DocuSign is hiring: Senior Machine Learning Engineer in San Francisco

Company Overview

Docusign brings agreements to life. Over 1.5 million customers and more than a billion people in over 180 countries use Docusign solutions to accelerate the process of doing business and simplify people's lives. With intelligent agreement management, Docusign unleashes business-critical data that is trapped inside of documents. Until now, these were disconnected from business systems of record, costing businesses time, money, and opportunity. Using Docusign's Intelligent Agreement Management platform, companies can create, commit, and manage agreements with solutions created by the #1 company in e-signature and contract lifecycle management (CLM).

What you'll do

We are looking for a Senior Machine Learning Engineer to redefine how we operate our global services. You won't just be building dashboards; you will be building the "brain" of our infrastructure.

We are moving beyond simple anomaly detection. We are building a self-healing ecosystem where Multi-Agent Systems and Reinforcement Learning (RL) loops work in tandem with Large Language Models (LLMs) to not only detect incidents in real-time but to troubleshoot and resolve them autonomously.

If you are passionate about applying complex AI architectures to massive datasets (billions of telemetry points) to solve real-world reliability challenges, this is the role for you.

This position is an individual contributor role reporting to the Sr. Director, Software Engineering.

Responsibility

• Design and implement autonomous multi-agent systems using Reinforcement Learning (RL) loops that can interact with our infrastructure to perform safe, automated remediation actions

• Build GenAI agents capable of digesting logs, traces, and metrics to provide "Human-in-the-loop" root cause analysis and conversational debugging for our SREs

• Develop and deploy deep learning models (Transformers, LSTMs, etc.) for forecasting and anomaly detection on high-cardinality, high-volume time series data

• Optimize inference pipelines to run with low latency on streaming telemetry data (Kafka/Flink), ensuring we catch issues the moment they happen

• Own the lifecycle of your models-from feature engineering on petabyte-scale datasets to training, deployment, and monitoring in production Kubernetes environments

• Collaborate with Applied Scientists to translate bleeding-edge research (e.g., causal inference, decision transformers) into production-hardened AIOps tools

Job Designation

Hybrid: Employee divides their time between in-office and remote work. Access to an office location is required. (Frequency: Minimum 2 days per week; may vary by team but will be weekly in-office expectation)

Positions at Docusign are assigned a job designation of either In Office, Hybrid or Remote and are specific to the role/job. Preferred job designations are not guaranteed when changing positions within Docusign. Docusign reserves the right to change a position's job designation depending on business needs and as permitted by local law.

What you bring

Basic

• 8+ years of professional experience in Machine Learning Engineering or Data Science

• Experience with PyTorch or TensorFlow, specifically regarding Time Series analysis (forecasting/anomaly detection) and NLP

• Experience building applications using LLMs (RAG pipelines, LangChain, vector databases) specifically for technical domains (code analysis, log parsing)

• Experience with RL concepts (policies, rewards, agents) and experience applying them to optimization or control problems

• Experience with distributed data processing and streaming technologies (Apache Spark, Kafka, Flink)

• Expereience with software engineering fundamentals (Python, C++, or Go), CI/CD for ML, and experience deploying models via APIs (FastAPI, Triton Inference Server)

Preferred

• Familiarity with the "three pillars" (Logs, Metrics, Traces) and tools like Prometheus, Grafana, OpenTelemetry, or Jaeger

• Experience with frameworks like AutoGen, CrewAI, or Ray RLlib

• Deep experience with AWS/GCP/Azure and Kubernetes (K8s) orchestration

• A background in control theory or causal inference

Wage Transparency

Pay for this position is based on a number of factors including geographic location and may vary depending on job-related knowledge, skills, and experience.

Based on applicable legislation, the below details pay ranges in the following locations:

California: $177,900.00 - $287,425.00 base salary

Washington, Maryland, New Jersey and New York (including NYC metro area): $170,900.00 - $251,325.00 base salary

This role is also eligible for the following:

• Bonus: Sales personnel are eligible for variable incentive pay dependent on their achievement of pre-established sales goals. Non-Sales roles are eligible for a company bonus plan, which is calculated as a percentage of eligible wages and dependent on company performance.
• Stock: This role is eligible to receive Restricted Stock Units (RSUs).

Global benefits provide options for the following:

• Paid Time Off: earned time off, as well as paid company holidays based on region
• Paid Parental Leave: take up to six months off with your child after birth, adoption or foster care placement
• Full Health Benefits Plans: options for 100% employer paid and minimum employee contribution health plans from day one of employment
• Retirement Plans: select retirement and pension programs with potential for employer contributions
• Learning and Development: options for coaching, online courses and education reimbursements
• Compassionate Care Leave: paid time off following the loss of a loved one and other life-changing events

Life at Docusign

Working here

Docusign is committed to building trust and making the world more agreeable for our employees, customers and the communities in which we live and work. You can count on us to listen, be honest, and try our best to do what's right, every day. At Docusign, everything is equal.

