Engenheiro de IA

A Critical Manufacturing está dedicada a capacitar operações de alto desempenho para tornar a Indústria 4.0 uma realidade com o software MES mais inovador, abrangente e modular.

Temos uma presença global, mas a nossa sede e o centro técnico principal estão no Porto (Maia), Portugal, onde desenvolvemos uma solução de ponta para as indústrias de semicondutores, eletrónica, dispositivos médicos e outras indústrias discretas.

Reconhecidos pelo terceiro ano consecutivo como Líder pela Gartner, fazemos parte da ASMPT, o maior fornecedor de equipamento de classe mundial e parceiro tecnológico para as indústrias de electrónica e semicondutores.

O papel:

Você se juntará a uma equipe de engenharia de IA existente, focada na construção de uma infraestrutura de IA confiável para sistemas de fabrico.

Este é um trabalho prático, desenvolvendo servidores MCP, criando ferramentas para observabilidade de modelos, telemetria e pipelines de re-treinamento—sem necessidade de liderança, apenas execução sólida dentro de uma equipe colaborativa.

Este papel está baseado na nossa sede no Porto, Portugal, onde a colaboração, a experimentação e os padrões rigorosos de engenharia são essenciais.

Espera-se que você se mantenha intimamente conectado—participando ativamente em revisões de design técnico, discussões sobre arquitetura e envolvendo-se com equipes de Produto, Dados e Engenharia de Plataforma.

Este é um papel para alguém que se preocupa em construir sistemas de IA que não sejam apenas inteligentes, mas observáveis, depuráveis e em constante melhoria.

O que você fará:

Desenvolver Servidores MCP

- Implementar e manter servidores do Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) que conectam modelos de linguagem a ferramentas e fontes de dados do domínio da manufatura

- Otimizar o desempenho do servidor e definir interfaces claras para integração de ferramentas, garantindo que os modelos tenham acesso seguro e confiável à lógica de negócios

- Colaborar com líderes de equipe para mapear fluxos de trabalho de manufatura complexa em ferramentas e prompts estruturados

Construir Infraestrutura de Observabilidade de Modelos e Telemetria

- Projetar e implementar sistemas de telemetria abrangentes para rastrear o comportamento do modelo, uso de tokens, latência e custo em produção

- Criar dashboards e sistemas de alerta que forneçam visibilidade em tempo real sobre o desempenho do modelo e anomalias

- Instrumentar modelos para capturar rastros estruturados: prompts/contexto do sistema, invocações de ferramentas, entradas/saídas, artefatos intermediários e metadados de decisão

- Contribuir para padrões de registro, rastreamento e observabilidade distribuída em todos os sistemas de IA

Desenvolver Pipelines de Re-treinamento e Melhoria Contínua

- Construir pipelines de coleta de dados que capturam interações de produção, falhas de modelo e casos limites para re-treinamento

- Implementar sistemas automatizados para avaliar melhorias de modelo e gerenciar lançamentos seguros

- Contribuir para ciclos de feedback que permitem à plataforma aprender com o uso no mundo real sem intervenção manual

Apoiar Entregáveis da Equipe

- Escrever código limpo e testável e contribuir para bases de código, documentação e processos de CI/CD da equipe

- Participar de revisões de código, revisões de design técnico e resolução de problemas de produção

- Experimentar novas ferramentas e técnicas sob orientação da equipe para melhorar a confiabilidade do sistema de IA

- Promover a adoção de codificação agentônica entre as equipes para acelerar a entrega e aumentar a produtividade, mantendo padrões de qualidade e segurança

- Projetar repositórios, CI e ferramentas de desenvolvedor que tornem as mudanças impulsionadas por agentes seguras (linting, APIs tipadas, testes de contrato, testes golden, portões de avaliação)

Garantir Confiabilidade em Produção

- Implementar um tratamento de erros robusto, estratégias de fallback e degradação graciosa para sistemas de IA

