Machine Learning Engineer

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MailerLite

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51 - 200 Mitarbeiter

Gegründet 2010

💼 Beratung

📣 Marketing

☁️ SaaS

Consulting • Marketing • SaaS

MailerLite ist eine benutzerfreundliche SaaS-Plattform für E-Mail-Marketing und Online-Präsenz, die Kreativen, kleinen Unternehmen, Agenturen und großen Unternehmen dabei hilft, ihr Publikum zu erweitern und zu binden. Sie bietet Drag-and-Drop-E-Mail- und Newsletter-Editoren (einschließlich KI-unterstütztem Design), Automatisierungs-Workflows, ausgelöste E-Mail-Benachrichtigungen und Tools zur Listenverwaltung (einschließlich E-Mail-Verifizierung). MailerLite umfasst auch Website- und Blog-Builder, Landing-Pages, Anmeldeformulare, eine iPad-Abonnenten-App zur Offline-Erfassung, kostenpflichtige Newsletter-Abonnements, den Verkauf digitaler Produkte, Terminbuchungen, E-Commerce-Integrationen und eine Entwickler-API — alles unterstützt durch Integrationen mit Tools wie Stripe, Shopify, WordPress und Zapier sowie durch ISO 27001 / DSGVO-konforme Sicherheit.

Beschreibung

• Build and ship predictive models on large-scale behavioral and event data - predicting engagement, finding the best time and audience for each message, scoring list health, and discovering customer segments • Fine-tune LLMs on our own data and outcomes to power a goal-driven assistant that recommends and takes action on a customer's behalf • Design and own the training and inference pipelines behind these models - data prep, training, evaluation, and serving • Build evaluation harnesses that prove a model is genuinely better before it ships - measuring real-world lift, not just offline metrics • Enforce reliable, structured model outputs so predictions and actions can be trusted in production • Collaborate with product and engineering teams who consume your models as shared infrastructure

🎯 Anforderungen

• 3+ years of experience building and shipping ML models in production (not just prototypes) • Strong applied ML fundamentals: feature engineering, calibration, leakage avoidance, and honest evaluation - especially on imbalanced and time-series problems • Hands-on LLM fine-tuning experience (supervised fine-tuning at minimum) • Fluency in Python and the modern ML stack (e.g. scikit-learn, gradient boosting, pandas/Polars, PyTorch) • Comfort writing performant SQL over large datasets and working with event/columnar stores and relational databases • Experience designing training and inference pipelines and the orchestration around them • A strong sense of ownership and the ability to work autonomously in a remote, async team • Clear written communication • At least 4 hours overlap required with CET time zone

🏖️ Vorteile

• You'll build ML that actually ships to customers • You’ll have stability • You’ll take ownership • You’ll have experts on hand • You'll pick where you work, every day • You'll grow, develop and evolve