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ML Engineer — search & vector APIs | Algolia | Paris | Ganl… · Ganloss
Algolia
CDI (durée indéterminée) Temps plein Senior Search relevance Hybrid 55 Rue d'Amsterdam, Paris, IDF 75008, France · Hybrid Paris, France EUR 78k-102k/year + BSPCE 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.
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Type d’emploi
Lieu de travail Hybrid
Localisation 55 Rue d'Amsterdam, Paris, IDF 75008, France · Hybrid
Rémunération EUR 78k-102k/year + BSPCE Niveau d’expérience Avantages Remote days, équipe produit internationale. Comment postuler Benchmark retrieval / reranking que vous avez mené.
Publiée le 24 juin 2026
Mise à jour 3 août 2026 Algolia is hiring a Senior ML Engineer — search & vector APIs on the Search relevance 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.
Algolia fournit search-as-a-service et APIs vectorielles pour des milliers de sites. Paris R&D améliore relevance et GenAI search.
ML Engineer — search & vectors (Paris) : embeddings, reranking, et benchmarks offline corrélés au CTR client.
What you will do
Ship production search and vector retrieval with clear evaluation, monitoring, and rollback paths—not demo-only notebooks. Partner with product, design, and domain experts on requirements, trade-offs, and safe rollout. Improve data quality, labeling, and offline metrics that correlate with business KPIs. Document architectures and runbooks for on-call and customer-facing teams. Mentor engineers on testing, observability, and responsible AI practices. What we look for
Strong Python and modern ML/LLM stack experience with multiple shipped features. Comfort with SQL, experimentation, and communicating results to non-technical stakeholders. Pragmatic ownership from prototype to production—including cost and latency budgets. Eligible to work in the listed country; professional English (French a plus for Paris roles). Python
Production Python for data pipelines, model code, APIs, and automated tests—not notebook-only workflows.
Vector DBs
Embedding storage, hybrid search, and freshness strategies for RAG and semantic retrieval.
PyTorch
Training and inference with PyTorch: reproducible experiments, checkpointing, and deployment-minded exports.
✓ You can show evidence in your application: Benchmark retrieval / reranking que vous avez mené. ✓ Several of these show up in recent shipped work—not only on your CV: Python, Vector DBs, PyTorch, 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 · 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. ✓ You read the full listing (comp: EUR 78k-102k/year + BSPCE, benefits in At a glance) and your expectations align. Ce que l’employeur demande
Benchmark retrieval / reranking que vous avez mené.
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Intitulé
ML Engineer — search & vector APIs
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