Ingeniero de Machine Learning

LO QUE BUSCAMOS...

• Experiencia: Más de 5 años de experiencia práctica en Ciencia de Datos o Ingeniería de Machine Learning.
• Fundamentos de Ciencia de Datos: Sólida base en análisis estadístico, pruebas de hipótesis y exploración profunda de datos para validar suposiciones y viabilidad comercial antes de construir modelos complejos. Debes poseer conocimientos prácticos de enfoques de ML para abordar problemas básicos de regresión y clasificación.
• Ingeniería de ML: Experiencia desplegando modelos en entornos de producción, escribiendo código modular y comprendiendo las mejores prácticas de ingeniería de software.
• Habilidades técnicas: Gran dominio de Python, SQL y Git. Experiencia trabajando con almacenes de datos en la nube (por ejemplo, Snowflake), utilizando Jupyter Notebooks para la exploración de datos y construyendo aplicaciones/paneles de datos interactivos (por ejemplo, Streamlit, PowerBI) para visualizar resultados ante las partes interesadas.
• Competencia en IA: Una comprensión sólida de cómo configurar, evaluar y aprovechar los Modelos de Lenguaje Extensos (LLMs) y herramientas de IA relacionadas en un entorno de producción.
• Visión de negocio: Capacidad para traducir problemas logísticos complejos y multifacéticos en soluciones basadas en datos, priorizando el "Resultado sobre el Producto" (Outcome over Output).
• Colaboración: Excelentes habilidades de comunicación para trabajar estrechamente con Product Managers, usuarios finales y un equipo diverso de ML Engineers, Data Scientists y Platform Engineers.

POR QUÉ ELEGIR SENNDER...

• Impacto: Construye la base de datos e IA para la plataforma digital de carga líder en Europa; en este momento, sennder está pasando de un modelo de "comprar y construir" a uno orientado a resultados y nativo de IA.
• Espacios de trabajo vibrantes: Nuestras oficinas están equipadas con snacks saludables, zonas de concentración y áreas sociales para mantenerte con energía y conectado. Entre los aspectos destacados se incluyen un tobogán en nuestra oficina de Wroclaw y una terraza soleada en la azotea en Berlín, Ámsterdam y Milán.
• Cultura: Trabaja en un entorno híbrido y de ritmo rápido con 1.100 colegas talentosos y diversos de 74 nacionalidades. Priorizamos el bienestar a través de iniciativas como nuestro programa sennCare y una asociación con nilo.
• Crecimiento y recompensas: Creemos en recompensar a nuestro equipo por su compromiso y contribuciones a nuestro éxito a largo plazo. Nuestro paquete de compensación puede incluir bonos por desempeño, recompensas por referidos o acciones que se alineen con nuestro objetivo de construir juntos una empresa próspera.

sennder está redefiniendo la logística por carretera. Como transitario digital líder en Europa, estamos construyendo un futuro más inteligente, rápido y sostenible para el transporte de mercancías, impulsado por una plataforma única y unificada que ya gestiona todo nuestro negocio. Estamos pasando de una década de crecimiento mediante adquisiciones a una empresa orientada a resultados, centrada en el exterior y diseñada de forma nativa para la IA.

La logística es uno de los mejores casos de uso posibles para la IA y, a diferencia de la mayoría de nuestros competidores, nosotros poseemos el ciclo completo: la plataforma, las operaciones y los datos que las conectan. Ese ciclo de retroalimentación cerrado es una ventaja compuesta que la mayoría de los competidores no pueden replicar. Este puesto existe para convertir esa ventaja en la mayor fortaleza de sennder en términos de margen, coste y servicio, porque la IA nos dará esa ventaja si lideramos, o se convertirá en un riesgo si nos quedamos atrás.

Como Machine Learning Engineer, te unirás a nuestro talentoso equipo de ML. Este es un rol de aprendizaje automático aplicado, centrado en temas altamente innovadores y orientados a la investigación. Trabajarás en una cartera diversa de proyectos de alto impacto, que van desde la optimización de nuestro motor de recomendaciones y motor de precios (Recommendation engine & Pricing engine) ya establecidos, hasta la creación de soluciones desde cero (greenfield). Este puesto puede tener su base en nuestras oficinas de Berlín, Barcelona o Ámsterdam.

Para tener éxito, este rol exige un fuerte enfoque en la Ciencia de Datos profunda y la exploración estadística (aproximadamente el 70% de tu alcance), combinado con las habilidades fundamentales de Ingeniería de Machine Learning (~30%) necesarias para transformar prototipos en modelos listos para producción. No te limitarás a implementar especificaciones técnicas; trabajarás directamente con usuarios finales, operadores y Product Managers para comprender profundamente sus flujos de trabajo, lo que te otorgará un poder de decisión real sobre la dirección del producto. Se espera que tengas un enfoque holístico del despliegue de proyectos, actuando como un ML Engineer de extremo a extremo (end-to-end) y asumiendo la responsabilidad total desde el I+D de un "Light MVP" hasta el despliegue en producción.

LO QUE HARÁS...

• Optimización del motor de precios (Pricing Engine Optimization): Desarrollar e iterar algoritmos de estimación de ofertas y modelos de optimización de márgenes para potenciar nuestro motor de precios dinámicos, impulsando directamente la rentabilidad de la empresa.
• Previsión de transportistas (Carrier Forecasting): Construir modelos predictivos robustos para pronosticar el comportamiento de los transportistas y la capacidad del mercado, permitiendo que nuestros equipos operativos aseguren los camiones adecuados al precio correcto antes de que el mercado cambie.
• Sistemas de recomendación (Recommender Systems): Mantener y mejorar nuestros sistemas de recomendación existentes para apoyar sin interrupciones la eficiencia diaria de nuestros equipos operativos.
• Innovación en la industria e ML aplicado (Industry Innovation & Applied ML): Explorar y validar nuevas áreas donde el aprendizaje automático pueda resolver desafíos logísticos fundamentales (como el enrutamiento de carga y la optimización de redes), convirtiendo problemas industriales abiertos en soluciones escalables basadas en datos.
• Descubrimiento e ideación de producto (Product Discovery & Ideation): Colaborar estrechamente con los Product Managers para impulsar el descubrimiento continuo de productos, traduciendo puntos de dolor operativos ambiguos en hipótesis de ML claras y orientadas a resultados, así como en prototipos rápidos.
• Integración de IA y LLM (AI & LLM Integration): Aprovechar modelos fundacionales y agentes de IA tanto como aceleradores diarios para tus propios flujos de trabajo de ingeniería como componentes centrales para construir nuevos productos internos. Esperamos que evalúes los compromisos de forma pragmática y elijas siempre la solución adecuada para el problema adecuado, ya sea un LLM, un modelo de ML tradicional o una simple heurística.
• Colaboración con la plataforma (Platform Collaboration): Colaborar con nuestro equipo de Plataforma de Datos e IA (MLOps) para utilizar y desplegar modelos a través de nuestra infraestructura interna de ML. Actuarás como un cliente clave de esta plataforma, proporcionando retroalimentación y contribuciones continuas para dar forma a nuestros estándares globales de ingeniería.
• Ejecución de extremo a extremo (End-to-End Execution): Adoptar un enfoque holístico para el despliegue de proyectos, manteniendo una actitud de extremo a extremo que cubra todo el ciclo de vida, desde el I+D inicial y el prototipado hasta el lanzamiento en producción y el seguimiento.