Mid AI & ML Engineer

Mootiva; Lisboa; Presencial; EUR 42 000 - 66 000; Tempo integral

Resumo da oferta

A Mootiva procura um AI & Machine Learning Engineer para integrar uma equipa dedicada ao desenvolvimento, implementação e otimização de soluções de IA em produção.

O candidato será responsável por modelos de ML, pipelines em Databricks e soluções baseadas em LLMs e Agentic AI, com deployment em Azure e orquestração via Docker/Kubernetes.

Qualificações

• 4–5 anos de experiência profissional em ML/IA.
• Formação superior em Engenharia Informática, Ciência de Dados, Inteligência Artificial ou área equivalente.
• Experiência sólida em Python e Programação Orientada a Objetos.
• Experiência no desenvolvimento e implantação de modelos de previsão/series temporais.
• Experiência prática em pipelines de ML em Databricks.
• Conhecimentos de LLMs, Prompt Engineering e Agentic AI.
• Experiência com Cloud, preferencialmente Azure.
• Conhecimentos de Docker e Kubernetes.
• Experiência em monitorizar modelos e detetar drift.
• Conhecimentos de Airflow.
• Capacidade de escrever código limpo, escalável e testável.

Responsabilidades

• Desenvolver e implementar modelos de ML em produção.
• Criar e manter pipelines de ML em Databricks.
• Desenvolver soluções baseadas em LLMs e sistemas Agentic AI.
• Monitorizar o desempenho dos modelos e otimizar.
• Implementar IA em Azure usando Docker e Kubernetes.
• Colaborar na integração de componentes de ML em arquiteturas de microserviços.
• Garantir qualidade, escalabilidade e manutenção do código.

Conhecimentos

Python

POO

Modelos de ML

Databricks

LLMs

Azure

Docker

Kubernetes

Airflow

Monitorização de modelos

Formação académica

Engenharia Informática

Ciência de Dados

Inteligência Artificial

Ferramentas

Databricks

Docker

Kubernetes

Azure

Airflow

Descrição da oferta de emprego

Oportunidade: AI & Machine Learning Engineering

Regime de trabalho: 1x mês em Fátima/Leiria

Na Mootiva, estamos à procura de um(a) AI & Machine Learning Engineer para integrar uma equipa focada no desenvolvimento, implementação e otimização de soluções de Inteligência Artificial em ambiente de produção.

Responsabilidades

• Desenvolver e implementar modelos de Machine Learning e previsão em ambiente de produção;
• Criar e manter pipelines de ML em Databricks, garantindo o ciclo de vida dos modelos;
• Desenvolver soluções baseadas em Large Language Models (LLMs) e sistemas Agentic AI;
• Monitorizar o desempenho dos modelos, assegurando a sua evolução e otimização contínua;
• Implementar soluções de IA em Azure, utilizando Docker e Kubernetes;
• Colaborar na integração de componentes de Machine Learning em arquiteturas de microserviços;
• Garantir a qualidade, escalabilidade e manutenção do código desenvolvido.

Requisitos

• Entre 4 e 5 anos de experiência profissional em funções de Machine Learning, Inteligência Artificial ou áreas semelhantes;
• Formação superior em Engenharia Informática, Ciência de Dados, Inteligência Artificial ou área equivalente, ou experiência profissional equivalente.
• Experiência sólida em desenvolvimento com Python e conhecimentos de Programação Orientada a Objetos;
• Experiência no desenvolvimento e implementação de modelos de previsão e séries temporais ;
• Experiência prática na construção e operacionalização de pipelines de Machine Learning em Databricks ;
• Conhecimentos sólidos de Large Language Models (LLMs), Prompt Engineering e desenvolvimento de sistemas Agentic AI ;
• Experiência com plataformas Cloud , preferencialmente Microsoft Azure ;
• Conhecimentos de Docker e Kubernetes ;
• Experiência em avaliação, monitorização de modelos e deteção de model drift ;
• Conhecimentos em ferramentas de orquestração de workflows, como Apache Airflow ;
• Capacidade para desenvolver código limpo, escalável, testável e de fácil manutenção;

Valorizamos

• Experiência na implementação de aplicações baseadas em LLMs e sistemas Agentic AI em ambiente de produção;
• Conhecimentos de plataformas de observabilidade para LLMs, como Langfuse ou similares;
• Experiência em otimização de custos associados à inferência de LLMs, incluindo estratégias de token caching;
• Conhecimentos em arquiteturas multi-agente e padrões de utilização de ferramentas;
• Experiência com práticas DevOps e pipelines de CI/CD.

Submete já a tua candidatura!

Na Mootiva, ligamos talento à inovação.