Somos una empresa de todos y para todos. Con una base sólida e inclusiva, MC mantiene el enfoque en las personas, para hacer la vida más simple a clientes, colaboradores o miembros de las comunidades. Creamos valor con la contribución de todos, innovamos en cada paso y lideramos de manera cercana, atentos a las cualidades y necesidades de cada uno. Tenemos historias diferentes e ideas diferentes, pero compartimos el deseo de crecer y de llegar a la mejor versión de nosotros mismos. Todo lo que somos, lo logramos juntos. Y no hay nada más inspirador que eso. Por eso, si quieres formar parte de este equipo y aceptar nuevos desafíos, ¡te estamos buscando!

Estamos buscando ML Engineer para nuestro equipo de AI Engineering, ¡y creemos que seremos #betterwithyou!

Contamos contigo para…
- Desarrollar soluciones de GenIA, incluyendo LLMs, modelos multimodales y sistemas basados en agentes;
- Construir, mantener y optimizar pipelines de MLOps para el entrenamiento, implementación, monitoreo y gestión del ciclo de vida de modelos de forma escalable y fiable;
- Crear e implementar flujos de trabajo agentic y herramientas para agentes que permitan resolver problemas complejos;
- Desarrollar pipelines de CI/CD para modelos de ML con pruebas automatizadas, validación e implementación;
- Colaborar con data scientists, ingenieros de software y equipos de producto para entregar soluciones de ML de extremo a extremo;
- Asegurar las mejores prácticas en versionado de modelos y datos, CI/CD, pruebas, seguimiento de experimentos y reproducibilidad en entornos de producción.

Por eso, trae contigo…
- Mínimo de 3 años de experiencia práctica en Ingeniería de ML, con enfoque en GenIA y MLOps;
- Experiencia demostrada en la construcción e implementación de flujos de trabajo agentic y desarrollo de herramientas para agentes;
- Familiaridad con LLMs, prompt engineering y frameworks de agentes (LangChain, LlamaIndex, AutoGen o similares);
- Dominio de Python, frameworks de ML (ej.: Scikit Learn, SparkML, PyTorch, Hugging Face) y computación distribuida (pyspark, hadoop);
- Sólida comprensión de conceptos de MLOps: CI/CD, monitoreo de modelos, versionado de datos y reentrenamiento automatizado. Experiencia con herramientas de MLOps como MLflow, Kubeflow o similares;
- Experiencia demostrada con plataformas en la nube (Azure preferentemente) y con contenedores (Docker, Kubernetes);
- Capacidad para resolver problemas de forma estructurada;
- Dominio del inglés;
- Buenas habilidades de comunicación.

Lo que vas a encontrar…
- Ambiente de trabajo colaborativo;
- Un equipo dinámico;
- Oportunidades de progresión profesional y movilidad interna;
- Una empresa cohesionada y de referencia en el sector minorista.

Lo que tenemos para ti…
- Subsidio de Alimentación en Tarjeta Dá;
- Plan de Telecomunicaciones con voz, datos y equipo para empleados permanentes;Programa Flex it Up - Días Off Extra, Licencias sin Sueldo, Modelo de Trabajo Flexible (cuando sea aplicable);
- Seguro de Salud y de Vida (para empleados permanentes) con posibilidad de extensión del Seguro de Salud a la familia en condiciones ventajosas;
- Programa de Beneficios Flexibles (cuando sea aplicable);
- Plan de Onboarding y Formación inicial, plataforma de Formación Continua y Programa de Alfabetización Financiera;
- Premios Escolares y Becas de Mérito para hijos de empleados (educación regular e inclusiva), así como Programas de Vacaciones durante los descansos escolares;
- Kit de Nacimiento para el bebé que está por llegar;
- Programas de Movilidad Interna para la promoción del talento;
- Vacuna contra la Gripe incluyendo su aplicación (participación voluntaria);
- Programa Somos Sonae, de apoyo psicosocial, financiero y jurídico para los empleados;
- Sesiones de Ergocoaching;
- Programas de Promoción de la Salud Mental y Consultas de Nutrición;
- Programa de Descuentos y Alianzas con más de 300 marcas de referencia;
- Disponibilidad de café y fruta gratuitamente en el lugar de trabajo
- Salario Competitivo.

#BETTERTOGETHER #BETTERWITHYOU

Compromiso de D&I MC Sonae:
Trabajamos para crear un ambiente de trabajo basado en la riqueza de perfiles y enfocado en la singularidad, asegurando que todos se sientan respetados, valorados por sus competencias y tengan confianza en la organización.