Líder de Equipa de Investigação / Ciência de Dados

Os dados desempenham um papel central na transformação da indústria, e o setor têxtil e de vestuário não é exceção. É por isso que nós, na CITEVE, vemos isso como um desafio e uma oportunidade, seja em dados relacionados com engenharia e desenvolvimento de produtos, processos de fabrico, logística e distribuição ou serviços de informação, por isso avançamos. Construímos uma equipa de investigadores aplicados para desenvolver soluções inovadoras para a indústria têxtil e de vestuário, e agora precisamos de um líder de equipa.

O candidato irá juntar-se ao Departamento de Transição Digital e terá a responsabilidade de liderar o grupo de ciência de dados e os seus projetos e iniciativas, desenvolvendo com sucesso soluções inovadoras e inteligentes para processos de fabrico e gestão, engenharia de produtos e desafios da cadeia de abastecimento na indústria têxtil e de vestuário.

O Líder de Equipa de Investigação reporta diretamente ao Diretor do Departamento de Transição Digital. O papel é colaborativo: a maior parte dos nossos projetos são entregues em conjunto, por isso espera-se que o líder de equipa trabalhe estreitamente com as outras equipas dentro do departamento e com as equipas da CITEVE, articulando a contribuição da ciência de dados com as suas áreas de especialização e com as necessidades das empresas que servimos.

A posição é para trabalho a tempo inteiro nas nossas instalações em Vila Nova de Famalicão, Portugal, com possibilidade de regime híbrido-remote.

O trabalho: como abordamos a ciência de dados na CITEVE

O nosso trabalho em ciência de dados é investigação aplicada realizada dentro de fábricas reais, juntamente com empresas têxteis e de vestuário, fornecedores de tecnologia e outros centros de I&D, principalmente dentro de programas colaborativos nacionais e europeus. Na prática, isso significa construir modelos preditivos de processos de fabrico a partir de dados imperfeitos de chão de fábrica e sensores; criar conjuntos de dados onde não existem, através de pipelines de captura e anotação, simulação e dados sintéticos; colocar grandes modelos de linguagem a trabalhar como uma interface para dados industriais, como geração aumentada por recuperação e agentes conversacionais que transformam uma pergunta feita em português simples em uma consulta sobre bases de dados MES, ERP e sensores, de modo que especialistas em domínio alcancem os seus próprios dados sem escrever SQL; e acoplar previsões com otimização, para que uma previsão se torne um plano acionável. Levamos soluções desde a prova de conceito até à operação validada numa linha de produção, o que exige engenharia de dados sólida, validação disciplinada e manuseio cuidadoso de dados proprietários pertencentes a parceiros que muitas vezes competem entre si.

Qualificações e experiência

• Mestrado ou doutoramento em ciência da computação, informática, ciência de dados ou semelhante.
• 4+ anos de experiência em ciência de dados, IA e projetos e/ou iniciativas de aprendizagem de máquinas, idealmente em um contexto relacionado com a indústria (envie-nos o seu portfólio de projetos);
• Conhecimento robusto de conceitos estatísticos, acompanhado de especialização com um conjunto de ferramentas analíticas que vão desde bases de dados (ex: SQL, MongoDB) a linguagens de programação (ex: Python, Golang). Compreender soluções de engenharia de dados é um plus.
• Domínio prático tanto de aprendizagem de máquinas clássica (regressão, classificação, ensembles baseados em árvores e boosting de gradiente) quanto de frameworks de aprendizagem profunda (ex: PyTorch, TensorFlow), com o juízo para escolher entre elas com base nas evidências.
• Experiência em levar modelos além da prova de conceito até o uso operacional (protocolos de validação, versionamento de modelos e rastreamento de experimentos, implantação e serviços de inferência em contêineres).
• Experiência em projetos e atividades de I&D aplicada.
• Mentalidade de aprendizagem contínua, mantendo-se atualizado com as últimas tecnologias e tendências do setor.
• Conhecimento de ferramentas de controle de versão (git) e contêineres (docker).
• Pensador estratégico capaz de contribuir para agendas de pesquisa, em colaboração com a indústria.
• Capacidade de construir e discutir a definição dos novos requisitos do projeto ao lado do gerente de projeto e das partes interessadas.
• Habilidades de gestão de equipa: capacidade de liderar, guiar e supervisionar efetivamente a equipa de Ciência de Dados para alcançar os seus objetivos e trabalhar em conjunto de forma coesa.
• Capacidade de colaborar com as outras equipas do Departamento de Transição Digital e da CITEVE, integrando o trabalho da equipa em projetos mais amplos e multidisciplinares.
• Fortes habilidades organizacionais, com ênfase nas prioridades e definição de metas;
• Habilidades de apresentação e comunicação, tanto escritas quanto verbais (EN e PT);
• Experiência em gestão de projetos.
• Deve estar confortável com conferências tanto presenciais quanto por vídeo.
• Capacidade de trabalhar de forma independente e ser automotivado, assim como de colaborar em um ambiente de equipe.

Apreciado, mas não essencial

• Experiência com visão computacional em ambientes industriais ou não controlados, incluindo construção de conjuntos de dados e estratégia de anotação.
• Familiaridade com grandes modelos de linguagem aplicados a dados empresariais, geração aumentada por recuperação, consulta em linguagem natural de bases de dados estruturadas e a avaliação de tais sistemas.
• Experiência com pipelines de dados de séries temporais e IoT, protocolos de streaming e arquiteturas de dados digitais gêmeos ou semânticos.
• Exposição a métodos de otimização e agendamento juntamente com modelagem preditiva.
• Uso de simulação ou geração de dados sintéticos para superar dados de treinamento limitados.
• Experiência em projetos colaborativos financiados publicamente (ex: mobilizando agendas do RRP, Horizonte Europa), incluindo redação de propostas, entregáveis e disseminação.
• Experiência anterior com o setor têxtil e de vestuário é bem-vinda, mas não obrigatória, nós lhe ensinaremos o domínio.

Benefícios

• Remuneração baseada na sua experiência e habilidades.
• Plano de seguro de saúde.
• Fazer parte de um centro de investigação com uma história reconhecida em inovação e tecnologia, e abrir novos campos de pesquisa.
• Desempenhar um papel de liderança no processo de inovação e criatividade de novas abordagens e soluções para o setor.
• Um portfólio de projetos aplicados simultâneos em fabrico, desenvolvimento de produtos e cadeia de abastecimento, dando uma exposição inusitadamente ampla a dados industriais reais.
• Oportunidades de desenvolvimento e formação.
• Colaboração com parceiros europeus.
• Possibilidade de trabalho híbrido remoto.

Os candidatos devem enviar um CV detalhado e uma lista de projetos ou iniciativas realizadas e relevantes para esta posição, com a referência RH09/2026, até 18/09/2026, através do formulário de candidatura disponível no site da CITEVE na secção Carreiras (https://citeve.pt/conteudos/processos_de_recrutamento/anuncios/202609___research_team_lead___data_science__m_f_-bce91cf4). A CITEVE apenas responderá a candidaturas selecionadas para entrevistas.

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