Engenheiro de IA

NOSCampo GrandeLisboa/Portohá mais de um mês

Presencial
Tempo inteiro
Intermédio

Descrição

Junta-te à NOS como Engenheiro de IA e trabalha na aplicação de Generative AI e Machine Learning em operações internas de larga escala. Neste papel, serás responsável por desenhar e colocar em produção soluções reais, não apenas pilotos, com impacto direto nas operações internas da NOS. Trabalharás em squads ágeis e multidisciplinares, ligando GenAI + pipelines de dados + engenharia de software, maioritariamente em GCP.

O teu dia a dia será distribuído aproximadamente em 60% GenAI (RAG, agentes com autonomia controlada, evals e proteções de segurança), 25% Data Engineering (pipelines escaláveis em GCP) e 15% ML clássico. A maioria do tempo é dedicada à produção e integração: hardening, testes, deploy, observabilidade e melhoria contínua. Procuramos um profissional com experiência prática em entregar software de dados/ML em produção, Python sólido, pipelines de dados e GenAI aplicada, com mentalidade de fiabilidade e operação.

A NOS é uma empresa orientada para o futuro, líder em comunicações, entretenimento e tecnologia em Portugal. Aqui, tecnologia é um meio para transformar a forma como a empresa funciona e cria valor. Terás autonomia técnica, responsabilidade e foco em impacto, trabalhando com escala real, dados complexos e equipas experientes em engenharia, dados e produto.

Competências

Python
Generative AI
RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Agentes de IA
Guardrails de IA
Evals e métricas
Pipelines de dados
BigQuery
Google Cloud Storage
Pub/Sub
Cloud Run
Engenharia de dados
Machine Learning
Logging e observabilidade
CI/CD
Testes automatizados
APIs
Streaming
Batch processing
Gestão de custos em cloud

Responsabilidades

Desenhar e colocar em produção soluções GenAI com RAG, agentes com autonomia controlada e proteções de segurança
Construir pipelines escaláveis e fiáveis em GCP (BigQuery, GCS, Pub/Sub) para batch e streaming
Implementar evals e quality gates em CI para evitar regressões
Desenvolver guardrails de PII/policy e logging estruturado para auditoria
Criar e manter serviços de API internos com métricas e alertas
Colaborar com Data Engineers, Data Scientists e produto/negócio de forma clara e pragmática
Garantir hardening, testes e deploy em produção com observabilidade contínua
Aplicar ML clássico quando acrescenta valor específico