
Sourcing Trust
Engenheiro de Aprendizagem Automática
Lisboa
22 de setembro de 2026
Na Sourcing Trust, comprometemo-nos a fornecer soluções tecnológicas inovadoras, fiáveis e personalizadas que capacitam as empresas a prosperar num panorama digital em rápida evolução. Com foco na excelência, integridade e colaboração, construímos parcerias duradouras através da compreensão das necessidades únicas de cada cliente e da oferta de suporte especializado em todas as fases. A nossa equipa dedica-se a promover um ambiente de trabalho positivo e inclusivo, onde a contribuição de cada colaborador é valorizada, incentivando o crescimento contínuo, a aprendizagem e o sucesso partilhado. Junte-se a nós e faça parte de uma organização apaixonada, impulsionada pela inovação e pela excelência.
Estamos à procura de um Engenheiro de Aprendizagem Automática Intermédio para integrar uma equipa internacional e contribuir para a implementação de soluções de Aprendizagem Automática em ambientes de produção.
Nesta função, terá um papel importante na construção e evolução da prática de MLOps, trabalhando desde a implementação e implementação dos modelos até à sua monitorização, manutenção e optimização em produção.
É uma oportunidade especialmente indicada para profissionais com uma abordagem prática, gosto por construir soluções do zero e capacidade para trabalhar num contexto em evolução, onde será necessário combinar boas práticas com soluções pragmáticas e eficazes.
Irá trabalhar em estreita colaboração com equipas de Ciência de Dados e Engenharia de Dados, ajudando a transformar modelos de Aprendizagem Automática em soluções escaláveis, fiáveis e preparadas para produção.
Responsabilidades:
- Colocar modelos de Aprendizagem Automática em produção, garantindo implementações fiáveis e consistentes.
- Desenvolver e manter pipelines de CI/CD direcionados para soluções de Aprendizagem Automática.
- Monitorizar modelos em produção, acompanhando performance, métricas, falhas e alertas.
- Desenvolver código Python estruturado, reutilizável, testável e de fácil manutenção.
- Colaborar com equipas de Ciência de Dados e Engenharia de Dados na implementação de modelos e transformação de dados.
- Otimizar a performance dos modelos e dos ambientes de produção, melhorando tempos de resposta e eficiência operacional.
- Contribuir para a implementação de processos de re-treinamento e automação de modelos.
- Participar na gestão e manutenção de modelos em ambientes produtivos.
- Contribuir para a evolução das práticas e processos de MLOps da equipa.
Requisitos:
- Mais de 3 anos de experiência profissional na área de Aprendizagem Automática.
- Experiência com pelo menos uma plataforma Cloud, como AWS, GCP ou Azure.
- Experiência na criação e manutenção de pipelines CI/CD, utilizando ferramentas como GitHub Actions ou Jenkins.
- Bons conhecimentos de Python, incluindo desenvolvimento de código estruturado, reutilizável e testável.
- Experiência com programação orientada a objetos, design patterns e frameworks de testes como pytest ou unittest.
- Bons conhecimentos de SQL para consulta e manipulação de dados.
- Conhecimentos dos principais conceitos de MLOps, incluindo Git, pull requests, revisões de código e versionamento de modelos.
- Experiência com frameworks de Aprendizagem Automática, nomeadamente TensorFlow, PyTorch e/ou Scikit-learn.
- Experiência no deployment de modelos utilizando Docker e/ou Kubernetes.
- Conhecimentos de otimização e compressão de modelos serão valorizados.
- Experiência na criação de APIs para model serving, utilizando FastAPI e/ou Flask.
- Conhecimentos de Java ou Scala serão considerados uma mais-valia.
- Boa capacidade de colaboração com equipas técnicas multidisciplinares.
- Capacidade de comunicar de forma clara o progresso, bloqueios e necessidades.
- Sentido de responsabilidade e autonomia na gestão de implementações, pipelines e resolução de problemas em produção.
- Inglês mínimo B2.
Localização do trabalho: Trabalho híbrido em Lisboa
Envia-nos o teu CV para: recrutamento@sourcing-trus.com com a Ref: "ML" no assunto.
#Torne-seUmConfiável
Contactos e Endereço
Estrada da Luz, N 90, Andar 7E
1600-160, Lisboa Portugal