Rôle IA · Offre ouverte

LLM Engineer — customer automation

Ada

Temps plein
Senior
Conversational AI
Hybrid
425 Adelaide St W, Toronto, ON M5V 3C1, Canada · Hybrid
Toronto, Canada
CAD 115k–150k/year + equity

Cette annonce est pensée pour les : compétences et outils clairs pour savoir si le poste correspond avant de postuler — et pour réduire les mauvais matchs au screening.

En bref

Modalités de travail, lieu et dates clés de l’annonce.

Type d’emploi: Temps plein
Lieu de travail: Hybrid
Localisation: 425 Adelaide St W, Toronto, ON M5V 3C1, Canada · Hybrid
Rémunération: CAD 115k–150k/year + equity
Niveau d’expérience: Senior
Équipe: Conversational AI
Avantages

À propos du poste

Ce que l’équipe cherche et comment le rôle s’inscrit dans l’organisation.

Ada is hiring a Senior LLM Engineer — customer automation on the Conversational AI team (Hybrid · Toronto, Canada). 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.

Ada automates customer service for global brands with conversational AI built in Toronto.

Own LLM flows, tool use, and quality metrics for enterprise support automation.

What you will do

Ship production conversational AI at scale with offline evals, monitoring, and safe rollout.
Work with product and domain experts on requirements and trade-offs.
Improve data pipelines, labeling, and metrics tied to business KPIs.
Document runbooks for on-call and customer-facing teams.

What we look for

Strong Python and modern ML/LLM stack with shipped features.
SQL, experimentation, and clear communication to stakeholders.
Eligible to work in the listed country; professional English required.

Compétences recherchées

Ce que chaque compétence implique pour ce poste — pas une simple liste de mots-clés.

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.
OpenAI API

Outils & stack

Plateformes et produits mentionnés pour ce rôle (API, IDE, bases vectorielles, CRM, design, etc.).

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

Vous êtes un bon profil si…

Adapté à cette annonce — utilisez ces points pour vérifier votre adéquation avant de postuler.

You can show evidence in your application: Dialog or LLM automation with CSAT / resolution metrics.
Several of these show up in recent shipped work—not only on your CV: Python, LangChain, OpenAI API, and Docker.
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 · Toronto, Canada)—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: CAD 115k–150k/year + equity, benefits in At a glance) and your expectations align.

Postuler

Comptes candidats uniquement : ajoutez votre accroche et bio dans , et éventuellement un lien ou PDF de CV pour que les recruteurs voient votre CV complet. Puis rédigez une courte note — les candidatures utilisent l’e-mail de votre compte.

Ce que l’employeur demande

Dialog or LLM automation with CSAT / resolution metrics.

Connectez-vous avec un compte candidat pour postuler

Inscrivez-vous, ajoutez une accroche et une bio, puis vous pourrez joindre un lien ou un PDF de CV dans Mon compte avant de postuler. Vos candidatures restent liées à votre profil et les employeurs voient plus facilement votre parcours.

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