Engenheiro de Software AI

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 principal centro técnico estão no Porto (Maia), Portugal, onde desenvolvemos uma solução de ponta para Semicondutores, Eletrónica, Ciências da Vida e Equipamentos Industriais.

Reconhecidos pelo terceiro ano consecutivo como Líder pela Gartner, fazemos parte da ASMPT, o maior fornecedor mundial de equipamentos de classe mundial e parceiro de processos tecnológicos para as indústrias eletrónicas e de semicondutores.

O papel:

Você se juntará a uma equipe de engenharia de AI existente, focada em construir uma infraestrutura de AI confiável para sistemas de manufatura. 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 colaboração, experimentação e rigorosos padrões de engenharia são essenciais. Espera-se que você mantenha uma conexão próxima - participando ativamente de revisões de design técnico, discussões de arquitetura e interagindo com equipes de Produto, Dados e Engenharia de Plataforma. Este é um papel para alguém que se importa em construir sistemas de AI que não sejam apenas inteligentes, mas observáveis, depuráveis e em constante melhoria. Valorizamos pessoas que são tão céticas quanto são curiosas, que testam alegações antes de apostar no roteiro.

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 de 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 negócio
• Colaborar com líderes de equipe para mapear fluxos de trabalho complexos de manufatura em ferramentas e prompts estruturados

Construir Infraestrutura de Observabilidade e Telemetria do Modelo

• Projetar e implementar sistemas de telemetria abrangentes para rastrear o comportamento do modelo, uso de tokens, latência e custo em produção
• Criar painéis e sistemas de alerta que ofereçam 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 AI

Desenvolver Pipelines de Re-treinamento e Melhoria Contínua

• Construir pipelines de coleta de dados que capturem interações de produção, falhas do modelo e casos extremos para re-treinamento
• Implementar sistemas automatizados para avaliar melhorias de modelo e gerenciar implantações seguras
• Contribuir para ciclos de feedback que permitam à plataforma aprender com o uso do mundo real sem intervenção manual

Apoiar Entregas da Equipe

• Escrever código limpo e testável e contribuir para bases de código da equipe, documentação e processos de CI/CD
• Participar de revisões de código, revisões de design técnico e resolução de problemas de produção
• Experimentar com novas ferramentas e técnicas sob a orientação da equipe para melhorar a confiabilidade dos sistemas de AI
• Promover a adoção de codificação agentiva 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 mudanças dirigidas por agentes seguras (linting, APIs tipadas, testes de contrato, testes de ouro, portões de avaliação)

Garantir Confiabilidade em Produção

• Implementar manuseio robusto de erros, estratégias de fallback e degradação elegante para sistemas de AI
• Monitorar e ajustar sistemas de AI para desempenho, tempo de atividade e segurança em ambientes de manufatura
• Coletar feedback de operações e equipes de produto para refinar ferramentas e implementações de servidor

Como é o Sucesso

Dentro do seu primeiro ano, você terá:

• Deployed servers MCP de produção gerenciando cargas de trabalho reais de manufatura
• Construído e iterado em 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 da previsão
• Estabelecido padrões claros e melhores práticas que ajudam a equipe a escalar sistemas de AI de forma confiável
• Entregue ferramentas robustas para depuração, monitoramento e gerenciamento de sistemas de AI em ambientes de manufatura

Por Que Juntar-se a Nós

• Trabalhar em AI que alimenta fábricas reais, resolvendo problemas com impacto industrial imediato
• Junte-se a uma equipe de engenharia unida construindo a espinha dorsal de uma infraestrutura de AI confiável para manufatura
• Contribuir para sistemas dos quais os fabricantes dependem diariamente, com total observabilidade e confiabilidade
• Desfrutar da liberdade de programar, colaborar e crescer tecnicamente em um ambiente de engenharia rigorosa

Requisitos

O que você trará

• Pelo menos 1 ano de experiência prática em machine learning, incluindo treinamento e testes de modelos, e uma compreensão prática de overfitting, generalização e viés; além de uma sólida compreensão de famílias de modelos comuns (por exemplo, k-vizinhos mais próximos, árvores de decisão/florestas aleatórias, máquinas de vetor de suporte, regressão linear/logística, e redes neurais básicas)
• Pelo menos 1 ano de experiência prática com LLMs em produção ou configurações aplicadas, 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 ferramenta/função)
• Experiência com fluxos de trabalho de codificação agentiva ou assistência à codificação baseada em LLM, utilizando ferramentas que aceleram a implementação, refatoração e geração de testes, mantendo um rigor forte em engenharia (revisões, testes, documentação e disciplina de CI)
• Familiaridade com desenvolvimento de servidores, APIs e contenção (Docker/Kubernetes)
• Fortes habilidades de resolução de problemas e confortável em escrever código de produção - testes, documentação e todos
• Excelente fundamentação em 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 de comunicação 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 ML
• Conhecimento básico de ferramentas de observabilidade (Prometheus, Grafana ou similares) e pipelines de dados
• Proficiência em Python e experiência com frameworks de AI como PyTorch, TensorFlow ou LangChain

A diversidade, equidade e inclusão são uma fonte de compromisso e inovação.

Na Critical Manufacturing, damos boas-vindas e encorajamos candidaturas de indivíduos de todas as origens, independentemente de deficiências, capacidades diversas, identidades ou experiências. Nosso compromisso é criar um ambiente inclusivo onde todos tenham oportunidades iguais para ter sucesso e prosperar.

Se você precisar de acomodação durante o processo de recrutamento, por favor, nos avise - teremos prazer em apoiar você.

Candidate-se a este emprego aqui!

Contactos e Endereço

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