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Resumen: Únete a MailerLite como Ingeniero/a de Aprendizaje Automático para construir una capa de inteligencia que convierta los datos conductuales en predicciones y acciones que ayuden a las empresas a conectar con sus clientes. Aspectos destacados: 1. Construir e implementar modelos de aprendizaje automático que generen resultados empresariales reales. 2. Oportunidad de experimentar, aprender y moldear continuamente los enfoques de aprendizaje automático. 3. Asumir la responsabilidad total de las tareas en un entorno remoto y asíncrono. **MailerLite** es uno de los servicios de email marketing de más rápido crecimiento. Ayudamos a más de un millón de empresas de todo el mundo a mantenerse en contacto con sus clientes. Actualmente, somos un equipo de más de 170 soñadores, aventureros y viajeros internacionales apasionados por lo que hacemos y en lo que creemos. Y estamos listos para que otra persona talentosa se una a la fiesta. Buscamos un/a **Ingeniero/a de Aprendizaje Automático** para ayudarnos a construir la capa de inteligencia detrás de nuestros productos: transformar los datos conductuales de más de un millón de empresas en predicciones y acciones que permitan a nuestros clientes llegar a las personas adecuadas, en el momento adecuado y por el canal adecuado, sin necesidad de contar con un equipo de marketing completo. Trabajarás en todo el espectro del aprendizaje automático: desde modelos predictivos clásicos sobre grandes volúmenes de datos conductuales hasta aplicaciones prácticas con modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM), incluida la adaptación fina de modelos con nuestros propios datos para impulsar un asistente orientado a objetivos. Apoyamos firmemente la siguiente fase de desarrollo de MailerLite en el aprendizaje automático, y esta es una de las primeras contrataciones clave para hacerla realidad. Los datos ya están disponibles. El equipo aún está en formación —y tú desempeñarás un papel fundamental en su definición. Buscamos a alguien entusiasmado por ayudar a construir lo que viene a continuación. ### **¿Por qué MailerLite?** * **Construirás modelos de aprendizaje automático que realmente lleguen a los clientes** Este no es un puesto de investigación cuyo resultado sean presentaciones en diapositivas. Tendrás la responsabilidad integral de los modelos —desde las canalizaciones de datos y entrenamiento hasta la producción— y verás cómo generan resultados empresariales reales de forma rápida. Trabajarás en modelos predictivos que revelen información sobre las audiencias y en asistentes basados en LLM que conviertan esas señales en recomendaciones accionables. * **Crecerás, te desarrollarás y evolucionarás** Como parte de un equipo que siempre busca nuevas formas innovadoras de crear valor para nuestros clientes, constantemente experimentarás, aprenderás y probarás nuevos enfoques. No solo ejecutarás tareas: se te animará a cuestionar supuestos, explorar soluciones mejores y ayudar a definir cómo utilizamos el aprendizaje automático en nuestros productos a lo largo del tiempo. * **Asumirás la responsabilidad** Esperamos que asumas la responsabilidad y propiedad total de tus tareas. Los líderes de equipo evitan la microgestión y minimizan las interrupciones para que puedas concentrarte plenamente en tus asignaciones. * **Contarás con expertos a tu disposición** Cuando te encuentres atascado/a, tus compañeros/as de equipo, con una amplia gama de conocimientos especializados, estarán listos para ayudarte a crecer. ¡Y también les encantará que compartas tus conocimientos! * **Elegirás dónde trabajar cada día** Adoptamos plenamente la cultura remota. Cada día puedes elegir el entorno que te haga más productivo/a. * **Contarás con estabilidad** Valoramos un entorno laboral estable. MailerLite lleva más de 10 años prosperando y nuestro crecimiento año tras año sigue aumentando. ### **En qué trabajarás** * Construir e implementar modelos predictivos sobre grandes volúmenes de datos conductuales y de eventos: predecir la participación, identificar el mejor momento y la audiencia adecuada para cada