We each have a responsibility to ensure every team member has an equal opportunity to succeed, to be heard, to exchange ideas openly, to build lasting relationships, and to do the work of their life. Best of all, you will be able to feel deep pride in the work you do, because your contribution helps us make the world better than we found it. And for that, you'll be loved by us, our customers, and the world in which we live.

Accommodation

Docusign is committed to providing reasonable accommodations for qualified individuals with disabilities in our job application procedures. If you need such an accommodation, or a religious accommodation, during the application process, please contact us at accommodations@docusign.com.

If you experience any issues, concerns, or technical difficulties during the application process please get in touch with our Talent organization at taops@docusign.com for assistance.

Applicant and Candidate Privacy Notice

States Not Eligible for Employment

This position is not eligible for employment in the following states: Alaska, Hawaii, Maine, Mississippi, North Dakota, South Dakota, Vermont, West Virginia and Wyoming.

Equal Opportunity Employer

It's important to us that we build a talented team that is as diverse as our customers and where all employees feel a deep sense of belonging and thrive. We encourage great talent who bring a range of perspectives to apply for our open positions. Docusign is an Equal Opportunity Employer and makes hiring decisions based on experience, skill, aptitude and a can-do approach. We will not discriminate based on race, ethnicity, color, age, sex, religion, national origin, ancestry, pregnancy, sexual orientation, gender identity, gender expression, genetic information, physical or mental disability, registered domestic partner status, caregiver status, marital status, veteran or military status, or any other legally protected category.

EEO Know Your Rights poster

#LI-Hybrid

In Summary: Docusign is looking for a Senior Machine Learning Engineer to redefine how we operate our global services . This position is an individual contributor role reporting to the Sr. Director, Software Engineering . We are moving beyond simple anomaly detection and building the "brain" of our infrastructure .

En Español: Presentación general de la empresa

Docusign da vida a los acuerdos. Más de 1,5 millones de clientes y más de un billón de personas en más de 180 países utilizan las soluciones de docusign para acelerar el proceso de hacer negocios y simplificar la vida de las personas. Con la gestión inteligente del acuerdo, Docusigne libera datos críticos empresariales que están atrapados dentro de documentos. Hasta ahora, estos se desconectaron de sistemas comerciales de registro, lo que costó tiempo, dinero y oportunidades a las empresas. Utilizando la plataforma Intelligent Agreement Management de DocusIGN, las compañías pueden crear, comprometerse y gestionar acuerdos con soluciones creadas por la compañía número uno en administración de firma electrónica y ciclo de vida de contratos (CLM).

Lo que vas a hacer

Buscamos un ingeniero de aprendizaje automático para redefinir la forma en que operamos nuestros servicios globales.

Estamos avanzando más allá de la simple detección de anomalías. estamos construyendo un ecosistema auto-curativo en el que los sistemas multiagentes y los bucles de aprendizaje por refuerzo (RL) trabajan junto con modelos de lenguaje grande (LLM), no sólo para detectar incidentes en tiempo real, sino también para solucionar problemas y resolverlos de forma autónoma.

Si le apasiona aplicar arquitecturas complejas de IA a conjuntos masivos de datos (miles de millones de puntos telemétricos) para resolver desafíos de fiabilidad en el mundo real, este es el papel para usted.

Este puesto es un rol de contribuyente individual que informa al Director Senior, Ingeniería del Software.

Responsabilidad

• Diseñar e implementar sistemas autónomos multiagentes utilizando bucles de aprendizaje por refuerzo (RL) que puedan interactuar con nuestra infraestructura para realizar acciones seguras y automatizadas de rehabilitación

• Construir agentes de GenAI capaces de digerir registros, rastros y métricas para proporcionar análisis de la causa raíz "Human-in-the-loop" y defectualización conversacional para nuestros SREs

• Desarrollar e implementar modelos de aprendizaje profundo (transformadores, LSTMs, etc.) para la predicción y detección de anomalías en datos de series temporales de alta cardinalidad y alto volumen

• Optimizar las tuberías de inferencia para ejecutarse con baja latencia en los datos de transmisión telemétrica (Kafka/Flink), asegurando que captemos problemas en el momento en que ocurren

• Poseer el ciclo de vida de sus modelos - desde la ingeniería de características en conjuntos de datos a escala petabyte hasta entrenamiento, despliegue y monitoreo en entornos Kubernetes de producción

• Colaborar con Científicos Aplicados para traducir la investigación de vanguardia (por ejemplo, inferencia causal, transformadores de decisiones) en herramientas AIOps endurecidas en producción

Designación del trabajo

El tipo de producto: El empleado divide su tiempo entre la oficina y el trabajo remoto. Se requiere acceso a una ubicación de oficina (frecuencia: mínimo 2 días por semana; puede variar según el equipo, pero será la expectativa semanal en la oficina)

Los puestos de trabajo en Docusign se asignan a una designación del puesto, ya sea In Office, Hybrid o Remote y son específicos para el rol/trabajo.

