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Machine learning engineer

Lisboa
LCG
Anunciada dia 24 abril
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Estás pronto para oferecer a excelência connosco? Procuramos um perfil de Machine Learning Engineer, para integrar a nossa equipa.O que procuramos?Liderar o design, desenvolvimento e implementação de componentes avançados de analítica em sistemas industriais, com foco em IA Generativa, LLMs, visão computacional e processamento de sinal;Construir pipelines de inteligência documental prontos para produção, para extrair, validar e estruturar dados a partir de documentos semi-estruturados (por exemplo, faturas, extratos, formulários), utilizando fluxos de trabalho com OCR + LLM, incluindo controlos de qualidade e gestão de exceções;Desenvolver serviços de "raciocínio de políticas/regras" baseados em LLM, que interpretem regras complexas (como critérios de elegibilidade, contratos ou tarifas) e as cruzem com perfis de instalações/clientes para recomendar as melhores opções e resultados;Conceber e implementar workflows agenticos para descoberta de informação e aquisição de dados em escala (por exemplo, automatização da recolha de dados públicos ou de parceiros), incluindo ferramentas, restrições de segurança e mecanismos de avaliação;Criar mecanismos de orquestração, monitorização e controlo de custos para sistemas de IA Generativa (rastreabilidade, monitorização de latência/erros, utilização de tokens/custos, logging e alertas normalizados), garantindo a fiabilidade em produção;Assumir a responsabilidade pela entrega end-to-end: desde estudos de viabilidade e protótipos até serviços prontos para produção (APIs, processos batch, workflows), colaborando com engenheiros de software, equipas de plataforma/MLOps e especialistas de domínio;Definir metodologias de avaliação para sistemas baseados em LLM/agentes (datasets de referência, métricas de precisão, testes de regressão, avaliação offline/online, análise de modos de falha) e promover a melhoria contínua;Orientar e liderar tecnicamente, contribuindo para padrões de engenharia, templates reutilizáveis e partilha de conhecimento entre equipas;Contribuir para iniciativas de inovação (apresentações técnicas internas, registos de invenções/patentes, publicações quando relevante).O que precisas de saber?Mestrado ou Doutoramento em Ciência da Computação, Ciência de Dados, Matemática, Engenharia ou área relacionada;Mais de 7 anos de experiência na construção de sistemas de ML/IA em contextos industriais, de infraestruturas ou empresariais, incluindo a transição de soluções de protótipo para produção;Fortes competências de engenharia em Python e experiência com bibliotecas de ML/IA e práticas modernas de desenvolvimento de software (testes, empacotamento, APIs, CI/CD);Experiência prática comprovada com LLMs / IA Generativa em contextos aplicados, incluindo desenho de prompts, agentes com uso de ferramentas e padrões de recuperação/grounding (RAG);Experiência na construção de soluções de extração de informação / compreensão documental (pipelines de OCR, outputs estruturados, validação, fluxos com intervenção humana — human-in-the-loop);Conhecimento prático de orquestração de workflows e pipelines em produção (por exemplo, orquestração tipo Airflow, agendamento de tarefas, gestão de dependências);Forte compreensão de observabilidade em sistemas de IA (logging, tracing, avaliação, monitorização e controlo de custos no uso de LLMs);Facilidade em colaborar com stakeholders para traduzir problemas de domínio ambíguos em entregáveis de ML mensuráveis e serviços robustos;Experiência nos setores de utilities / energia / operações de edifícios / analítica de infraestruturas, especialmente em contextos onde a otimização de custos e decisões baseadas em regras são críticas. Experiência prévia em séries temporais/processamento de sinal ou monitorização industrial, incluindo deteção de anomalias e diagnóstico de falhas;Experiência em visão computacional (industrial ou deteção remota), aprendizagem ativa e adaptação com poucos exemplos (few-shot);Histórico comprovado de inovação (patentes / registos de invenções / publicações técnicas).#J-18808-Ljbffr

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