Rol IA · Oferta abierta

ML Engineer — OpenAI ecosystem (Toronto)

OpenAI

Tiempo completo
Senior
Applied ML
Hybrid
Toronto, ON, Canada · Hybrid
Toronto, Canada
CAD 160k–220k/year + equity

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

4 habilidades2 herramientas

De un vistazo

Cómo trabajarás, dónde y fechas clave del anuncio.

Empleo: Tiempo completo
Modalidad: Hybrid
Ubicación: Toronto, ON, Canada · Hybrid
Compensación: CAD 160k–220k/year + equity
Nivel de experiencia: Senior
Equipo: Applied ML
Beneficios

Sobre el rol

Qué busca el equipo y cómo encaja el puesto.

OpenAI is hiring a Senior ML Engineer — OpenAI ecosystem (Toronto) on the Applied ML 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.

OpenAI product and applied ML teams hire across North America — including OpenAI jobs Toronto intent.

ML Engineer (hybrid Toronto): GPT/API product ML, evals, and safety loops for Canadian-facing delivery.

Missions

Own eval suites tied to user outcomes.
Ship applied ML features with latency and cost budgets.

Stack & environment

Python, PyTorch, Docker, Kubernetes.

What we look for

LLM/ML product experience; Canada work authorization.

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.
PyTorch
Training and inference with PyTorch: reproducible experiments, checkpointing, and deployment-minded exports.
NLP

Herramientas y stack

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

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.

Encajas muy bien si…

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

You can show evidence in your application: GPT/API product ML or eval systems with clear ownership.
Several of these show up in recent shipped work—not only on your CV: Python, PyTorch, NLP, Machine Learning, and Kubernetes.
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 160k–220k/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

GPT/API product ML or eval systems with clear ownership.

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.

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