Senior AI Platform Engineer

ELEVUS; Lisboa; On-site; EUR 70,000 - 110,000; Full time

Job summary

A ELEVUS procura um Senior AI Platform Engineer para liderar o desenvolvimento, implementação e evolução de plataformas que suportem IA em produção, com automação, CI/CD, observabilidade e gestão do ciclo de vida de modelos de ML.

A função exige colaboração com equipas de ML, Data e Platform Engineering para garantir fiabilidade, escalabilidade e eficiência, transformando soluções experimentais em sistemas prontos para produção.

Qualifications

• Experiência na operação de plataformas de ML/IA em produção.
• Conhecimentos de engenharia de software, automação e pipelines.
• Conhecimentos de infraestruturas Cloud-Native, plataformas de containers e sistemas distribuídos.
• Experiência em CI/CD, IaC, deployments em produção e observabilidade.

Responsibilities

• Desenhar, desenvolver e evoluir componentes de plataforma para IA em produção.
• Desenvolver pipelines automatizados para preparação, deployment e gestão de modelos de ML.
• Implementar frameworks de avaliação de modelos, recuperação de informação, latência e custos.
• Implementar monitorização e telemetria para modelos, serviços de inferência e pipelines.

Skills

ML Ops

CI/CD

Observability

Automation

Platform Engineering

Tools

Cloud platforms

Containers

Sistemas distribuídos

Job description

Enquadramento da Função

Procuramos um Senior AI Platform Engineer para assumir responsabilidades no desenvolvimento, implementação e evolução de plataformas tecnológicas que suportem a disponibilização, monitorização e operação de soluções de Inteligência Artificial em ambientes de produção.

A função combina conhecimentos de AI Engineering, Cloud Infrastructure e Software Engineering com competências de automação, CI/CD, observabilidade e gestão do ciclo de vida de modelos de Machine Learning e sistemas de Inteligência Artificial.

O profissional terá um papel central na construção de capacidades tecnológicas que permitam implementar e operar modelos de Machine Learning, sistemas de recuperação de informação e agentes de IA em escala empresarial, assegurando a fiabilidade, segurança, escalabilidade e eficiência operacional das soluções.

Trata-se de uma função técnica com forte componente prática, orientada para a transformação de soluções de Inteligência Artificial em sistemas preparados para produção, através da automação, monitorização e melhoria contínua dos processos operacionais.

Principais Responsabilidades

• Desenhar, desenvolver e evoluir componentes de plataforma necessários à implementação e operação de sistemas de Inteligência Artificial em ambientes de produção;
• Desenvolver pipelines automatizados para preparação, deployment, versionamento, testes, disponibilização, rollback e gestão do ciclo de vida de modelos de Machine Learning;
• Definir e implementar frameworks de avaliação que permitam medir a qualidade dos modelos, eficácia dos mecanismos de recuperação de informação, latência, custos e impacto no negócio;
• Implementar soluções de monitorização e observabilidade para modelos, serviços de inferência, pipelines de retrieval e agentes de Inteligência Artificial;
• Assegurar a recolha e análise de métricas, logs, tracing e telemetria operacional, promovendo a identificação de anomalias e oportunidades de melhoria;
• Colaborar com equipas de Machine Learning Engineering na transição de modelos e soluções de ambientes de experimentação para produção;
• Trabalhar em articulação com equipas de Platform Engineering na evolução das infraestruturas, escalabilidade, segurança, fiabilidade e resiliência operacional;
• Desenvolver estratégias de deployment que suportem experimentação, Canary Releases, testes A/B e Progressive Rollouts;
• Implementar mecanismos de governação que assegurem a reprodutibilidade, gestão de versões, auditabilidade e conformidade operacional dos sistemas;
• Promover a automação de atividades operacionais, contribuindo para o aumento da produtividade das equipas de engenharia e da fiabilidade dos processos de deployment;
• Desenvolver e manter componentes e ferramentas reutilizáveis que simplifiquem a gestão operacional de plataformas de Inteligência Artificial;
• Colaborar com equipas de Product Engineering e Data Engineering na integração e evolução das capacidades da plataforma;
• Contribuir para a evolução do Agentic Software Development Lifecycle (ASDLC), integrando mecanismos de avaliação, automação e inteligência operacional nos processos de desenvolvimento e disponibilização de soluções de IA;
• Identificar e implementar oportunidades de melhoria contínua, assegurando a qualidade, estabilidade e eficiência operacional das soluções tecnológicas.

