Rol IA · Oferta abierta

LLM Engineer — customer automation

Ada

Tiempo completo
Senior
Conversational AI
Hybrid
425 Adelaide St W, Toronto, ON M5V 3C1, Canada · Hybrid
Toronto, Canada
CAD 115k–150k/year + equity

Este anuncio está pensado para : habilidades y herramientas claras para saber si encajas antes de aplicar — y para reducir descartes por desajuste.

De un vistazo

Cómo trabajarás, dónde y fechas clave del anuncio.

Empleo: Tiempo completo
Modalidad: Hybrid
Ubicación: 425 Adelaide St W, Toronto, ON M5V 3C1, Canada · Hybrid
Compensación: CAD 115k–150k/year + equity
Nivel de experiencia: Senior
Equipo: Conversational AI
Beneficios

Sobre el rol

Qué busca el equipo y cómo encaja el puesto.

Ada is hiring a Senior LLM Engineer — customer automation on the Conversational AI team (Hybrid · Toronto, Canada). 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.

Ada automates customer service for global brands with conversational AI built in Toronto.

Own LLM flows, tool use, and quality metrics for enterprise support automation.

What you will do

Ship production conversational AI at scale with offline evals, monitoring, and safe rollout.
Work with product and domain experts on requirements and trade-offs.
Improve data pipelines, labeling, and metrics tied to business KPIs.
Document runbooks for on-call and customer-facing teams.

What we look for

Strong Python and modern ML/LLM stack with shipped features.
SQL, experimentation, and clear communication to stakeholders.
Eligible to work in the listed country; professional English required.

Habilidades que buscamos

Qué implica cada capacidad en este rol — no solo una lista de palabras clave.

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.
OpenAI API

Herramientas y stack

Plataformas y productos mencionados para este rol (APIs, IDEs, BBDD vectoriales, CRM, diseño, etc.).

DockerTool
Containerized services and reproducible dev environments for ML and LLM workloads.

Encajas muy bien si…

Adaptado a esta oferta — úsalo para comprobar tu encaje antes de aplicar.

You can show evidence in your application: Dialog or LLM automation with CSAT / resolution metrics.
Several of these show up in recent shipped work—not only on your CV: Python, LangChain, OpenAI API, 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 are comfortable with the hybrid rhythm (Hybrid · Toronto, Canada)—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: CAD 115k–150k/year + equity, benefits in At a glance) and your expectations align.

Aplicar

Solo cuentas candidato: añade tu titular y bio en , y opcionalmente un enlace o PDF de CV para que los reclutadores vean tu CV completo. Luego escribe un breve pitch — las candidaturas usan el correo de tu cuenta.

Lo que pide la empresa

Dialog or LLM automation with CSAT / resolution metrics.

Inicia sesión con cuenta candidato para aplicar

Regístrate, añade titular y bio; luego podrás adjuntar enlace o PDF de CV en Mi cuenta antes de aplicar. Así las candidaturas quedan ligadas a tu perfil.

Iniciar sesión Crear cuenta candidato

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