Oportunidade: AI/ML Engineer Localização: Lisboa Modelo de Trabalho: Presencial Na Mootiva, estamos à procura de um AI/ML Engineer para integrar a nossa equipa. Será responsável por construir o pipeline de RAG, pela integração com LLMs, o encaminhamento de intenções (intent routing), a pontuação de confiança e o framework de avaliação que permite que agentes baseados em playbooks funcionem corretamente. Requisitos
LLMs em produção (3+ anos): Experiência a lançar funcionalidades baseadas em LLM para utilizadores reais em escala. Compreensão de limites de latência, gestão de custos de tokens, caching de prompts, respostas em streaming e tratamento de erros em sistemas não determinísticos.
Pipelines RAG (obrigatório): Experiência end-to-end com ingestão de documentos, estratégias de chunking (semântico, tamanho fixo, recursivo), modelos de embeddings, bases de dados vetoriais (pgvector, Pinecone ou Weaviate), pesquisa híbrida (palavra-chave + semântica) e avaliação de recuperação. Deve compreender porque a qualidade da recuperação é mais importante do que a qualidade do modelo.
Encaminhamento multi-modelo: Experiência com 2+ fornecedores de LLM (Claude, GPT, open-source). Capacidade de encaminhar pedidos com base na complexidade, custo e latência. Familiaridade com LiteLLM ou camadas de abstração semelhantes.
Engenharia de prompts: Não apenas escrever prompts — desenhar arquiteturas de prompts. Prompts de sistema, exemplos few-shot, chain-of-thought, parsing de outputs estruturados (modo JSON). Capacidade de fundamentar respostas do LLM em contexto recuperado e playbooks estruturados.
Frameworks de orquestração: Experiência com LangGraph ou LangChain (obrigatório). Compreensão de workflows com estado, branching condicional, uso de ferramentas e padrões de human-in-the-loop.
Avaliação e testes: Experiência a construir ou utilizar frameworks de avaliação (Promptfoo, Ragas ou personalizados). Capacidade de desenhar suites de testes que medem precisão, taxa de alucinação, latência e custo. Compreende que a qualidade de IA só é real quando é medida.
Python (obrigatório): Forte domínio de Python (3.10+). FastAPI, padrões assíncronos, type hints. Confortável com o ecossistema de IA em Python (transformers, sentence-transformers, tiktoken).
Pontuação de confiança: Capacidade de construir sistemas que sabem quando escalar/escalar para humano. Classificação binária da confiança da resposta, ajuste de thresholds e calibração.
Pipelines de dados: Experiência com pipelines de embeddings, processamento de documentos (PDF, email, estruturados/não estruturados) e gestão da qualidade de dados.
Soft Skills
Rigor científico
Intuição de produto
Mentalidade iterativa
Comunicação clara
Curiosidade intelectual
Colaboração com especialistas de domínio
Valorizamos
Experiência em fine-tuning (LoRA, QLoRA) para adaptação a domínios específicos