Rol IA · Oferta abierta

Machine Learning Engineer — GenAI platforms

Meta

Tiempo completo
Senior
Generative AI
Hybrid
1 Hacker Way, Menlo Park, CA 94025, United States · Hybrid
Menlo Park, United States
USD 180k–250k + RSU

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

De un vistazo

Cómo trabajarás, dónde y fechas clave del anuncio.

Empleo: Tiempo completo
Modalidad: Hybrid
Ubicación: 1 Hacker Way, Menlo Park, CA 94025, United States · Hybrid
Compensación: USD 180k–250k + RSU
Nivel de experiencia: Senior
Equipo: Generative AI
Beneficios

Sobre el rol

Qué busca el equipo y cómo encaja el puesto.

Meta is hiring a Senior Machine Learning Engineer — GenAI platforms on the Generative AI team (Hybrid · Menlo Park, 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.

Meta scales generative AI across social and messaging products from Menlo Park.

Machine Learning Engineer: GenAI platforms, serving reliability, and quality loops for US-scale traffic.

Missions

Improve training/serving pipelines for generative features.
Own latency, cost, and quality regressions with clear SLOs.

Stack & environment

Python, PyTorch, Kubernetes, Docker.

What we look for

Large-scale ML systems; Bay Area hybrid readiness.

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.
PyTorch
Training and inference with PyTorch: reproducible experiments, checkpointing, and deployment-minded exports.
Machine Learning

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.
DockerTool
Containerized services and reproducible dev environments for ML and LLM workloads.

Encajas muy bien si…

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

You can show evidence in your application: Production ML with clear latency/quality tradeoffs.
Several of these show up in recent shipped work—not only on your CV: Python, PyTorch, Machine Learning, MLOps, 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 · Menlo Park, 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 ML with clear latency/quality tradeoffs.

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.

Iniciar sesión Crear cuenta candidato

Sugerencias

Talento IA que podría interesarte

Perfiles ordenados por solape con habilidades y herramientas de este rol — útil si contratas equipo o comparas candidatos.

Aún no hay coincidencias cercanas en el directorio — prueba con tus filtros.

Ofertas similares

Otros anuncios que comparten habilidades o herramientas — útil para stacks comparables o alternativas.

Machine Learning Engineer — GenAI platforms

Talento IA que podría interesarte

Ofertas similares

Staff ML Platform Engineer — inference at scale

Research Engineer — InstaDeep careers Tunis

ML Engineer — OpenAI ecosystem (Toronto)

MLOps Engineer — model CI & monitoring

ML Engineer — fine-tuning & adaptation