Rôle IA · Offre ouverte

Senior RAG Engineer — Spaces & inference

Hugging Face

CDI (durée indéterminée)
Temps plein
Senior
Inference & retrieval
Hybrid
20 Rue de la Paix, Paris, IDF 75002, France · Hybrid
Paris, France
EUR 70k–95k/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.

4 compétences3 outils

En bref

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

Type d’emploi: CDI (durée indéterminée), Temps plein
Lieu de travail: Hybrid
Localisation: 20 Rue de la Paix, Paris, IDF 75002, France · Hybrid
Rémunération: EUR 70k–95k/year + BSPCE
Niveau d’expérience: Senior
Équipe: Inference & retrieval
Avantages

À propos du poste

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

Hugging Face is hiring a Senior Senior RAG Engineer — Spaces & inference on the Inference & retrieval 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.

Hugging Face héberge l'écosystème open-source ML le plus utilisé au monde — équipe produit à Paris.

Senior RAG Engineer: retrieval, Spaces, et endpoints inference avec latence et qualité mesurées.

Missions

Améliorer les pipelines RAG (chunking, embeddings, hybrid search).
Publier des patterns réutilisables pour la communauté et l'enterprise.

Stack & environment

Python, Transformers, vector DBs, Docker, Kubernetes.

What we look for

RAG ou search en prod; culture open-source.

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.
PyTorch

Outils & stack

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

Vector DBsTool
Embedding storage, hybrid search, and freshness strategies for RAG and semantic retrieval.
KubernetesTool
Deploying and scaling model services with health checks, autoscaling, and rollout discipline.

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: RAG or retrieval feature with latency and quality metrics.
Several of these show up in recent shipped work—not only on your CV: Python, LangChain, PyTorch, NLP, 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 · 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.

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

RAG or retrieval feature with latency and quality 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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