Rôle IA · Offre ouverte

Machine Learning Engineer — GenAI platforms

Meta

Temps plein
Senior
Generative AI
Hybrid
1 Hacker Way, Menlo Park, CA 94025, United States · Hybrid
Menlo Park, United States
USD 180k–250k + RSU

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: 1 Hacker Way, Menlo Park, CA 94025, United States · Hybrid
Rémunération: USD 180k–250k + RSU
Niveau d’expérience: Senior
Équipe: Generative AI
Avantages

À propos du poste

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

Meta is hiring a Senior Machine Learning Engineer — GenAI platforms on the Generative AI team (Hybrid · Menlo Park, 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.

Meta scales generative AI across social and messaging products from Menlo Park.

Machine Learning Engineer: GenAI platforms, serving reliability, and quality loops for US-scale traffic.

Missions

Improve training/serving pipelines for generative features.
Own latency, cost, and quality regressions with clear SLOs.

Stack & environment

Python, PyTorch, Kubernetes, Docker.

What we look for

Large-scale ML systems; Bay Area hybrid readiness.

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.
Machine Learning

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: Production ML with clear latency/quality tradeoffs.
Several of these show up in recent shipped work—not only on your CV: Python, PyTorch, Machine Learning, MLOps, 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 · Menlo Park, 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.

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

Production ML with clear latency/quality tradeoffs.

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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