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Rôle IA · Offre ouverte

Senior ML Platform Engineer — Remote (US)

Snowflake

Temps plein
Senior
AI platform
Remote
Remote · United States
Remote, United States
$165k–$220k + 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 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: Remote
Localisation: Remote · United States
Rémunération: $165k–$220k + equity
Niveau d’expérience: Senior
Équipe: AI platform
Avantages: Remote-first US, equity, home office stipend.
Comment postuler: Platform feature for model registry or batch inference.
Site de l’entreprise: www.snowflake.com
Publiée le: 12 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.

Snowflake is hiring a Senior Senior ML Platform Engineer — Remote (US) on the AI platform team (Remote · Remote, 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.

Snowflake's AI layer brings models and apps to enterprise data without movement. US-remote friendly teams build training and inference paths on Snowflake.

Senior ML Platform Engineer (Remote, US): feature pipelines, model registry, and cost-aware batch inference for customers.

What you will do

Ship production ML platform on cloud data 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.
AWS
Cloud primitives for training, storage, IAM, and cost-aware LLM & generative AI deployments.
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.).

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: Platform feature for model registry or batch inference.
Several of these show up in recent shipped work—not only on your CV: Python, AWS, SQL, Kubernetes, 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 communicate clearly in writing, document decisions, and can overlap with the team’s core hours for pairing and incident response.
You explain trade-offs (quality, cost, latency, safety) in plain language—with numbers or examples, not buzzwords.
You read the full listing (comp: $165k–$220k + 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

Platform feature for model registry or batch inference.

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