Generative AI Engineer

Timestamp; Lisboa; Híbrido; EUR 50 000 - 70 000; Tempo integral

Resumo da oferta

A Timestamp está à procura de um Engenheiro de Software sénior especializado em Inteligência Artificial Generativa (GenAI) e DevSecOps. O profissional será responsável por desenhar e implementar a automação do Ciclo de Vida de Desenvolvimento de Software (SDLC) do cliente, integrando ferramentas de IA e garantindo a segurança ao longo do processo.

Responsabilidades incluem a implementação de ferramentas de IA, otimização de pipelines CI/CD e garantir a segurança de dados durante o uso de IA. Se você tem experiência em automação e uma mentalidade voltada para a inovação, entre em contato!

Qualificações

• Experiência em integrar assistentes de IA no SDLC.
• Forte background em ferramentas de automação e DevSecOps.
• Sólido conhecimento em linguagens como Python, Java ou Node.js.

Responsabilidades

• Implementar ferramentas de IA e otimizar o uso no dia a dia.
• Automatizar pipelines CI/CD para detecção precoce de falhas.
• Garantir segurança e privacidade nos processos de IA.

Conhecimentos

Integração de ferramentas de IA

Automação de pipelines CI/CD

DevSecOps

Desenvolvimento em Python

Segurança de Dados

Formação académica

Experiência em engenharia de software

Ferramentas

Jenkins

GitLab CI

AWS

Terraform

Descrição da oferta de emprego

Procuramos um Engenheiro de Software sénior especializado em Inteligência Artificial Generativa (GenAI) e práticas de DevSecOps. O objetivo principal desta função é desenhar, implementar e liderar a automação integral do Ciclo de Vida de Desenvolvimento de Software (SDLC) do cliente, integrando ferramentas, assistentes de código e agentes autónomos de IA.

Esta pessoa será o braço executor da transformação tecnológica, garantindo que a IA é integrada de forma segura e eficiente desde o planeamento e escrita de código até aos testes e deployment.

Responsabilidades

• Implementação de Ferramentas de IA: Configurar, integrar e massificar o uso de assistentes de IA (ex: GitHub Copilot, Amazon Q, Cursor) e plataformas de agentes autónomos no dia a dia das equipas de engenharia.
• Automação de Pipelines CI/CD: Desenvolver e otimizar pipelines através de técnicas de IA para deteção precoce de falhas, automação de deploys e orquestração inteligente.
• Qualidade e Testes Autónomos: Implementar ferramentas de IA para geração automática de casos de teste, testes de regressão e criação de dados sintéticos synthetic data.
• Revisão de Código e Arquitetura Assistida: Integrar soluções de IA no processo de Code Review para garantir padrões de arquitetura, refatorização automática e deteção de code smells.
• Segurança e DevSecOps: Garantir que as ferramentas de IA automatizam a análise de vulnerabilidades no código (SAST/DAST) sem comprometer a segurança de infraestruturas críticas.
• Governação e Monitorização: Implementar barreiras de segurança guardrails para garantir o uso ético da IA, privacidade dos dados do cliente (evitando fugas de código em LLMs públicas) e controlo de custos das APIs de IA.
• Experiência Sólida em DevSecOps / Plataformas: Experiência avançada em CI/CD (Jenkins, GitLab CI, GitHub Actions), Cloud (AWS, Azure ou GCP) e infraestrutura como código (Terraform).
• Experiência Prática com GenAI Aplicada: Domínio técnico na integração de APIs de LLMs (OpenAI, Anthropic, etc.), frameworks de agentes (LangChain, CrewAI, AutoGen) e ferramentas de desenvolvimento assistido por IA.
• Sólidos Conhecimentos de Engenharia de Software: Background robusto em desenvolvimento de software (Python, Java, Node.js ou similares) e padrões de arquitetura.
• Foco em Segurança de Dados: Experiência em garantir a segurança e compliance no uso de IA (ex: configuração de modelos on-premise ou instâncias privadas na cloud para proteção de IP).
• Mentalidade de Automação: Alguém focado em eliminar tarefas repetitivas e otimizar o Time-to-Market das equipas.