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Rol IA · Oferta abierta

LLM Engineer — RAG & embeddings

Cohere

Tiempo completo
Senior
Applied LLM
Hybrid
115 Broadway, New York, NY 10006, United States · Hybrid
New York, United States
$175k–$230k + 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.

3 habilidades1 herramienta

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De un vistazo

Cómo trabajarás, dónde y fechas clave del anuncio.

Empleo: Tiempo completo
Modalidad: Hybrid
Ubicación: 115 Broadway, New York, NY 10006, United States · Hybrid
Compensación: $175k–$230k + equity
Nivel de experiencia: Senior
Equipo: Applied LLM
Beneficios: NYC hub, equity, hybrid.
Cómo aplicar: RAG latency or quality win you can quantify.
Web de la empresa: cohere.com
Publicada: 13 jun 2026
Actualizada: 3 ago 2026

Sobre el rol

Qué busca el equipo y cómo encaja el puesto.

Cohere is hiring a Senior LLM Engineer — RAG & embeddings on the Applied LLM team (Hybrid · New York, United States). 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.

Cohere builds enterprise LLM APIs with strong retrieval and multilingual support. NYC engineering owns core model serving and developer experience.

LLM Engineer — RAG & embeddings (New York): chunking, rerankers, eval suites, and latency SLOs for API customers.

What you will do

Ship production enterprise RAG APIs with clear evaluation, monitoring, and rollback paths—not demo-only notebooks.
Partner with product, design, and domain experts on requirements, trade-offs, and safe rollout.
Improve data quality, labeling, and offline metrics that correlate with business KPIs.
Document architectures and runbooks for on-call and customer-facing teams.
Mentor engineers on testing, observability, and responsible AI practices.

What we look for

Strong Python and modern ML/LLM stack experience with multiple shipped features.
Comfort with SQL, experimentation, and communicating results to non-technical stakeholders.
Pragmatic ownership from prototype to production—including cost and latency budgets.
Eligible to work in the listed country; professional English (French a plus for Paris roles).

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
Calling frontier APIs with retries, cost controls, prompt versioning, and safety filters.

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.

Encajas muy bien si…

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

You can show evidence in your application: RAG latency or quality win you can quantify.
Several of these show up in recent shipped work—not only on your CV: Python, LangChain, OpenAI API, 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 · New York, United States)—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: $175k–$230k + 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

RAG latency or quality win you can quantify.

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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