Critical Manufacturing
Engenheiro de IA
Porto
January 23, 2026
Tempo integral
A Critical Manufacturing dedica-se 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 os setores de Semiconductor, Eletrónica, Dispositivos Médicos e outras indústrias discretas.
Reconhecida pelo terceiro ano consecutivo como Líder pelo Gartner, fazemos parte da ASMPT, o maior fornecedor do mundo de equipamentos da melhor categoria e parceiro de processos tecnológicos para as indústrias eletrónica e de semicondutores.
O papel:
Você se juntará a uma equipe existente de engenharia de IA focada na construção de infraestrutura de IA 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 — não é necessária liderança, apenas uma execução sólida dentro de uma equipe colaborativa.
Este papel está baseado na nossa sede no Porto, Portugal, onde a colaboração, experimentação e rigorosos padrões de engenharia são essenciais.
Espera-se que você permaneça fortemente conectado—participando ativamente de revisões de design técnico, discussões de arquitetura e envolvendo-se com equipes de Produto, Dados e Engenharia de Plataforma.
Este é um papel para alguém que se importa em construir sistemas de IA que não são apenas inteligentes, mas observáveis, depuráveis e em contínua 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 do domínio da manufatura e fontes de dados
- 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 complexos de manufatura em ferramentas e prompts estruturados
Construir Infraestrutura de Observabilidade e Telemetria de Modelos
- Desenhar 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 oferecem visibilidade em tempo real sobre o desempenho e anomalias do modelo
- 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
- Criar pipelines de coleta de dados que capturam interações de produção, falhas de modelo e casos extremos para re-treinamento
- Implementar sistemas automatizados para avaliar melhorias de modelo e gerenciar implantações seguras
- Contribuir para loops de feedback que permitem à plataforma aprender com o uso real sem intervenção manual
Apoiar Entregas da Equipe
- Escrever código limpo e testável e contribuir para as 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 do sistema de IA
- Promover a adoção de codificação agentiva entre equipes para acelerar a entrega e aumentar o rendimento, mantendo padrões de qualidade e segurança
- Desenhar repositórios, CI e ferramentas para desenvolvedores que tornam as mudanças impulsionadas por agentes seguras (linting, APIs tipadas, testes de contrato, testes de referência, portas de avaliação)
Garantir Confiabilidade em Produção
- Implementar tratamento de erros robusto, estratégias de fallback e degradação elegante para sistemas de IA
- Monitorar e ajustar sistemas de IA para desempenho, disponibilidade e segurança em ambientes de manufatura
- Recolher feedback das operações e equipes de produto para refinar as ferramentas e implementações de servidores
Como será o sucesso
Dentro do seu primeiro ano, você terá:
- Implantado servidores MCP de produção a lidar com cargas de trabalho reais de manufatura
- Construído e iterado 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 e melhores práticas claras que ajudam a equipe a escalar sistemas de IA de forma confiável
- Entregue ferramentas robustas para depuração, monitoramento e gerenciamento de sistemas de IA em ambientes de manufatura
Por que se juntar a nós
- Trabalhar com IA que alimenta fábricas reais, resolvendo problemas com impacto industrial imediato
- Juntar-se a uma equipe de engenharia unida que constrói a espinha dorsal de uma infraestrutura de IA confiável para a manufatura
- Contribuir para sistemas dos quais os fabricantes dependem diariamente, com total observabilidade e confiabilidade
- Aproveitar a liberdade de 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 do sobreajuste, generalização e viés; além de um sólido entendimento das 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 de código baseada em LLM, usando ferramentas que aceleram a implementação, refatoração e geração de testes, mantendo um rigoroso padrão 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, documentação e tudo mais
- Excelentes fundamentos de engenharia de software: controle de versão, testes, revisão de código, documentação
- Capacidade de colaborar efetivamente em uma equipe e trabalhar bem sob liderança técnica
- Excelentes habilidades em inglês - faladas e escritas
O que consideramos um plus (não obrigatório):
- Experiência com operações de manufatura, sistemas MES ou conceitos de Indústria 4.0
- Familiaridade com ferramentas de MLOps, plataformas de monitoramento de modelos ou infraestrutura de ML
- Conhecimento básico de ferramentas de observabilidade (Prometheus, Grafana ou semelhantes) e pipelines de dados
- Proficiência em Python e experiência com frameworks de IA como PyTorch, TensorFlow ou LangChain
Diversidade, Equidade e Inclusão são fonte de compromisso e inovação
Na Critical Manufacturing, damos as boas-vindas e encorajamos candidaturas de indivíduos de todas as origens, independentemente de deficiência, habilidades diversas, identidades ou experiências.
O nosso compromisso é criar um ambiente inclusivo onde todos têm oportunidades iguais para ter sucesso e prosperar.
Se precisar de acomodação durante o processo de recrutamento, por favor, deixe-nos saber — teremos prazer em apoiá-lo.
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