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Resumen: Buscamos un Científico de Datos (Ingeniería de ML) para mejorar la infraestructura de recomendación, explorar algoritmos avanzados y desarrollar modelos robustos de ML para la entrega personalizada de contenidos. Aspectos destacados: 1. Gestionar la infraestructura de recomendación en producción para millones de usuarios. 2. Investigar y desarrollar prototipos de algoritmos avanzados de recomendación. 3. Desarrollar modelos y canalizaciones de ML listos para producción. **Lingokids tiene como misión ayudar a las familias a criar niños extraordinarios mediante el Playlearning. ¿Listo para unirte a nosotros en este emocionante viaje?** ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- Lingokids es un líder mundial en tecnología educativa, que ayuda a más de **185 millones de familias** en todo el mundo a criar niños extraordinarios mediante el **Playlearning**, nuestro enfoque único que combina educación y juego. Nuestra misión es empoderar a los niños con experiencias de aprendizaje modernas, integrando materias educativas con habilidades vitales esenciales para ayudarlos a convertirse en aprendices permanentes seguros, conscientes y resilientes. Más allá de nuestra aplicación galardonada, hemos construido un **universo educativo multiplataforma**, incluidos nuestros programas **"*****Baby Bot"*** y **"*****Baby Bot’s Backyard Tales"***, **podcasts** y **publicaciones musicales**. Nuestro contenido, desarrollado en colaboración con los principales expertos en educación y con la Universidad de Oxford Press, garantiza una experiencia de aprendizaje atractiva y de alta calidad en un entorno **seguro y libre de anuncios**. Este compromiso con la excelencia ha permitido a Lingokids obtener múltiples premios de la industria en las categorías de aplicaciones, podcasts y videos, incluidos el **Mejor Aplicativo Educativo Original otorgado por Kidscreen Awards**, los **Premios Nacionales de Productos para Padres (NAPPA Awards)** y el **Mejor Producto para Padres otorgado por Good Housekeeping**, entre muchos otros. Como **Científico de Datos (Ingeniería de ML)** en el equipo de Compromiso con el Producto, tu misión tiene dos frentes: **mantener robusta, escalable y lista para producción nuestra infraestructura de recomendación**, y **explorar y validar algoritmos avanzados de recomendación** que puedan llevar nuestra personalización al siguiente nivel. Mientras que el Científico de Datos (Recomendaciones y Experimentación) diseña la lógica estadística, tú eres quien asegura que funcione realmente en producción: a escala, con fiabilidad y velocidad, además de impulsar los límites técnicos de lo que nuestro motor de recomendación puede lograr. Piensa en ti mismo como la columna vertebral de ingeniería y el innovador técnico del equipo de recomendaciones. **Qué harás** ------------------ * **Gestionar la infraestructura de recomendación en producción**: mantener y mejorar los sistemas que ofrecen contenidos personalizados a millones de usuarios, garantizando su fiabilidad, baja latencia y escalabilidad a medida que crece el catálogo y la base de usuarios. * **Investigar y desarrollar prototipos de algoritmos avanzados de recomendación**: explorar nuevos enfoques —modelos basados en aprendizaje profundo, bandits contextuales, recomendaciones basadas en sesiones, métodos basados en grafos—, evaluar su potencial y realizar experimentos controlados para validar mejoras antes de su implementación en producción. * **Desarrollar modelos y canalizaciones de ML**: transformar prototipos (tuyos o de otros científicos de datos del equipo) en características listas para producción, monitorizadas y mantenibles, integradas en el motor de recomendación activo. * **Diseñar una infraestructura escalable**: anticipar cuellos de botella y diseñar sistemas capaces de gestionar catálogos más grandes, segmentaciones más complejas y mayor tráfico —incluida la optimización de la capa de servicio, estrategias de caché y orquestación de canalizaciones. * Construir y mantener **canalizaciones de datos en DBT y Databricks**, asegurando transformaciones limpias, calidad de los datos y marcos sólidos de experimentación en los que el equipo pueda confiar. * **Monitorear la salud de los modelos en producción**: definir estrategias de reentrenamiento, detectar desviaciones (drift) y garantizar que la calidad de las recomendaciones se mida y mantenga con el tiempo. * Colaborar estrechamente con el Científico de Datos y el Analista Senior para traducir conocimientos estadísticos y requisitos comerciales en decisiones de ingeniería. **Qué aportarás** --------------------- * **Python para ML e infraestructura**: sólidas habilidades en Python aplicadas al entrenamiento, evaluación, despliegue y escritura de scripts para canalizaciones. Escribe código de calidad para producción, probado y bajo control de versiones —no solo notebooks. * **SQL y DBT**: experiencia sólida en SQL y práctica con DBT para construir y mantener canalizaciones fiables de transformación con claridad en la trazabilidad y controles de calidad de los datos. * **Producción de ML en AWS**: experiencia práctica desplegando y monitoreando modelos de ML mediante servicios de AWS (SageMaker, Lambda, ECS, Step Functions). Comprende el concepto de desviación (drift) de modelos, estrategias de monitoreo y desencadenantes de