mensaje, evaluar la salud de las listas y descubrir segmentos de clientes. * Adaptar finamente modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) con nuestros propios datos y resultados para impulsar un asistente orientado a objetivos que recomiende y ejecute acciones en nombre del cliente. * Diseñar y gestionar las canalizaciones de entrenamiento e inferencia detrás de estos modelos: preparación de datos, entrenamiento, evaluación y puesta en servicio. * Crear entornos de evaluación que demuestren que un modelo es genuinamente superior antes de su lanzamiento: midiendo el impacto real en el mundo, no solo métricas fuera de línea. * Garantizar salidas estructuradas y fiables de los modelos para que las predicciones y acciones puedan confiarse en producción. * Colaborar con los equipos de producto e ingeniería que consumen tus modelos como infraestructura compartida. * Experiencia mínima de 3 años construyendo e implementando modelos de aprendizaje automático en producción (no solo prototipos). * Sólidos fundamentos prácticos de aprendizaje automático: ingeniería de características, calibración, prevención de fugas y evaluación honesta —especialmente en problemas desequilibrados y series temporales. * Experiencia práctica en adaptación fina de modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) (al menos adaptación fina supervisada). * Dominio fluido de Python y de la pila moderna de aprendizaje automático (por ejemplo, scikit-learn, gradient boosting, pandas/Polars, PyTorch). * Capacidad para escribir consultas SQL eficientes sobre grandes conjuntos de datos y trabajar con almacenes de eventos/columnares y bases de datos relacionales. * Experiencia diseñando canalizaciones de entrenamiento e inferencia, así como la orquestación asociada. * Fuerte sentido de la responsabilidad y capacidad para trabajar de forma autónoma en un equipo remoto y asíncrono. * Comunicación escrita clara. * **Se requiere al menos 4 horas de superposición horaria con la zona horaria CET.** **Habilidades adicionales (valoradas pero no obligatorias)** * Optimización de preferencias (estilo DPO/RLHF) o experiencia en aprendizaje por refuerzo. * Experiencia en entrenamiento distribuido/multi-GPU. * Generación estructurada o restringida (llamadas a funciones, salida limitada por esquema). * Experiencia construyendo sistemas agénticos que utilicen herramientas contra APIs reales. * Detección de anomalías, modelado causal/de impacto o trabajo en sistemas de recomendación/segmentación. * Formación o experiencia previa en marketing, crecimiento, entregabilidad u otros dominios basados en datos conductuales. ### **Qué ofrecemos** * **Rango salarial bruto anual:** €55.000 – €80.000 * **Cultura centrada en el trabajo remoto:** Nuestro equipo trabaja de forma remota desde distintos países del mundo. * **Seguro médico internacional:** Cubre la mayoría de los países; en algunos países donde la cobertura es limitada, se ofrece una indemnización mensual. * **Retiros pagados por la empresa:** Una vez al año nos reunimos durante una semana en un lugar hermoso para trabajar, aprender y divertirnos juntos. * **31 días de vacaciones** (incluidos los festivos): ¡Te animamos a desconectar y recargar energías! * **12 días pagados por enfermedad:** Para tu bienestar físico y mental, sin necesidad de certificado médico. Los padres pueden usarlos para cuidar a sus hijos enfermos. * **4 días creativos:** Un día pagado por trimestre para dedicarte a algo creativo y divertido. * **12 días parentales:** Disfruta de un día pagado al mes para disfrutar del tiempo con tus hijos. * **Licencia parental:** Licencia remunerada al 100 % al dar la bienvenida a un nuevo hijo mediante parto (3 meses de licencia de maternidad, 1 mes de paternidad) o adopción. * **Presupuesto parental de 1000 USD:** Un regalo especial de 1000 USD para celebrar la llegada de tu pequeño/a, ya sea mediante parto o adopción. * **Presupuesto «Joy Budget»:** Una asignación anual para gastar en lo que te aporta alegría, empezando en 1000 USD al año y aumentando con el tiempo. * **MacBook y otras herramientas:** Todo lo necesario para realizar tu trabajo de forma eficiente
