Caixa Geral de Depósitos

Analytics - AI Engineer

Caixa Geral de Depósitoshá mais de um mês

Descrição

A área de Artificial Intelligence, integrada no Centro de Inteligência Analítica – CIA, está a liderar a transformação digital através da criação de soluções que impactam o negócio. Como AI Engineer, estarás no centro da criação de soluções de Inteligência Artificial, com foco especial em Generative AI (GenAI) e Large Language Models (LLMs). Serás responsável por todo o ciclo de vida de sistemas de AI — desde a idealização e integração de dados, ao desenvolvimento, afinação, implementação e monitorização de modelos.

O teu impacto será visível na construção de assistentes digitais inteligentes e na aplicação de IA para tarefas como classificação, sumarização, interpretação e extração de informação, elevando a eficiência e inovação dentro da CGD. Procuramos talento que queira fazer parte desta jornada e impulsionar o futuro da AI na maior Instituição financeira portuguesa.

Competências

  • Python
  • PyTorch
  • HuggingFace
  • LangChain
  • Processamento de Linguagem Natural
  • Visão Computacional
  • Deep Learning
  • Prompt Engineering
  • Context Engineering
  • Retrieval Augmented Generation
  • Google Cloud Platform
  • Azure
  • MLOps
  • Estruturas de Dados
  • Arquitetura de Software
  • Fine-tuning de Modelos
  • Bases de Dados Vetoriais
  • Generative AI
  • Large Language Models

Responsabilidades

  • Desenvolver pipelines de ingestão e pré-processamento de dados, integrando múltiplas fontes
  • Conceber e implementar mecanismos de retrieval (incluindo RAG – Retrieval Augmented Generation) para potenciar o contexto e qualidade das respostas dos LLMs
  • Participar na seleção de modelos fundacionais e arquiteturas de AI, incluindo estratégias baseadas em AI Agents, equilibrando custo, performance e escalabilidade
  • Criar e treinar modelos de AI aplicando NLP, Computer Vision e Deep Learning, sempre que necessário
  • Aplicar técnicas de prompt engineering e context engineering para maximizar a eficácia dos modelos
  • Operacionalizar soluções em Google Cloud Platform e Azure, assegurando robustez, monitorização e práticas de MLOps
  • Acompanhar tendências de AI — sobretudo GenAI — e propor novas aplicações dentro da organização

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