SIXT

29 sept 2026

Ingeniero/a (Senior) de Machine Learning, Gestión de Ingresos (m/f/d)

Portugal

Lisbon, Portugal

PythonJavaSQLAWSGo

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Descripción de la empresa

Información adicional

Sobre nosotros

Somos un proveedor de servicios de movilidad líder a nivel mundial con unos ingresos de 4.3 mil millones de euros y alrededor de 9,000 empleados en todo el mundo. Nuestra plataforma de movilidad ONE combina nuestros productos SIXT rent (alquiler de coches), SIXT share (coche compartido), SIXT ride (servicios de taxi, transporte y chófer) y SIXT+ (suscripción de coches), dando a nuestros clientes acceso a nuestra flota de 360,000 vehículos, los servicios de 4,000 socios de cooperación y alrededor de 5 millones de conductores en todo el mundo. Junto con nuestros socios de franquicia, estamos presentes en más de 100 países en 2,000 estaciones de alquiler. En SIXT, la experiencia del cliente de primer nivel y un servicio al cliente excepcional son nuestras mayores prioridades. Creemos en el verdadero espíritu empresarial y en la estabilidad a largo plazo, y alineamos nuestra estrategia corporativa con previsión. ¡Empieza con nosotros y solicita el puesto ahora!

Descripción del puesto

La ingeniería de Machine Learning en SIXT convierte modelos en sistemas que deciden precios, prevén la demanda y gestionan una flota de cientos de miles de vehículos, millones de veces al día. Construirás estos sistemas junto a nuestros científicos de datos, los ejecutarás en producción y darás forma a la plataforma de ML mientras se sigue desarrollando. Las cifras que mueves son reales. Transforma la forma en que se mueve el mundo, porque la gente espera algo mejor. Únete al Team Orange en Lisboa.

TU ROL EN SIXT

Construyes sistemas de ML junto con científicos de datos, desde la primera sesión de diseño hasta el resultado validado en producción. Un equipo, un objetivo.

Eres responsable del diseño y la arquitectura: cómo se calculan las características una vez y se sirven de forma coherente, cómo fluyen las predicciones, y cómo se integran el entrenamiento, el servicio y el reentrenamiento.

Llevas los modelos a producción de forma segura: evaluación offline, ejecuciones en sombra (shadow runs), pruebas champion/challenger, reversiones. Tú ejecutas lo que despliegas.

Haces que la calidad sea estructural: defines cómo debe ser un sistema de ML saludable, lo codificas como comprobaciones y alertas automatizadas, y buscas la causa raíz de los problemas para que no se repitan.

Eres el puente hacia MLOps: trasladas las necesidades del equipo a la plataforma, aplicas los estándares de la plataforma en el equipo y compartes la responsabilidad de las plantillas y herramientas que hacen que el siguiente caso de uso sea más rápido.

Multiplicas el valor del equipo: estableces el nivel de ingeniería, diseñas cómo los agentes de codificación ejecutan el ciclo de vida de ML desde la preparación de datos hasta el despliegue, y desarrollas las prácticas de producción junto con los científicos de datos.

TUS HABILIDADES IMPORTAN

Experiencia: Has desplegado y operado sistemas de ML en producción durante más de 3 años y sabes dónde fallan: sesgo entre entrenamiento y servicio, fugas de datos, deriva, degradación silenciosa.

Ingeniería de software: Tienes fluidez en Python, SQL y un lenguaje adicional como Go o Java: lees, revisas y depuras código de producción con confianza, independientemente del agente que lo haya escrito.

Diseño de sistemas de ML: Diseñas contratos claros entre datos, modelos y consumidores, y razonas sobre latencia, costes y fallos.

Fundamentos de ML: Entiendes la previsión, la regresión y la optimización lo suficiente como para cuestionar el diseño de un modelo y reconocer un modelo incorrecto en producción.

Fábrica de software: Defines criterios de aceptación, orquestas agentes de codificación para la implementación, QA y seguridad, e intervienes donde estos no llegan. Revisas resultados, no pulsaciones de teclas, y quieres dar forma a la manera en que un equipo trabaja de esta forma.

Plataforma: Los contenedores, la orquestación, CI/CD y los registros de modelos son herramientas diarias. Has trabajado de forma práctica en una plataforma cloud importante, idealmente AWS. La infraestructura como código es un plus.

Espíritu de equipo: Actúas como socio de Ciencia de Datos, Producto e Ingeniería, no como un ejecutor de tickets: cuestionas planteamientos poco claros, explicas las compensaciones en términos de negocio y te comunicas con fluidez en inglés en entornos multiculturales.

QUÉ OFRECEMOS

Un centro tecnológico global en Lisboa: Únete a una próspera comunidad tecnológica internacional y trabaja junto a ingenieros, expertos en producto y equipos de negocio que convierten ideas en un impacto real. Nuestros centros en Factory Lisboa en Beato y ARTs Lisboa en Parque das Nações son donde se construye la gran tecnología.

Aprendizaje e intercambio de conocimientos: Mejora tus habilidades a través de eventos regulares con ponentes internos y externos. Valoramos la curiosidad, el aprendizaje continuo y el intercambio abierto, entre equipos, disciplinas y fronteras.

Configuración de trabajo flexible: Dos días de oficina a la semana, horario flexible y espacios modernos diseñados tanto para la concentración profunda como para la colaboración en equipo: trabaja de la forma que saque lo mejor de ti.

Tiempo libre y bienestar: Disfruta de 28 días de vacaciones al año, un día libre adicional en tu cumpleaños, un día de voluntariado anual y un seguro médico privado que también cubre a tu cónyuge e hijos de forma gratuita.

Beneficios prácticos diarios: Obtén una asignación anual de Coverflex y una asignación diaria de comida para hacer la vida cotidiana un poco más fácil.

Ventajas de SIXT: Obtén tarifas exclusivas en todos los servicios de SIXT, con descuentos especiales extensibles a tu familia y amigos. Porque las grandes ventajas son aún mejores cuando puedes compartirlas.

Departamento: TECH & Engineering

Entidad legal: Sixt Research Development Services, Lda.

Idiomas

Ingeniero/a (Senior) de Machine Learning, Gestión de Ingresos (m/f/d)

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