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Engenheiro de IA

NOS3.1(3)·Campo Grande, PT·Publicado há 16 dias

Candidatura gerida por InterviewHR

Campo Grande, PTfilters.contractType.full_timeTempo inteiroMédio nível

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.

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

Competências

PythonGenerative AIRAG (Retrieval-Augmented Generation)Agentes de IAGuardrails de IAEvals e métricasPipelines de dadosBigQueryGoogle Cloud StoragePub/SubCloud RunEngenharia de dadosMachine LearningLogging e observabilidadeCI/CDTestes automatizadosAPIsStreamingBatch processingGestão de custos em cloud

Benefícios

  • Trabalho com escala real e problemas relevantes
  • Equipas experientes em engenharia, dados e produto
  • Autonomia técnica e responsabilidade
  • Foco em impacto mensurável
  • Ambiente onde GenAI sai do hype e entra na operação
  • Oportunidade de transformar a forma como a empresa funciona

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