Descrição da Função

Procuramos para uma empresa nossa cliente em Lisboa, um consultor Machine Learning & GenAI Engineer (Mid/Senior) com forte foco em MLOps e Engenharia de Produção. Tem de estar legalizado caso seja estrangeiro, e tem que viver na zina de Lisboa, devido ao regime hibrido. Se não só tem experiência em modelos em Jupyter Notebooks mas também em modelos tradicionais, de Deep Learning e de Inteligência Artificial Generativa (GenAI) em produção de forma escalável, segura e automatizada, esta função enquadra-se no seu perfil. Vai desenhar a infraestrutura de IA do futuro na empresa cliente, implementando sistemas de agentes autónomos, arquiteturas RAG avançadas e pipelines de CI/CD para Machine Learning, enquanto gera impacto direto em verticais de negócio como Marketing Analytics. Principais Responsabilidades ● MLOps & Produção: Desenhar, implantar e monitorizar o ciclo de vida completo de modelos de ML (Llifecycle) utilizando plataformas como Databricks (MLflow, Unity Catalog), AWS SageMaker ou Azure ML. ● Infraestrutura de GenAI & RAG: Desenhar e otimizar arquiteturas de RAG (Retrieval-Augmented Generation), indexação de dados e integração com Vector Databases e Azure AI Search. Monitorizar LLMs em produção com ferramentas como Langfuse. ● Sistemas de Agentes: Desenvolver ecossistemas de agentes autónomos (Single-agent e Multi-agent) utilizando LangChain e LangGraph, integrados com APIs da OpenAI / Azure OpenAI. ● Engenharia de Software & CI/CD: Garantir a qualidade do código através de testes automatizados (pytest), análise de qualidade (SonarQube) e pipelines de CI/CD via GitHub Actions. ● Contentorização e Orquestração: Empacotar e orquestrar aplicações de IA e pipelines de dados com Docker, Kubernetes e Apache Airflow. ● Modelação Avançada: Desenvolver desde modelos de Machine Learning Tradicional e Séries Temporais até redes de Deep Learning (TensorFlow / PyTorch), aplicando conceitos de Estatística Avançada. ● Analytics Aplicado ao Negócio: Apoiar iniciativas de Marketing Analytics Avançado, como modelos de atribuição Mix de Marketing (MMM - Marketing Mix Modeling) e motores de Inbound/Direct Marketing. Requisitos Técnicos ● Domínio absoluto de Python, SQL e PostgreSQL. ● Experiência com processamento distribuído usando PySpark. GenAI & Engenharia de LLMs: ● Experiência prática com APIs da OpenAI / Azure OpenAI. ● Desenvolvimento com LangChain, LangGraph e frameworks de agentes. ● Conhecimento em base de dados vetoriais, técnicas de Indexação e RAG. ● Ferramentas de LLMOps (ex: Langfuse). MLOps, Cloud & Devops: ● Experiência com Databricks (incluindo MLflow e Unity Catalog), SageMaker ou Azure ML. ● Domínio de Docker, Kubernetes e Airflow. ● Práticas de CI/CD: GitHub Actions, pytest e SonarQube. Data Science & Analytics Tradicional: ● Sólida experiência em TensorFlow, PyTorch, Scikit-Learn e modelação estatística. ● Conhecimento de técnicas de Marketing Analytics (MMM, segmentação, motores de recomendação). ● Familiaridade com ferramentas de consumo de dados e ETL corporativo (Power BI, Dataiku, Alteryx, Excel). Regime hibrido - 2 a 3 vezes por semana no escritório. Tem de estar legalizado caso seja estrangeiro. Caso tenha interesse por favor envie o seu cv para o mail do anúncio Muito obrigada pela disponibilidade

Localização

• lisboa, Portugal