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Rol IA · Oferta abierta

Senior ML Engineer — search & observability AI

Elastic

Tiempo completo
Senior
Elastic AI
Hybrid
Keizersgracht 281, 1016 ED Amsterdam, Netherlands · Hybrid
EUR 85k–120k/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

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De un vistazo

Cómo trabajarás, dónde y fechas clave del anuncio.

Empleo: Tiempo completo
Modalidad: Hybrid
Ubicación: Keizersgracht 281, 1016 ED Amsterdam, Netherlands · Hybrid
Compensación: EUR 85k–120k/year + equity
Nivel de experiencia: Senior
Equipo: Elastic AI
Beneficios: RSUs, hybrid Amsterdam, learning stipend.
Cómo aplicar: Search ranking, log anomaly detection, or RAG on Elasticsearch.
Web de la empresa: www.elastic.co
Publicada: 30 jul 2026
Actualizada: 3 ago 2026

Sobre el rol

Qué busca el equipo y cómo encaja el puesto.

Elastic is hiring a Senior Senior ML Engineer — search & observability AI on the Elastic AI team (Hybrid · Amsterdam, Netherlands). 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.

Elastic builds the Search AI Platform — Elasticsearch, observability, and security — with major R&D in Amsterdam.

Senior ML Engineer (hybrid Amsterdam): improve semantic search, anomaly detection, and RAG for enterprise observability and security data.

About Elastic

Amsterdam-listed global software company (NYSE: ESTC).
ML embedded across Search, Observability, and Security suites.
Open-source heritage with enterprise compliance requirements.

What you will do

Train ranking and embedding models on log and document corpora.
Build eval harnesses for retrieval quality and false-positive rates.
Partner with platform teams on efficient vector search at scale.

Stack & environment

Python, PyTorch, Elasticsearch, Kubernetes.
Hybrid Amsterdam Keizersgracht area.

What we look for

Search, observability, or security ML experience.
EU 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.
LangChain
Orchestrating LLM chains, tools, and retrieval with observable steps and failure handling.
PyTorch
Training and inference with PyTorch: reproducible experiments, checkpointing, and deployment-minded exports.
SQL
Analytical SQL for features, cohorts, label quality, and experiment analysis at scale.

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.
ElasticsearchTool
Regular use of Elasticsearch in the LLM & generative AI stack—configuration, debugging, and team conventions.

Encajas muy bien si…

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

You can show evidence in your application: Search ranking, log anomaly detection, or RAG on Elasticsearch.
Several of these show up in recent shipped work—not only on your CV: Python, LangChain, PyTorch, SQL, 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 · Amsterdam, Netherlands)—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 85k–120k/year + equity, benefits in At a glance) and your expectations align.

Aplicar

Solo cuentas candidato: añade tu titular y bio en Mi cuenta, 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

Search ranking, log anomaly detection, or RAG on Elasticsearch.

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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