Candidatar-se a Mid AI & ML Engineer

Oportunidade: AI & Machine Learning Engineer
Regime de trabalho: 1x mês em Fátima/Leiria

Na Mootiva, estamos à procura de um(a) AI & Machine Learning Engineer para integrar uma equipa focada no desenvolvimento, implementação e otimização de soluções de Inteligência Artificial em ambiente de produção.

Responsabilidades

Desenvolver e implementar modelos de Machine Learning e previsão em ambiente de produção;
Criar e manter pipelines de ML em Databricks, garantindo o ciclo de vida dos modelos;
Desenvolver soluções baseadas em Large Language Models (LLMs) e sistemas Agentic AI;
Monitorizar o desempenho dos modelos, assegurando a sua evolução e otimização contínua;
Implementar soluções de IA em Azure, utilizando Docker e Kubernetes;
Colaborar na integração de componentes de Machine Learning em arquiteturas de microserviços;
Garantir a qualidade, escalabilidade e manutenção do código desenvolvido.

Requisitos

Entre 4 e 5 anos de experiência profissional em funções de Machine Learning, Inteligência Artificial ou áreas semelhantes;
Formação superior em Engenharia Informática, Ciência de Dados, Inteligência Artificial ou área equivalente, ou experiência profissional equivalente.
Experiência sólida em desenvolvimento com Python e conhecimentos de Programação Orientada a Objetos;
Experiência no desenvolvimento e implementação de modelos de previsão e séries temporais;
Experiência prática na construção e operacionalização de pipelines de Machine Learning em Databricks;
Conhecimentos sólidos de Large Language Models (LLMs), Prompt Engineering e desenvolvimento de sistemas Agentic AI;
Experiência com plataformas Cloud, preferencialmente Microsoft Azure;
Conhecimentos de Docker e Kubernetes;
Experiência em avaliação, monitorização de modelos e deteção de model drift;
Conhecimentos em ferramentas de orquestração de workflows, como Apache Airflow;
Capacidade para desenvolver código limpo, escalável, testável e de fácil manutenção;

Valorizamos

Experiência na implementação de aplicações baseadas em LLMs e sistemas Agentic AI em ambiente de produção;
Conhecimentos de plataformas de observabilidade para LLMs, como Langfuse ou similares;
Experiência em otimização de custos associados à inferência de LLMs, incluindo estratégias de token caching;
Conhecimentos em arquiteturas multi-agente e padrões de utilização de ferramentas;
Experiência com práticas DevOps e pipelines de CI/CD.

👉 Submete já a tua candidatura!

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