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Rol IA · Oferta abierta

Senior AI Developer — logistics & marketplace ML

DoorDash

Tiempo completo
Senior
Marketplace intelligence
Hybrid
303 2nd Street, San Francisco, CA 94107, United States · Hybrid
San Francisco, United States
$165k–$225k + 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: 303 2nd Street, San Francisco, CA 94107, United States · Hybrid
Compensación: $165k–$225k + equity
Nivel de experiencia: Senior
Equipo: Marketplace intelligence
Beneficios: Equity, comprehensive medical, hybrid SF.
Cómo aplicar: Forecasting, ranking, or GenAI ops project with business metrics.
Web de la empresa: www.doordash.com
Publicada: 30 jun 2026
Actualizada: 3 ago 2026

Sobre el rol

Qué busca el equipo y cómo encaja el puesto.

DoorDash is hiring a Senior Senior AI Developer — logistics & marketplace ML on the Marketplace intelligence team (Hybrid · San Francisco, 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.

DoorDash operates one of the largest on-demand logistics marketplaces in North America, connecting consumers, merchants, and Dashers with real-time dispatch and pricing.

Senior AI Developer (SF hybrid): improve ETA prediction, merchant ranking, support copilots, and fraud signals using classical ML and modern LLM tooling.

Impact is measured in seconds saved per delivery, support deflection, and marketplace liquidity — not offline accuracy alone.

About DoorDash

Public technology company headquartered in San Francisco; nationwide US and expanding internationally.
Engineering org spans logistics, ads, grocery, and platform ML with petabyte-scale data.
AI teams partner tightly with operations research and product on experimentation.

What you will do

Own features end-to-end: offline training, A/B tests, and production monitoring.
Build GenAI tools for support and merchant onboarding with guardrails and citations.
Improve forecasting models for peak events (holidays, sports) with causal analysis.
Collaborate on feature stores and low-latency inference for dispatch-critical paths.

Stack & environment

Python, PyTorch, Spark, Snowflake, LangChain for internal copilots.
Hybrid San Francisco SOMA; on-call rotation for critical ML services.

What we look for

Marketplace, logistics, or ads ML experience at scale.
Strong SQL and experimentation culture; comfort with ambiguous product goals.
US work authorization 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.
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.).

SnowflakeTool
Regular use of Snowflake in the LLM & generative AI stack—configuration, debugging, and team conventions.
SparkTool
Distributed feature generation and batch scoring on large tabular or event datasets.

Encajas muy bien si…

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

You can show evidence in your application: Forecasting, ranking, or GenAI ops project with business metrics.
Several of these show up in recent shipped work—not only on your CV: Python, LangChain, PyTorch, SQL, and Snowflake.
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 · San Francisco, 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: $165k–$225k + 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

Forecasting, ranking, or GenAI ops project with business 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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