San Francisco
Machine Learning Engineer, Señales Implícitas
Original: Machine Learning Engineer, Implicit SignalsUSD 381K–510K / añoHíbrido
OpenAI, una empresa de software del sector IA y datos, tiene una vacante de Machine Learning Engineer, Implicit Signals. Es un puesto híbrido en San Francisco, Estados Unidos. Lo clasificamos en datos y machine learning. Hay 193 puestos abiertos de OpenAI en este sitio, 60 de ellos en IT e ingeniería.
Publicado hace 11 días · Última revisión: 2026-10-25
Sobre OpenAI
IA y datos Empresa de producto de software 193 puestos abiertos, 31% en IT e ingeniería. Roles con más ofertas: Ingeniería de software (general) (35), Datos y machine learning (20), Marketing y comunicación (18).
Empleos similares
Ingeniero/a de AIOriginal: AI EngineerMomentic · San FranciscoUSD 175K–250K / añoSr. Data AnalystOriginal: Sr. Data AnalystCenterfield · Remote, United StatesUSD 95K–115K / año2027 Becario/a de Verano, MS/PhD, Aprendizaje Automático, Fundamentos de Refinamiento de ControladoresOriginal: 2027 Summer Intern, MS/PhD, Machine Learning, Driver Refinement FoundationsWaymo · San Francisco, CA, USAUSD 70 / horaBecario/a de Ingeniería AI/MLOriginal: AI/ML Engineering InternAmperesand · Sunnyvale, California, United StatesIngeniero/a de AI Asociado/aOriginal: Associate AI EngineerFuel Cycle · Los Angeles OfficeUSD 90K–110K / añoMachine Learning Engineer Staff, Recuperación y SegmentaciónOriginal: Staff Machine Learning Engineer, Retrieval & TargetingReddit · Remote - United StatesUSD 230K–322K / añoIngeniero/a de Analítica SeniorOriginal: Senior Analytics EngineerRocket Money · San Francisco, CA, Washington, D.C., New York City, N.Y., Detroit, MI, Phoenix, AZ, Miami, FL, Denver, CO., Remote (USA)USD 150K–190K / añoData Engineer SeniorOriginal: Senior Data EngineerSoFi · Cottonwood Heights, Utah, United StatesUSD 124,8K–156K / año
| Modalidad | Híbrido |
| Nivel | No indicado |
| Rol | Datos y machine learning |
| Países | Estados Unidos |
| Tipo de empleo | FullTime |
La descripción completa está en la oferta original. Las etiquetas se asignan automáticamente y pueden tener errores. Sobre los datos