Requisitos

• Experiência profissional na operação de plataformas de Machine Learning ou Inteligência Artificial em ambientes de produção;
• Conhecimentos sólidos de Software Engineering, incluindo desenvolvimento de soluções de automação, pipelines de deployment e ferramentas operacionais;
• Experiência ou conhecimentos de infraestruturas Cloud-Native, plataformas de containers e sistemas distribuídos;
• Conhecimentos avançados de CI/CD, Infrastructure as Code, Release Automation e operações em ambientes de produção;
• Experiência na implementação de soluções de observabilidade em aplicações distribuídas de elevada complexidade;
• Conhecimentos de gestão do ciclo de vida de modelos de Machine Learning, estratégias de deployment, experimentação e avaliação em produção;
• Capacidade de implementação e acompanhamento de mecanismos de logging, métricas, tracing e telemetria operacional;
• Experiência na colaboração com equipas de Platform Engineering, Machine Learning, Product Engineering e Data Engineering;
• Conhecimentos de automação de processos operacionais e desenvolvimento de componentes reutilizáveis;
• Capacidade de análise técnica, diagnóstico e resolução de problemas em sistemas complexos;
• Orientação para a fiabilidade, excelência operacional e melhoria contínua;
• Capacidade de simplificação de processos tecnológicos através da automação;
• Autonomia na análise e implementação de soluções técnicas;
• Capacidade de trabalho colaborativo com equipas multidisciplinares;
• Compromisso com a qualidade, segurança, escalabilidade e estabilidade das soluções implementadas.

Valorizamos

• Experiência na operacionalização de modelos de Machine Learning e agentes de Inteligência Artificial;
• Conhecimentos de práticas de MLOps e automação do ciclo de vida de modelos;
• Experiência na implementação de frameworks de avaliação de modelos e sistemas de recuperação de informação;
• Conhecimentos de estratégias de Canary Deployment, testes A/B e Progressive Rollouts;
• Experiência na definição de mecanismos de governação, auditabilidade e reprodutibilidade de sistemas de IA;
• Familiaridade com o conceito de Agentic Software Development Lifecycle (ASDLC);
• Experiência no desenvolvimento de componentes reutilizáveis para plataformas de Inteligência Artificial;
• Conhecimentos de otimização de desempenho, latência e custos operacionais de sistemas de IA;
• Experiência na melhoria da produtividade das equipas de engenharia através de automação e ferramentas operacionais.

Perfil Procurado

Procuramos um profissional com experiência técnica em plataformas de Inteligência Artificial e Engenharia de Software, capaz de desenvolver e manter soluções escaláveis, seguras e fiáveis que suportem a implementação e operação de modelos de Machine Learning e agentes de IA em ambientes empresariais.

Deverá combinar conhecimentos de Cloud Infrastructure, CI/CD e Observability com uma abordagem prática à automação e resolução de problemas, demonstrando autonomia na implementação de soluções e rigor na gestão dos processos operacionais.

A capacidade de transformar soluções experimentais em sistemas preparados para produção será essencial, assim como a facilidade de colaboração com equipas multidisciplinares e a atenção à qualidade, segurança e desempenho das plataformas.

Valorizamos um perfil analítico, proativo e orientado para a melhoria contínua, com capacidade de simplificar processos complexos, desenvolver soluções reutilizáveis e contribuir para a evolução sustentável de plataformas de Inteligência Artificial.