apply.

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KI-Rolle · Offenes Angebot

Staff ML Engineer — Geospatial & Earth observation

Fokus: Geospatial AI · Earth observation · Location intelligence

Geospatial intelligence & AI — satellite, mapping, and location-aware products

Vollzeit
Staff
Geospatial ML
Hybrid
52 Boulevard de Sebastopol, Paris, IDF 75003, France
Paris, France
EUR 115k-145k/year + 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.

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Auf einen Blick

Arbeitsmodell, Ort und wichtige Daten des Inserats.

Anstellungsart: Vollzeit
Arbeitsort-Modell: Hybrid
Standort: 52 Boulevard de Sebastopol, Paris, IDF 75003, France
Vergütung: EUR 115k-145k/year + equity
Erfahrungslevel: Staff
Team: Geospatial ML
Benefits

Über die Rolle

Was das Team sucht und wie die Position passt.

Geoox is hiring a Staff Staff ML Engineer — Geospatial & Earth observation on the Geospatial ML team (Hybrid · Paris, France). This is a hands-on role in computer vision & geospatial AI—not a generic “AI enthusiast” post.

You will own vision, sensor, or geospatial models in production 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.

Geoox — Lead end-to-end models for raster and vector pipelines: cloud masking, change detection, and fusion with cadastral and mobility layers. Partner with product on evaluation harnesses that respect geographic leakage and seasonal drift.

Stack: Python, PyTorch or TensorFlow, GDAL/GeoTIFF workflows, cloud batch + online inference patterns. Experience with STAC, COG, or satellite constellations is a strong plus.

Apply on Ganloss so your profile, optional CV, and cover note reach the hiring team together. Learn more at https://www.geoox.com.

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.
AWS

Tools & Stack

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

DockerTool
Containerized services and reproducible dev environments for ML and LLM workloads.
GDALTool
Regular use of GDAL in the computer vision & geospatial 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: Include one example where you shipped a geo model to production (latency, coverage, or QA metrics).
Several of these show up in recent shipped work—not only on your CV: Python, PyTorch, AWS, SQL, and Docker.
You have led computer vision & geospatial AI initiatives across teams—setting technical direction, review standards, and rollout plans others could follow.
You are comfortable with the hybrid rhythm (Hybrid · Paris, France)—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.

Häufig gestellte Fragen

Kurze Antworten für Kandidat:innen und Hiring-Teams zu dieser Stelle.

You own production ML for earth-observation or risk use cases: model training, GDAL/raster pipelines, deployment with MLOps guardrails, and mentoring on geospatial data quality. Expect hybrid work in Paris with cross-team research handoff.

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Was der Arbeitgeber möchte

Include one example where you shipped a geo model to production (latency, coverage, or QA metrics).

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