reentrenamiento. * **Canalizaciones de entrenamiento y evaluación de modelos ML por lotes**: diseñar, construir y mantener canalizaciones escalables de entrenamiento y evaluación de ML que respalden sistemas de recomendación y casos de uso relacionados de personalización. Esto incluye desarrollar flujos de trabajo robustos y bien monitorizados para el desarrollo, despliegue y mejora continua de modelos, contribuyendo además a la evolución de la infraestructura de recomendación hacia sistemas más adaptables y receptivos con el tiempo. * **Algoritmos avanzados de ML**: familiaridad con técnicas de recomendación más allá del filtrado colaborativo —por ejemplo, enfoques neuronales (modelos de dos torres, transformadores para secuencias), bandits contextuales, aprendizaje para clasificación (learning-to-rank). Sabe cómo evaluarlos y compararlos rigurosamente. * **Orquestación y CI/CD**: experiencia con herramientas de orquestación (Airflow, Prefect o Dagster) para canalizaciones fiables y observables, así como comodidad con Git y flujos de CI/CD para sistemas de ML. * **Mentalidad de escalabilidad y diseño de sistemas**: capacidad para anticipar cuellos de botella en la infraestructura, razonar sobre compromisos arquitectónicos (procesamiento por lotes frente a transmisión en tiempo real, escalado horizontal frente a vertical) y vincular decisiones de ingeniería con resultados comerciales. **Deseable** ---------------- * Experiencia con **capas de servicio en tiempo real o de baja latencia** (Redis, DynamoDB o equivalente) —actualmente el sistema opera por lotes, pero la adaptación a nivel de sesión es una dirección futura. * Experiencia con **marcos de experimentación para sistemas de ML**, incluida la evaluación en línea de algoritmos de recomendación (pruebas A/B, intercalación, evaluación contrafactual). * Conocimiento de **herramientas modernas del stack de datos** (Snowflake, BigQuery, Fivetran). * Exposición a **enfoques basados en grafos de conocimiento o grafos de contenido** para recomendaciones conscientes del contenido. * Interés por equilibrar la **optimización basada en datos** con **restricciones pedagógicas o de marca** (por ejemplo, objetivos de diversidad de contenidos, incorporación curada, inserción de personajes). **El inglés es obligatorio:** Somos un equipo multicultural que ofrece un servicio en **inglés**, por lo que, aunque no se requieren certificaciones, es imprescindible tener fluidez. Al ser una empresa completamente remota, una **comunicación clara y efectiva, tanto oral como escrita**, especialmente en formatos asíncronos y extensos, es clave para colaborar con éxito. ##### **La vida en Lingokids** **Crecimiento profesional:** ¡Tu crecimiento impulsa nuestro éxito! Invertimos en tu desarrollo hasta **2.000 € anuales** en libros y formación, para que sigas aprendiendo y creciendo con nosotros. **Remoto flexible:** Trabaja desde donde seas más productivo: desde casa o desde nuestras oficinas en Madrid, en cualquier lugar dentro de un **margen horario de 2 horas respecto a España (GMT+1)**. ¡La decisión es tuya! **Opciones sobre acciones:** ¡Tu contribución importa! Recibirás **opciones sobre acciones**, lo que te brinda la oportunidad de ser propietario de una parte de la empresa y compartir en su éxito. **Configuración de oficina en casa:** Crea tu espacio de trabajo ideal con una **ayuda de 400 €** para su configuración y **35 €/mes** para gastos relacionados con el trabajo remoto, porque la comodidad alimenta la creatividad. **Ayudas para comidas:** Disfruta de **60 €/mes** en tu tarjeta Cobee para comer en restaurantes o pedir comida a domicilio; ¡una buena comida lo mejora todo! **Compensación flexible:** Gestiona fácilmente tus **gastos de comidas, transporte y cuidado infantil** con **Cobee**, integrándolos directamente en tu nómina. **Seguro médico:** Accede a una **cobertura médica privada** a precios exclusivos mediante Adeslas, deducida sin problemas de tu nómina: atención de calidad, simplificada. **Clases de idiomas:** ¡El aprendizaje nunca termina! Disfruta de **clases de idiomas gratuitas** en español e inglés para perfeccionar tus habilidades y mantenerte conectado en un equipo global. **Patrocinio de visado:** Si necesitas un **visado para trabajar en la UE**, nos encargaremos del proceso y cubriremos los costos para facilitar tu transición. **Eventos corporativos:** ¡Sí! Somos un equipo totalmente remoto distribuido en distintos países, pero nos encanta reunirnos de vez en cuando en distintos rincones de España para encuentros en equipo y recargar energías en nuestras increíbles jornadas fuera de la oficina. ### **La pasión importa más que la perfección** ¿No cumples todos los requisitos para este puesto? ¡No hay problema! Buscamos personas apasionadas y motivadas que crean en nuestra misión. Si esto te describe, ¡nos encantaría saber de ti! ### **Diversidad, equidad e inclusión** En Lingokids, la diversidad no es solo una casilla por marcar: está en el corazón de todo lo que hacemos. Así como enseñamos a los niños a aceptar las diferencias, las celebramos también en nuestro equipo, sabiendo que las mejores ideas surgen de perspectivas únicas. Nos dedicamos a crear un espacio donde todos se sientan valorados, escuchados y empoderados para ser ellos mismos. No importa tu origen, identidad o historia: si estás apasionado por marcar una diferencia en la educación, ¡queremos que estés aquí.
