Engenheiro de IA&aprendizagem de máquina

Estamos à procura de um Engenheiro de IA&ML para se juntar à nossa equipa e ajudar a desenhar, construir, implementar e otimizar soluções de aprendizagem de máquina em larga escala.

Nesta função, você será responsável por desenvolver tanto modelos clássicos de aprendizagem de máquina e aplicações de IA Generativa, com forte foco em sistemas de qualidade de produção. Você irá trabalhar em previsão, deteção de anomalias, soluções alimentadas por LLM e fluxos de trabalho agentes, aproveitando práticas modernas de cloud e MLOps na Azure e Databricks.

A função combina engenharia de aprendizagem de máquina, desenvolvimento de software, infraestrutura em cloud e IA Generativa, com um forte foco em entregar resultados de negócios confiáveis, escaláveis e mensuráveis.

Responsabilidades

Aprendizagem de Máquina Clássica & Sistemas de Produção

• Desenhar, desenvolver e implementar modelos de previsão e previsão de séries temporais em ambientes de produção
• Construir e manter pipelines de ML escaláveis usando Databricks, MLflow e capacidades de serviço de modelos
• Desenvolver fluxos de trabalho de engenharia de características e gerir rastreamento de experimentos e versionamento de modelos
• Implementar monitoramento de modelos, deteção de desvios e estratégias de re-treinamento automatizado
• Assegurar reprodutibilidade, confiabilidade e escalabilidade de soluções de aprendizagem de máquina
• Colaborar com equipas multifuncionais para integrar modelos de ML em aplicações e serviços de negócios

IA Generativa & Sistemas Agentes

• Desenvolver aplicações alimentadas por LLM utilizando engenharia de prompts, chamadas a funções e técnicas de recuperação
• Desenhar e implementar fluxos de trabalho agentes de múltiplos passos usando frameworks de orquestração como LangGraph, CrewAI ou tecnologias semelhantes
• Construir frameworks de avaliação para avaliar a qualidade de saída de LLM, desempenho e comportamento agente em produção
• Criar e manter bases de dados para afinação de modelos, testes e avaliações
• Otimizar o desempenho de inferência, custos e qualidade de resposta para sistemas de IA Generativa

Infraestrutura & Implementação

• Implementar soluções de aprendizagem de máquina usando Azure Databricks e Azure Machine Learning
• Containerizar aplicações usando Docker e orquestrar cargas de trabalho com Kubernetes
• Implementar capacidades de observabilidade, monitorização e rastreamento para modelos de ML e agentes de IA
• Apoiar práticas de CI/CD e MLOps ao longo do ciclo de vida da aprendizagem de máquina
• Contribuir para o design de arquiteturas de ML nativas da cloud escaláveis e resilientes

Requisitos

• 4–5 anos de experiência profissional em Aprendizagem de Máquina, Engenharia de IA ou funções relacionadas
• Fortes habilidades de programação em Python e fundamentos sólidos de programação orientada a objetos
• Experiência prática na construção e implementação de modelos de previsão ou previsão de séries temporais
• Experiência em workflows de ML de qualidade de produção e ambientes Databricks
• Compreensão sólida de Modelos de Linguagem Grande (LLMs), engenharia de prompts e design de sistemas agentes
• Experiência com serviços de nuvem Azure e práticas modernas de implementação de ML
• Proficiência em Docker e Kubernetes para implementação e orquestração de aplicações
• Conhecimento de avaliação de modelos, monitorização, deteção de desvios e técnicas de otimização de desempenho
• Experiência com ferramentas de orquestração de fluxos de trabalho como Apache Airflow ou plataformas semelhantes
• Sólida compreensão das melhores práticas de engenharia de software, testes e desenvolvimento de código sustentável
• Fortes habilidades analíticas e de resolução de problemas
• Capacidade de trabalhar eficazmente em equipas internacionais e multidisciplinares
• Fortes habilidades de comunicação e colaboração
• Fluência em inglês

Seria bom ter

• Experiência na implementação de aplicações LLM e sistemas agentes em ambientes de produção
• Conhecimento de frameworks de orquestração como LangGraph, CrewAI, OpenAI Agent SDK ou tecnologias semelhantes
• Familiaridade com plataformas de observabilidade e rastreamento para aplicações LLM (por exemplo, Langfuse)
• Compreensão de otimização de inferência, cache de tokens e estratégias de controlo de custos para cargas de trabalho de IA Generativa
• Experiência com sistemas de múltiplos agentes e padrões avançados de uso de ferramentas

Se isso parece ser você, compartilhe o seu CV connosco e vamos conversar!