Rol IA · Oferta abierta

Senior RAG Engineer — retrieval & ranking

Perplexity

Tiempo completo
Senior
Search & retrieval
Hybrid
San Francisco, CA, United States · Hybrid
San Francisco, United States
USD 170k–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.

4 habilidades2 herramientas

De un vistazo

Cómo trabajarás, dónde y fechas clave del anuncio.

Empleo: Tiempo completo
Modalidad: Hybrid
Ubicación: San Francisco, CA, United States · Hybrid
Compensación: USD 170k–230k + equity
Nivel de experiencia: Senior
Equipo: Search & retrieval
Beneficios

Sobre el rol

Qué busca el equipo y cómo encaja el puesto.

Perplexity is hiring a Senior Senior RAG Engineer — retrieval & ranking on the Search & retrieval 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.

Perplexity answers the web with cited, real-time search from San Francisco.

Senior RAG Engineer: retrieval quality, ranking, and latency for grounding answers users can trust.

Missions

Improve chunking, embedding, and hybrid retrieval for citation accuracy.
Ship ranking experiments tied to answer usefulness and speed.

Stack & environment

Python, vector DBs, Elasticsearch, LangChain-style retrieval.

What we look for

Search or RAG in production; ranking/IR experience preferred.

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.
NLP

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.
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: RAG pipeline with citation quality, latency, and ranking metrics.
Several of these show up in recent shipped work—not only on your CV: Python, LangChain, NLP, Machine Learning, 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 · 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.

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

RAG pipeline with citation quality, latency, and ranking 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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