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LLM Engineer — Legal Copilots | Harvey | SF · Ganloss

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LLM Engineer — legal copilots

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Rôle IA · Offre ouverte

LLM Engineer — legal copilots

Harvey

Temps plein
Senior
Legal AI
Hybrid
575 Market Street, San Francisco, CA 94105, United States · Hybrid
San Francisco, United States
$190k–$260k + equity

Employeur

Harvey

Site de l’entreprise

Marché

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Communauté en croissance—comptes membres avec preuves vérifiables, pas de profils démo seed.

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: 575 Market Street, San Francisco, CA 94105, United States · Hybrid
Rémunération: $190k–$260k + equity
Niveau d’expérience: Senior
Équipe: Legal AI
Avantages: Top-tier comp, equity.
Comment postuler: Legal or citation-heavy RAG example.
Site de l’entreprise: www.harvey.ai
Publiée le: 13 juil. 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.

Harvey is hiring a Senior LLM Engineer — legal copilots on the Legal AI 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.

Harvey builds LLM copilots for law firms with strict confidentiality and citation requirements.

LLM Engineer (San Francisco): legal RAG, prompt systems, and human-in-the-loop review tooling.

What you will do

Deliver production-grade legal-domain LLM products with measurable quality, latency, and cost targets.
Build offline evals and online monitoring before scaling to full traffic.
Collaborate with product, design, legal, or domain experts on safe rollout.
Write clear RFCs, runbooks, and postmortems for cross-team learning.

What we look for

Multiple shipped ML/LLM features—not coursework-only portfolios.
Strong Python, SQL, and experimentation discipline.
Clear communication for remote or hybrid stakeholders.
Work authorization for the listed country.

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
Calling frontier APIs with retries, cost controls, prompt versioning, and safety filters.

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: Legal or citation-heavy RAG example.
Several of these show up in recent shipped work—not only on your CV: Python, LangChain, OpenAI API, 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: $190k–$260k + equity, benefits in At a glance) and your expectations align.

Postuler

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

Legal or citation-heavy RAG example.

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Intitulé

LLM Engineer — legal copilots

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