Rôle IA · Offre ouverte

NLP Engineer — language understanding & LLM product

Index marché

OpenAI

Temps plein
Senior
Applied NLP
Hybrid
New York, NY, United States · Hybrid
New York, United States
USD 170k–235k + 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.

4 compétences2 outils

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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: New York, NY, United States · Hybrid
Rémunération: USD 170k–235k + equity
Niveau d’expérience: Senior
Équipe: Applied NLP
Avantages: Equity, hybrid NYC, learning budget.
Comment postuler: NLP or LLM product work with offline metrics and shipped UX.
Site de l’entreprise: openai.com
Publiée le: 30 avr. 2027

À propos du poste

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

OpenAI is hiring a Senior NLP Engineer — language understanding & LLM product on the Applied NLP team (Hybrid · New York, 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.

OpenAI builds frontier language models and product surfaces used worldwide.

NLP Engineer (hybrid NYC): language understanding, LLM product features, and evaluation for US-facing experiences.

Missions

Ship NLP/LLM features with offline and online quality metrics.
Partner with product on safety, latency, and multilingual coverage.

Stack & environment

Python, PyTorch, NLP eval harnesses, Docker.

What we look for

Production NLP or LLM product experience; US work authorization.

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.
NLP
Text pipelines: tokenization, fine-tuning, evaluation, and guardrails for user-facing language features.
Machine Learning
Practical Machine Learning experience applied to LLM features, retrieval, agents, and evaluation in production or rigorous pilots.

Outils & stack

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

DockerTool
Containerized services and reproducible dev environments for ML and LLM workloads.
JupyterTool
Regular use of Jupyter in the LLM & generative AI stack—configuration, debugging, and team conventions.

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: NLP or LLM product work with offline metrics and shipped UX.
Several of these show up in recent shipped work—not only on your CV: Python, PyTorch, NLP, Machine Learning, 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 · New York, 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: USD 170k–235k + 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

NLP or LLM product work with offline metrics and shipped UX.

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