Rol IA · Oferta abierta

Senior LLM Engineer — Gemini platform

Índice de mercado

Google

Tiempo completo
Senior
DeepMind Applied
Hybrid
1600 Amphitheatre Pkwy, Mountain View, CA 94043, United States · Hybrid
Mountain View, United States
$220k–$320k/year + RSUs

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: 1600 Amphitheatre Pkwy, Mountain View, CA 94043, United States · Hybrid
Compensación: $220k–$320k/year + RSUs
Nivel de experiencia: Senior
Equipo: DeepMind Applied
Beneficios

Sobre el rol

Qué busca el equipo y cómo encaja el puesto.

Google is hiring a Senior Senior LLM Engineer — Gemini platform on the DeepMind Applied team (Hybrid · Mountain View, 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.

Google builds Gemini, Search, and Cloud AI from Mountain View — home of the original Googleplex and DeepMind applied teams.

Senior LLM Engineer (hybrid Mountain View): model serving, eval infrastructure, and agent frameworks used by billions.

About Google

Mountain View HQ hosts core AI research and product engineering.
Strict privacy, safety, and responsible-AI review processes.
Cross-functional work with Cloud and Android surfaces.

What you will do

Scale LLM inference with SLO-driven autoscaling.
Build eval harnesses for multilingual and multimodal quality.
Ship developer APIs with backward-compatible versioning.

Stack & environment

Python, JAX/PyTorch, LangChain, Borg/Kubernetes, GCP.
Hybrid Mountain View 3/2.

What we look for

5+ years LLM production systems.
Authorized to work in the United States.

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.).

KubernetesTool
Deploying and scaling model services with health checks, autoscaling, and rollout discipline.
GCPTool
Regular use of GCP 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: Production LLM serving, eval frameworks, or agent tooling at scale.
Several of these show up in recent shipped work—not only on your CV: Python, LangChain, PyTorch, TensorFlow, 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 · Mountain View, 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.

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

Production LLM serving, eval frameworks, or agent tooling at scale.

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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