Rôle IA · Offre ouverte

ML Engineer — OpenAI ecosystem (Toronto)

OpenAI

Temps plein
Senior
Applied ML
Hybrid
Toronto, ON, Canada · Hybrid
Toronto, Canada
CAD 160k–220k/year + equity

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

4 compétences2 outils

En bref

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

Type d’emploi: Temps plein
Lieu de travail: Hybrid
Localisation: Toronto, ON, Canada · Hybrid
Rémunération: CAD 160k–220k/year + equity
Niveau d’expérience: Senior
Équipe: Applied ML
Avantages

À propos du poste

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

OpenAI is hiring a Senior ML Engineer — OpenAI ecosystem (Toronto) on the Applied ML 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.

OpenAI product and applied ML teams hire across North America — including OpenAI jobs Toronto intent.

ML Engineer (hybrid Toronto): GPT/API product ML, evals, and safety loops for Canadian-facing delivery.

Missions

Own eval suites tied to user outcomes.
Ship applied ML features with latency and cost budgets.

Stack & environment

Python, PyTorch, Docker, Kubernetes.

What we look for

LLM/ML product experience; Canada work authorization.

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

Outils & stack

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

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: GPT/API product ML or eval systems with clear ownership.
Several of these show up in recent shipped work—not only on your CV: Python, PyTorch, NLP, Machine Learning, 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 · 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.

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

GPT/API product ML or eval systems with clear ownership.

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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