Overview
Localização: LisboaModelo de trabalho: Híbrido
Estamos a recrutar um(a) MLOps Specialist para integrar a criação de um AI & Data Hub de âmbito europeu, orientado para acelerar a adoção de soluções avançadas de Inteligência Artificial e Analytics em múltiplos mercados.
A função assume um papel crítico na industrialização de modelos de Machine Learning, assegurando que soluções de IA evoluem de protótipos experimentais para sistemas produtivos robustos, monitorizados e escaláveis.
Enquadramento da Função
O(a) profissional será responsável pelo desenho e implementação de frameworks de MLOps que suportem o ciclo de vida completo dos modelos de IA, desde o treino à colocação em produção e reentrenamento contínuo. Trabalhará em estreita colaboração com data scientists, AI engineers e arquitetos cloud, garantindo integração fluida dos modelos nos sistemas empresariais.
Responsabilidades
- Automatizar a colocação em produção e versionamento de modelos em diferentes ambientes
- Monitorizar desempenho e drift dos modelos, assegurando precisão e estabilidade ao longo do tempo
- Gerir o ciclo completo de vida da IA, incluindo treino, deployment e retraining
- Implementar pipelines CI/CD para atualizações rápidas e fiáveis de modelos
- Garantir conformidade com frameworks de governação, risco e segurança
Requisitos Obrigatórios
- Licenciatura ou Mestrado em Engenharia Informática, Ciências da Computação ou área equivalente
- Mais de 3 anos de experiência em funções de MLOps ou ML Engineering
- Forte domínio de Python e experiência com frameworks como TensorFlow ou PyTorch
- Experiência prática com plataformas cloud, como Azure, AWS ou GCP, e com containerização através de Docker e Kubernetes
- Conhecimento de ferramentas CI/CD, como GitHub Actions ou Jenkins, e frameworks de monitorização de modelos
- Familiaridade com pipelines de dados, integração via APIs e boas práticas de segurança
- Inglês fluente, escrito e falado
Perfil Comportamental
- Elevada capacidade de resolução de problemas complexos
- Capacidade de adaptação a contextos dinâmicos e exigentes
- Espírito colaborativo e orientação para impacto real
- Forte sentido de responsabilidade e foco na qualidade das entregas
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