Engenheiro | AI Engineer

Irás trabalhar diretamente com o Head of AI e com o Lead AI Engineer.

Os projetos são reais e já estão em movimento. Não irás manter código legacy. Irás construir coisas que não existem agentes que raciocinam pipelines que decidem sistemas que antecipam. E vais garantir que os dados em que essas coisas assentam são sólidos soberanos e confiáveis.

Responsabilidades:

• Desenhar e manter a arquitetura de dados da AI Engineering como os dados chegam como são armazenados como são versionados quem tem acesso;
• Garantir soberania: dados críticos não saem do perímetro;
• Curar e estruturar dados messy de múltiplas fontes;
• Construir pipelines de ingestão transformação e qualidade dados limpos antes de chegarem ao modelo;
• Estruturar dados para reasoning: knowledge graphs embeddings RAG context injection;
• Arquitetar desenhar e construir sistemas inteligentes sobre LLMs para domínios específicos;
• Desenhar de que forma a máquina pensa: arquiteturas cognitivas knowledge representation prompt architecture tool ecosystems contexto e memória;
• Orquestrar modelos frontier open-source fine-tuned com raciocínio fundamentado sobre custo latência qualidade e privacidade;
• Prototipar rápido (dias não meses) e levar PoCs a produto;
• Failure design cérebros alucinam perdem contexto ficam confusos. Desenhar guardrails fallback graceful degradation;
• Eval mindset como sabes que o cérebro melhorou Desenhar evals red-teaming testar edge cases medir qualidade de reasoning não só accuracy.

Qualifications :

• Formação em Engenharia Informática Engenharia de Sistemas Matemática Física ou área técnica equivalente;
• 3 ou mais anos de experiência com pelo menos 2 em sistemas de AI/ML em produção (produtos que funcionam com utilizadores reais)
• Arquitetura de dados para AI estruturar uma data layer soberana: ingestão storage qualidade versionamento acesso. Não é nice-to-have é o ponto de partida;
• Domínio sólido de pelo menos uma linguagem de backend (Python Go Rust ou equivalente) agentes integração e pipelines complexos;
• Experiência real com LLMs em produção: tool-calling structured outputs context management gestão de custo e latência;
• Arquitetura de agentes: sistemas com raciocínio multi-step memória tool ecosystems fallback;
• Orquestração de modelos quando usar frontier vs open-source vs fine-tuned com trade-offs claros;
• Infraestrutura AI: GPUs model serving (vLLM TGI ou equivalente) inference pipelines compute cloud vs on-prem;
• Integração de dados de múltiplas fontes;
• Curiosidade genuína;
• Pensamento sistémico e crítico;
• Conforto com ambiguidade;
• Comunicação clara para perfis não técnicos;
• Português (obrigatório) inglês técnico.

Também valorizamos:

• LLMOps model versioning monitoring deployment eval pipelines;
• GCP Docker;
• Background em domínios complexos: defesa espaço energia infraestrutura crítica.

Additional Information :

• Ambiente de trabalho descontraído equipas dinâmicas e multidisciplinares.
• Facilitamos e promovemos um estilo de vida equilibrado e saudável articulando o trabalho com a vida pessoal.
• Seguro de saúde.
• Parcerias com ginásios Nutrium entre outros.
• Até três dias de férias adicionais.
• Dia de aniversário livre.

Remote Work :

No

Employment Type :

Full-time