- Monitorar e ajustar sistemas de IA para desempenho, tempo de atividade e segurança em ambientes de manufatura

- Reunir feedback de operações e equipes de produto para refinar ferramentas e implementações de servidores

Como é o Sucesso

Dentro do seu primeiro ano, você terá:

- Implantado servidores MCP de produção lidando com cargas de trabalho reais de manufatura

- Construído e iterado sobre ferramentas de observabilidade usadas diariamente por equipes de engenharia e operações

- Contribuído para pipelines de re-treinamento que reduzem a obsolescência do modelo e melhoram a precisão das previsões

- Estabelecido padrões claros e melhores práticas que ajudam a equipe a escalar sistemas de IA de forma confiável

- Entregado ferramentas robustas para depuração, monitoramento e gestão de sistemas de IA em ambientes de manufatura

Por que se Juntar a Nós

- Trabalhar em IA que potencia fábricas reais, resolvendo problemas com impacto industrial imediato

- Junte-se a uma equipe de engenharia unida que está construindo a espinha dorsal de uma infraestrutura de IA confiável para manufatura

- Contribuir para sistemas dos quais os fabricantes dependem diariamente, com total observabilidade e confiabilidade

- Desfrutar da liberdade para codificar, colaborar e crescer tecnicamente em um ambiente de engenharia rigoroso

Requisitos

O que você trará

- Pelo menos 1 ano de experiência prática em machine learning, incluindo treinamento e teste de modelos, e uma compreensão prática sobre overfitting, generalização e viés; além de um sólido conhecimento de famílias de modelos comuns (por exemplo, k-vizinhos mais próximos, árvores de decisão/florestas aleatórias, máquinas de vetores de suporte, regressão linear/logística e redes neuronais básicas)

- Pelo menos 1 ano de experiência prática com LLMs em ambientes de produção ou aplicações, incluindo inferência, engenharia de prompts e avaliação; com uma compreensão de como os LLMs são configurados e se comportam (por exemplo, temperatura, top-p, max tokens, janelas de contexto e chamadas de função/ferramenta)

- Experiência com fluxos de trabalho de codificação agentônica ou assistência de código baseada em LLM, utilizando ferramentas que aceleram a implementação, refatoração e geração de testes mantendo um forte rigor de engenharia (revisões, testes, documentação e disciplina de CI)

- Familiaridade com desenvolvimento de servidores, APIs e conteinerização (Docker/Kubernetes)

- Fortes habilidades de resolução de problemas e conforto em escrever código de produção—testes, documentos e tudo mais

- Excelentes fundamentos de engenharia de software: controle de versão, testes, revisão de código, documentação

- Capacidade de colaborar efetivamente em equipe e trabalhar bem sob liderança técnica

- Excelentes habilidades em inglês - falado e escrito

O que consideramos um plus (não obrigatório):

- Experiência com operações de manufatura, sistemas MES ou conceitos de Indústria 4.0

- Familiaridade com ferramentas MLOps, plataformas de monitoramento de modelos ou infraestrutura de ML

- Conhecimento básico de ferramentas de observabilidade (Prometheus, Grafana ou similares) e pipelines de dados

- Proficiência em Python e experiência com frameworks de IA como PyTorch, TensorFlow ou LangChain

Diversidade, Equidade e Inclusão são uma fonte de compromisso e inovação

Na Critical Manufacturing, damos as boas-vindas e encorajamos candidaturas de indivíduos de todas as origens, independentemente de deficiências, capacidades diversas, identidades ou experiências.

O nosso compromisso é criar um ambiente inclusivo onde todos tenham iguais oportunidades de ter sucesso e prosperar.

Caso precise de acomodação durante o processo de recrutamento, por favor, avise-nos—estamos felizes em apoiá-lo.

Candidate-se a este trabalho

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Rua Engº Frederico Ulrich, nº 2650 4470-605 Moreira da Maia – Portugal