Lo que traes

Principales

• 8+ años de experiencia profesional en ingeniería del aprendizaje automático o ciencias de los datos

• Experiencia con PyTorch o TensorFlow, específicamente en el análisis de la serie del tiempo (previsión/detección de anomalías) y PNL

• Experiencia en la construcción de aplicaciones utilizando LLM (pipelines RAG, LangChain, bases de datos vectoriales) específicamente para dominios técnicos (análisis del código, análisis de registros).

• Experiencia con los conceptos de RL (políticas, recompensas, agentes) y experiencia en su aplicación a problemas de optimización o control

• Experiencia en tecnologías de procesamiento distribuido y transmisión de datos (Apache Spark, Kafka, Flink)

• Experiencia con los fundamentos de la ingeniería del software (Python, C++, o Go), CI/CD para ML y experiencia en el despliegue de modelos a través de API (FastAPI, Triton Inference Server)

Prefiere

• Familiarización con los "tres pilares" (Logs, Metrics, Traces) y herramientas como Prometheus, Grafana, OpenTelemetry o Jaeger

• Experiencia con marcos como AutoGen, CrewAI o Ray RLlib

• Profunda experiencia con la orquestación de AWS/GCP/Azure y Kubernetes (K8s)

• Una formación en teoría de control o inferencia causal

Transparencia salarial

La remuneración para este puesto se basa en varios factores, incluida la ubicación geográfica y puede variar dependiendo de los conocimientos, habilidades y experiencia relacionados con el empleo.

En función de la legislación aplicable, los siguientes detalles incluyen rangos de remuneración en las ubicaciones siguientes:

California: $177.900.00 - $287.425.00 sueldo básico

Washington, Maryland, Nueva Jersey y Nueva York (incluida la zona metropolitana de NYC): $170,900.00 - $251,325.00 sueldo básico

Esta función también es elegible para lo siguiente:

• Bonus: el personal de ventas es elegible para recibir una remuneración por incentivos variables dependiendo del logro de los objetivos de venta preestablecidos.
• Esta función es elegible para recibir unidades de existencias restringidas (URS).

Los beneficios globales ofrecen opciones para lo siguiente:

• Tiempo de descanso remunerado: tiempo libre ganado, así como vacaciones empresariales pagadas según la región
• Período parental pagado: tome hasta seis meses de descanso con su hijo después del nacimiento, la adopción o el alojamiento
• Planes de prestaciones sanitarias completas: opciones para el 100% pagado por el empleador y los planes de salud con contribución mínima del trabajador desde el primer día de empleo
• Planes de jubilación: seleccionar programas de retiro y pensiones con potencial para las contribuciones del empleador
• Aprendizaje y desarrollo: opciones de coaching, cursos en línea y reembolsos educativos
• Período de cuidado compasivo: tiempo libre pagado tras la pérdida de un ser querido y otros acontecimientos que cambian su vida

La vida en Docusign

Trabajo aquí.

Docusign se compromete a crear confianza y hacer que el mundo sea más agradable para nuestros empleados, clientes y las comunidades en las que vivimos y trabajamos.

Cada uno de nosotros tiene la responsabilidad de asegurar que cada miembro del equipo tenga una oportunidad igual para tener éxito, ser escuchado, intercambiar ideas abiertamente, construir relaciones duraderas y hacer el trabajo de su vida. Lo mejor de todo es poder sentir un profundo orgullo por el trabajo que hace, porque su contribución nos ayuda a mejorar el mundo de lo que encontramos. Y por eso, serán amados por nosotros, nuestros clientes y el mundo en el que vivimos.

Alojamiento

Docusign se compromete a proporcionar alojamientos razonables para personas cualificadas con discapacidad en nuestros procedimientos de solicitud de empleo. Si necesita tal alojamiento, o un alojamento religioso, durante el proceso de solicitud, póngase en contacto con nosotros en accommodations@docusign.com.

Si usted tiene algún problema, preocupación o dificultad técnica durante el proceso de solicitud por favor póngase en contacto con nuestra organización Talentos a taops@docusign.com para obtener ayuda.

Notificación de privacidad del solicitante y el candidato

Los Estados no elegibles para el empleo

Este puesto no es elegible para el empleo en los siguientes estados: Alaska, Hawai, Maine, Mississippi, Dakota del Norte, South Dakota, Vermont, Virginia Occidental y Wyoming.

Empleador con igualdad de oportunidades

Es importante para nosotros construir un equipo talentoso que sea tan diverso como nuestros clientes y donde todos los empleados sientan una profunda sensación de pertenencia y prosperar. Alentamos a grandes talentos que traen una variedad de perspectivas para postularse en nuestras posiciones abiertas. Docusign es un Empleador de Igualdad de Oportunidades y toma decisiones de contratación basadas en la experiencia, habilidad, aptitud y un enfoque práctico. No discriminaremos por raza, etnia, color, edad, sexo, religión, origen nacional, ascendencia, embarazo, orientación sexual, identidad de género, expresión genética, discapacidad física o mental, estado registrado de pareja doméstica, estatuto de cuidadora, estado matrimonial, veterano o estatuto militar, u otra categoría legalmente protegida.

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