Na Smart Consulting, vais integrar uma equipa onde dados e Machine Learning são centrais no desenvolvimento de soluções inteligentes.
Procuramos um Python Backend Developer para trabalhar lado a lado com Machine Learning Engineers, garantindo que modelos e pipelines funcionam de forma escalável e fiável em produção.
Este papel foca-se na integração, operacionalização e suporte a soluções de Machine Learning, funcionando como ponte entre desenvolvimento backend e sistemas de ML.
Se gostas de construir serviços robustos e trabalhar com dados e sistemas inteligentes — vais sentir-te em casa.
Como será o teu dia a dia
Desenvolver e manter aplicações backend em Python para suportar soluções de ML
Construir e integrar APIs e serviços para disponibilização de modelos
Trabalhar com equipas de ML para operacionalizar modelos em produção
Desenvolver e manter pipelines de dados para ingestão e processamento
Suportar workflows de Machine Learning (experiments, avaliação, métricas)
Garantir boas práticas de código, testes e documentação
Otimizar performance e escalabilidade de serviços em cloud
Implementar soluções de monitorização e logging
O que procuramos
Experiência sólida em Python (backend development)
Experiência com bibliotecas de dados: Pandas, NumPy, scikit-learn
Experiência com desenvolvimento de APIs (REST)
Experiência com cloud (preferencialmente AWS: Lambda, SQS, RDS, SageMaker)
Conhecimentos de boas práticas de engenharia de software (testes, versionamento com Git)
Experiência com Docker e pipelines de CI/CD
Familiaridade com ferramentas de ML (PyTorch, MLflow ou similares)
Conhecimentos de bases de dados (PostgreSQL ou similares)
Boa capacidade de colaboração com equipas técnicas
Inglês fluente
Valorizamos
Experiência com práticas de MLOps
Experiência com monitorização e logging de sistemas
Contacto com projetos de data engineering ou data warehousing
Conhecimento de arquiteturas orientadas a eventos (ex: messaging systems)
O que vais encontrar
Projetos com forte componente de dados e Machine Learning
Colaboração próxima com equipas de Data e ML
Ambiente focado em boas práticas de engenharia
Oportunidade de crescimento em sistemas de ML e MLOps
Modelo de trabalho flexível