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Rôle IA · Offre ouverte

Senior ML Engineer — GenAI lakehouse

Databricks

Temps plein
Senior
GenAI
Hybrid
160 Spear Street, San Francisco, CA 94105, United States · Hybrid
San Francisco, United States
$185k–$250k + 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.

3 compétences1 outil

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En bref

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

Type d’emploi: Temps plein
Lieu de travail: Hybrid
Localisation: 160 Spear Street, San Francisco, CA 94105, United States · Hybrid
Rémunération: $185k–$250k + equity
Niveau d’expérience: Senior
Équipe: GenAI
Avantages: Equity refresh, wellness, hybrid.
Comment postuler: Enterprise RAG or fine-tuning delivery story.
Site de l’entreprise: www.databricks.com
Publiée le: 8 juin 2026
Mise à jour: 3 août 2026

À propos du poste

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

Databricks is hiring a Senior Senior ML Engineer — GenAI lakehouse on the GenAI team (Hybrid · San Francisco, United States). 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.

Databricks unifies data and AI on the lakehouse. GenAI features span retrieval, fine-tuning, and governed serving for enterprise customers.

Senior ML Engineer — GenAI (San Francisco): RAG templates, vector search integration, and performance at lakehouse scale.

What you will do

Ship production enterprise GenAI platforms 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).

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.
Spark
Distributed feature generation and batch scoring on large tabular or event datasets.

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.

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: Enterprise RAG or fine-tuning delivery story.
Several of these show up in recent shipped work—not only on your CV: Python, LangChain, Spark, 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 · San Francisco, United States)—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: $185k–$250k + equity, benefits in At a glance) and your expectations align.

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Comptes candidats uniquement : ajoutez votre accroche et bio dans Mon compte, 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

Enterprise RAG or fine-tuning delivery story.

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