Senior Backend Engineer, AI Platform

Emploi pas sur LinkedIn

🕒 il y a 16 jours

🐊 Florida – Distant

🐊 Florida – Remote

⏰ Temps Plein

🟠 Senior

🔙 Ingénieur Back-end

👻 Score fantôme 15%

Ce que ça veut dire : la probabilité que personne ne recrute vraiment pour cette offre.Comment le lire : 60 % ou plus, on pense que c'est une offre fantôme. Un score plus bas est moins inquiétant.Comment on la calcule : ancienneté, republications, postes ouverts vs taille de l'équipe, rapidité de clôture, et si le salaire est indiqué.À noter : une estimation à partir de données publiques, pas un jugement sur l'entreprise. De vraies offres peuvent avoir un score élevé, alors prenez-le comme un indice, pas comme un fait.

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🌍 Impact social

Media • Social Impact

TMTG, ou Trump Media & Technology Group, est une entreprise de médias et de technologies de nouvelle génération qui entend libérer les réseaux sociaux, le streaming, l’information et la culture des récits dominants. Elle propose des plateformes médiatiques ouvertes permettant aux utilisateurs et aux créateurs de partager, créer et consulter des contenus sans craindre la censure.

Description

• Build AI-based features for a social media platform serving millions of users • Work directly with the platform architect and other developers • Establish core AI infrastructure in a greenfield environment • Shape engineering practices as the team grows • Integrate services with Ruby on Rails and React/TypeScript • Own backend services end to end, from schema design through deployment and on-call • Build and operate LLM serving, retrieval, evaluation, instrumentation, and safety capabilities

🎯 Exigences

• 5+ years of backend engineering experience in a statically typed language (Go, Java, Kotlin, C#) • Production experience shipping LLM-backed features, including retrieval-augmented generation, streaming responses, and tool use • Hands-on experience with LLM serving infrastructure, including routing across multiple model providers, failover, token streaming, and cost/usage metering • Experience building retrieval systems, including vector search, embedding pipelines, context assembly, and citation-backed answers • Ability to design instrumentation for hallucinations, retrieval misses, provider outages, and cost overruns • Experience measuring AI answer quality through relevance, safety, source quality, and repeatable evaluations • Strong API design skills • Ability to own a service end to end, from schema through deployment and on-call • US-based and authorized to work in the United States • Go strongly preferred • Python • Experience with LLM gateways or serving infrastructure such as LiteLLM, vLLM, or TGI • Experience with vector databases such as Qdrant or pgvector and embedding pipelines • Experience fine-tuning open-weight models using LoRA or full fine-tunes • Content moderation or safety tooling experience • Familiarity with Ruby on Rails or React/TypeScript

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