Rol IA · Oferta abierta

Senior RAG Engineer — Spaces & inference

Hugging Face

Indefinido (CDI)
Tiempo completo
Senior
Inference & retrieval
Hybrid
20 Rue de la Paix, Paris, IDF 75002, France · Hybrid
Paris, France
EUR 70k–95k/year + BSPCE

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 habilidades3 herramientas

De un vistazo

Cómo trabajarás, dónde y fechas clave del anuncio.

Empleo: Indefinido (CDI), Tiempo completo
Modalidad: Hybrid
Ubicación: 20 Rue de la Paix, Paris, IDF 75002, France · Hybrid
Compensación: EUR 70k–95k/year + BSPCE
Nivel de experiencia: Senior
Equipo: Inference & retrieval
Beneficios

Sobre el rol

Qué busca el equipo y cómo encaja el puesto.

Hugging Face is hiring a Senior Senior RAG Engineer — Spaces & inference on the Inference & retrieval team (Hybrid · Paris, France). 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.

Hugging Face héberge l'écosystème open-source ML le plus utilisé au monde — équipe produit à Paris.

Senior RAG Engineer: retrieval, Spaces, et endpoints inference avec latence et qualité mesurées.

Missions

Améliorer les pipelines RAG (chunking, embeddings, hybrid search).
Publier des patterns réutilisables pour la communauté et l'enterprise.

Stack & environment

Python, Transformers, vector DBs, Docker, Kubernetes.

What we look for

RAG ou search en prod; culture open-source.

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.
PyTorch

Herramientas y stack

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

Vector DBsTool
Embedding storage, hybrid search, and freshness strategies for RAG and semantic retrieval.
KubernetesTool
Deploying and scaling model services with health checks, autoscaling, and rollout discipline.

Encajas muy bien si…

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

You can show evidence in your application: RAG or retrieval feature with latency and quality metrics.
Several of these show up in recent shipped work—not only on your CV: Python, LangChain, PyTorch, NLP, and Vector DBs.
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 · 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.
You read the full listing (comp: EUR 70k–95k/year + BSPCE, 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

RAG or retrieval feature with latency and quality 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.

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