SIXT

20.10.2026

(Senior) Machine Learning Engineer, Revenue Management (m/w/d)

Portugal

Lisbon, Portugal

PythonJavaSQLAWSGo

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Unternehmensbeschreibung

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Über uns

Wir sind ein weltweit führender Mobilitätsdienstleister mit einem Umsatz von €4.3 Milliarden und rund 9,000 Mitarbeitern weltweit. Unsere Mobilitätsplattform ONE vereint unsere Produkte SIXT rent (Autovermietung), SIXT share (Carsharing), SIXT ride (Taxi-, Ride- und Chauffeurdienste) und SIXT+ (Auto-Abo) und bietet unseren Kunden Zugang zu unserer Flotte von 360,000 Fahrzeugen, den Dienstleistungen von 4,000 Kooperationspartnern und rund 5 Millionen Fahrern weltweit. Gemeinsam mit unseren Franchise-Partnern sind wir in mehr als 100 Ländern an 2,000 Mietstationen präsent. Bei SIXT haben erstklassige Kundenerfahrung und herausragender Kundenservice höchste Priorität. Wir glauben an echtes Unternehmertum und langfristige Stabilität und richten unsere Unternehmensstrategie mit Weitblick aus. Starten Sie bei uns und bewerben Sie sich jetzt!

Stellenbeschreibung

Machine Learning Engineering bei SIXT verwandelt Modelle in Systeme, die Preise festlegen, die Nachfrage prognostizieren und eine Flotte von Hunderttausenden von Fahrzeugen millionenfach am Tag steuern. Sie entwickeln diese Systeme gemeinsam mit unseren Data Scientists, betreiben sie in der Produktion und gestalten die ML-Plattform, während sie noch im Aufbau ist. Die Zahlen, die Sie bewegen, sind real. Verändern Sie die Art und Weise, wie sich die Welt bewegt, denn die Menschen erwarten Besseres. Werden Sie Teil des Team Orange in Lissabon.

IHRE ROLLE BEI SIXT

Sie entwickeln gemeinsam mit Data Scientists ML-Systeme, vom ersten Design-Entwurf bis zum validierten Ergebnis in der Produktion. Ein Team, ein Ziel.

Sie verantworten Design und Architektur: Wie Features konsistent berechnet und bereitgestellt werden, wie Vorhersagen fließen und wie Training, Serving und Retraining ineinandergreifen.

Sie bringen Modelle sicher live – durch Offline-Evaluierung, Shadow-Runs, Champion/Challenger-Verfahren und Rollbacks. Sie betreiben, was Sie bereitstellen.

Sie etablieren strukturelle Qualität – Sie definieren, wie ein gesundes ML-System aussieht, kodieren dies als automatisierte Prüfungen und Alarme und gehen den Ursachen von Problemen auf den Grund, damit diese nicht erneut auftreten.

Sie sind die Brücke zum MLOps – Sie bringen die Anforderungen des Teams in die Plattform ein, integrieren Plattform-Standards in das Team und sind Mitverantwortliche für die Vorlagen und Tools, die den nächsten Anwendungsfall beschleunigen.

Sie fungieren als Multiplikator für das Team – Sie setzen den technischen Standard, gestalten, wie Coding-Agents den ML-Lebenszyklus von der Datenaufbereitung bis zum Deployment ausführen, und entwickeln die Produktionspraxis gemeinsam mit den Data Scientists weiter.

IHRE FÄHIGKEITEN ZÄHLEN

Erfahrung: Sie haben bereits seit 3+ Jahren ML-Systeme in der Produktion bereitgestellt und betrieben und wissen, wo diese Schwachstellen aufweisen: Training/Serving-Skew, Leakage, Drift, schleichende Verschlechterung.

Software Engineering: Sie beherrschen Python, SQL und eine weitere Sprache wie Go oder Java sicher: Sie lesen, prüfen und debuggen Produktionscode souverän, unabhängig davon, welcher Agent ihn geschrieben hat.

ML Systems Design: Sie entwerfen saubere Schnittstellen zwischen Daten, Modell und Konsumenten und berücksichtigen dabei Latenz, Kosten und Ausfallsicherheit.

ML-Grundlagen: Sie verstehen Forecasting, Regression und Optimierung so gut, dass Sie ein Modelldesign hinterfragen und ein fehlerhaftes Modell in der Produktion erkennen können.

Software Factory: Sie definieren Akzeptanzkriterien, orchestrieren Coding-Agents für Implementierung, QA und Sicherheit und greifen ein, wo diese an ihre Grenzen stoßen. Sie bewerten Ergebnisse, nicht Tastaturanschläge, und möchten die Arbeitsweise eines Teams in dieser Hinsicht mitgestalten.

Plattform: Container, Orchestrierung, CI/CD und Modell-Registries gehören zu Ihrem täglichen Handwerkszeug. Sie haben praktisch mit einer großen Cloud-Plattform gearbeitet, idealerweise AWS. Infrastructure as Code ist ein Plus.

Teamgeist: Sie agieren als Partner für Data Science, Produkt und Engineering, nicht als Ticket-Abarbeiter: Sie hinterfragen unklare Anforderungen, erklären Kompromisse in geschäftlichen Begriffen und kommunizieren fließend auf Englisch in einem interkulturellen Umfeld.

WAS WIR BIETEN

Ein globaler Tech-Hub in Lissabon: Werden Sie Teil einer florierenden internationalen Tech-Community und arbeiten Sie mit Ingenieuren, Produktexperten und Geschäftsteams zusammen, die Ideen in echte Wirkung verwandeln. Unsere Hubs in der Factory Lisboa in Beato und den ARTs Lisboa im Parque das Nações sind Orte, an denen großartige Technologie entsteht.

Lernen & Wissensaustausch: Entwickeln Sie sich weiter durch regelmäßige Veranstaltungen mit internen und externen Referenten. Wir schätzen Neugier, kontinuierliches Lernen und offenen Austausch – über Teams, Disziplinen und Grenzen hinweg.

Flexibles Arbeitsmodell: Zwei Bürotage pro Woche, flexible Arbeitszeiten und moderne Räumlichkeiten, die sowohl für konzentriertes Arbeiten als auch für Teamzusammenarbeit ausgelegt sind – arbeiten Sie so, wie Sie am besten sind.

Urlaub & Wohlbefinden: Genießen Sie 28 Urlaubstage pro Jahr, einen zusätzlichen freien Tag an Ihrem Geburtstag, einen jährlichen Freiwilligentag sowie eine private Krankenversicherung, die auch Ihren Ehepartner und Ihre Kinder kostenlos abdeckt.

Praktische Vorteile im Alltag: Erhalten Sie einen jährlichen Coverflex-Zuschuss sowie einen täglichen Essenszuschuss, um den Alltag ein wenig zu erleichtern.

SIXT-Vergünstigungen: Profitieren Sie von exklusiven Raten für alle SIXT-Dienstleistungen, mit speziellen Rabatten auch für Ihre Familie und Freunde. Denn tolle Vorteile sind noch besser, wenn man sie teilen kann.

Abteilung: TECH & Engineering

Rechtsträger: Sixt Research Development Services, Lda.

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