AI Engineer

Crédito Agrícola; Lisboa; Presencial; EUR 40 000 - 60 000; Tempo integral

Resumo da oferta

Crédito Agrícola em Lisboa procura um AI Engineer para desenhar, desenvolver e operacionalizar soluções de Inteligência Artificial, especialmente em Generative AI.

O candidato ideal terá entre 2 a 3 anos de experiência em funções relevantes, forte conhecimento em Python, Machine Learning e boas práticas de engenharia de software. O trabalho envolve colaboração com equipas de Data Science e desenvolvimento de soluções robustas para integrações seguras e eficientes.

Qualificações

• 2 a 3 anos de experiência como AI Engineer, Machine Learning Engineer ou funções similares.
• Conhecimento prático de soluções de Generative AI e LLMs.
• Experiência com containers e microserviços.

Responsabilidades

• Desenvolver soluções de Inteligência Artificial e integração com APIs.
• Monitorizar performance e segurança das soluções de AI.
• Colaborar com equipas técnicas para operacionalizar soluções.

Conhecimentos

Python

Machine Learning

AI Engineering

Generative AI

Data Science

Formação académica

Engenharia Informática

Ciências da Computação

Ferramentas

TensorFlow

scikit-learn

Azure

Databricks

MLflow

Descrição da oferta de emprego

A Direção de Dados e Inteligência (DDI) pretende recrutar um AI Engineer que terá como missão desenhar, desenvolver e operacionalizar soluções de Inteligência Artificial, com especial foco em Generative AI, respondendo a desafios concretos de negócio e que possam ser integradas de forma segura, escalável e eficiente nos processos e sistemas da organização.

Este perfil será responsável por transformar casos de uso de AI em soluções técnicas robustas, colaborando com equipas de negócio, dados, engenharia e produto ao longo de todo o ciclo de vida das iniciativas.

Principais responsabilidades:

• Desenvolver, implementar e otimizar soluções de Inteligência Artificial, com foco em GenAI, assegurando a sua integração com APIs, plataformas de dados, aplicações internas e sistemas existentes;
• Criar e evoluir pipelines de dados e de processamento necessários para alimentar casos de uso de IA, garantindo qualidade, disponibilidade e eficiência da informação;
• Apoiar o desenvolvimento, treino, teste e otimização de modelos de Machine Learning, assegurando a sua adequação aos objetivos de negócio;
• Colaborar com Data Scientists, Data Engineers, Machine Learning Engineers, Product Owners e equipas de negócio na conceção, desenvolvimento e operacionalização de soluções;
• Contribuir para práticas de MLOps e LLMOps, incluindo versionamento, automação de pipelines, deployment, monitorização, avaliação e melhoria contínua das soluções;
• Assegurar boas práticas de engenharia de software, incluindo qualidade de código, documentação, reutilização, controlo de versões, testes e integração contínua;
• Monitorizar a performance, estabilidade, segurança, qualidade e impacto das soluções de AI em produção, propondo melhorias sempre que necessário;
• Garantir que as soluções desenvolvidas consideram requisitos de privacidade, segurança, governance, explicabilidade, controlo de risco e utilização responsável de AI;
• Acompanhar a evolução do ecossistema de AI e GenAI, avaliando novas ferramentas, frameworks e abordagens que possam acelerar a entrega de valor;
• Formação superior em Engenharia Informática, Ciências da Computação, Data Science, Matemática, Estatística, Engenharia ou áreas equivalentes;
• Experiência profissional de 2 a 3 anos em funções de AI Engineer, Machine Learning Engineer, Data Scientist com forte componente técnica, Software Engineer com foco em AI, ou funções semelhantes;
• Bons conhecimentos de Python, com experiência no desenvolvimento de soluções de dados, AI ou software;
• Conhecimento prático de soluções de Generative AI, incluindo LLMs, prompt engineering, embeddings, RAG, APIs de modelos e integração de modelos fundacionais;
• Experiência com frameworks e ferramentas como Semantic Kernel, LangChain, LlamaIndex ou equivalentes;
• Experiência com bases de dados vetoriais ou motores de pesquisa semântica, como Azure AI Search, Pinecone, Weaviate, Chroma, FAISS ou equivalentes;
• Experiência com containers e microserviços;
• Conhecimento de frameworks de Machine Learning e Deep Learning, como scikit-learn, PyTorch, TensorFlow ou equivalentes;
• Experiência com práticas de MLOps / LLMOps, incluindo MLflow, model registry, pipelines automatizados, versionamento, deployment e monitorização;
• Experiência com plataformas cloud, preferencialmente Azure;
• Experiência com plataformas de dados e AI, como Databricks, Azure Machine Learning, Microsoft Fabric, Snowflake ou equivalentes;
• Conhecimentos de boas práticas de engenharia de software, incluindo Git, APIs, testes, documentação e CI/CD;
• Capacidade analítica, pensamento crítico e orientação para resolução de problemas complexos;
• Mentalidade pragmática, focada na entrega de valor, qualidade técnica e melhoria contínua;
• Boa capacidade de comunicação e colaboração com equipas multidisciplinares, incluindo perfis técnicos e de negócio;
• Autonomia e curiosidade tecnológica, com forte interesse pela evolução de GenAI.