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Rôle IA · Offre ouverte

Senior ML Engineer — AI data platform

Scale AI

Temps plein
Senior
ML
Hybrid
303 2nd Street, San Francisco, CA 94107, United States · Hybrid
San Francisco, United States
$180k–$240k + 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: 303 2nd Street, San Francisco, CA 94107, United States · Hybrid
Rémunération: $180k–$240k + equity
Niveau d’expérience: Senior
Équipe: ML
Avantages: Equity, lunch, hybrid flexibility.
Comment postuler: Data quality or eval automation system you built.
Site de l’entreprise: scale.com
Publiée le: 7 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.

Scale AI is hiring a Senior Senior ML Engineer — AI data platform on the ML 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.

Scale AI provides data and evaluation infrastructure for the world's leading AI labs and enterprises—RLHF, preference data, and agent benchmarks.

Senior ML Engineer (SF / hybrid): quality models for data labeling, automated evaluators, and customer delivery tooling.

What you will do

Ship production data and eval ML 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.
PyTorch
Training and inference with PyTorch: reproducible experiments, checkpointing, and deployment-minded exports.
SQL
Analytical SQL for features, cohorts, label quality, and experiment analysis at scale.

Outils & stack

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

AWSTool
Regular use of AWS 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: Data quality or eval automation system you built.
Several of these show up in recent shipped work—not only on your CV: Python, PyTorch, SQL, and AWS.
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: $180k–$240k + 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

Data quality or eval automation system you built.

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