Rol IA · Oferta abierta

Senior Machine Learning Engineer

Índice de mercado

Enfoque: Neuromorphic AI

Paris · 100-300 employees · Scale-up · GenAI: No

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 habilidades0 herramientas

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De un vistazo

Cómo trabajarás, dónde y fechas clave del anuncio.

Empleo: Tiempo completo
Modalidad: Hybrid
Ubicación: 74 Rue du Faubourg Saint-Antoine, Paris, IDF 75012, France
Compensación: EUR 78k-98k/year + bonus
Nivel de experiencia: Senior
Equipo: Neuromorphic AI
Beneficios

Sobre el rol

Qué busca el equipo y cómo encaja el puesto.

Prophesee is hiring a Senior Senior Machine Learning Engineer on the Neuromorphic AI team (Hybrid · Paris, France). 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.

Prophesee — Event-based vision sensors

Role context: Neuromorphic AI · based in Paris · ~100-300 people · Scale-up · LLM/genAI focus: No.

You will own delivery across the AI lifecycle—data and evaluation, modeling or LLM-based features, production rollout, and close collaboration with product and domain experts—with pragmatic ownership and clear stakeholder communication.

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.
TensorFlow

Encajas muy bien si…

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

You can show evidence in your application: Apply from this listing on Ganloss so your candidate profile, optional CV link, and cover note reach the hiring team together.
Several of these show up in recent shipped work—not only on your CV: Python, PyTorch, and TensorFlow.
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 · Paris, France)—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

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