Engenheiro | AI Engineer

Somos um Centro de Engenharia e Desenvolvimento de Produto que concebe, desenvolve e produz novas tecnologias, produtos e serviços para uma sociedade mais sustentável. Trabalhamos fazendo a ponte entre cidades, indústria e universidades em torno de grandes programas de desenvolvimento e industrialização de produtos e serviços, a partir de Portugal, em sectores de alta tecnologia como a mobilidade, a aeronáutica e o espaço. A área de AI Engineering é a nova camada de inteligência do ecossistema CEiiA. Reporta diretamente ao board e tem como missão dar autonomia aos sistemas que o CEiiA constrói. Esta posição de Engenheiro | AI Engineer (m/f/d) irá integrar a área de AI Engineering.  Irás trabalhar diretamente com o Head of AI Engineering e com o Lead AI Engineer. Os projetos são reais e já estão em movimento. Não irás manter código legacy. Irás construir coisas que não existem — agentes que raciocinam, pipelines que decidem, sistemas que antecipam. E vais garantir que os dados em que essas coisas assentam são sólidos, soberanos e confiáveis. Responsabilidades: - Desenhar e manter a arquitetura de dados da AI Engineering — como os dados chegam, como são armazenados, como são versionados, quem tem acesso; - Garantir soberania: dados críticos não saem do perímetro; - Curar e estruturar dados messy de múltiplas fontes; - Construir pipelines de ingestão, transformação e qualidade — dados limpos antes de chegarem ao modelo; - Estruturar dados para reasoning: knowledge graphs, embeddings, RAG, context injection; - Arquitetar, desenhar e construir sistemas inteligentes sobre LLMs para domínios específicos; - Desenhar de que forma a máquina pensa: arquiteturas cognitivas, knowledge representation, prompt architecture, tool ecosystems, contexto e memória; - Orquestrar modelos — frontier, open-source, fine-tuned — com raciocínio fundamentado sobre custo, latência, qualidade e privacidade; - Prototipar rápido (dias, não meses) e levar PoCs a produto; - Failure design — cérebros alucinam, perdem contexto, ficam confusos. Desenhar guardrails, fallback, graceful degradation; - Eval mindset — como sabes que o cérebro melhorou? Desenhar evals, red-teaming, testar edge cases, medir qualidade de reasoning — não só accuracy. - Formação em Engenharia Informática, Engenharia de Sistemas, Matemática, Física ou área técnica equivalente; - 3 ou mais anos de experiência, com pelo menos 2 em sistemas de AI/ML em produção (produtos que funcionam com utilizadores reais) - Arquitetura de dados para AI — estruturar uma data layer soberana: ingestão, storage, qualidade, versionamento, acesso. Não é nice-to-have, é o ponto de partida; - Domínio sólido de pelo menos uma linguagem de backend (Python, Go, Rust ou equivalente), agentes, integração e pipelines complexos; - Experiência real com LLMs em produção: tool-calling, structured outputs, context management, gestão de custo e latência; - Arquitetura de agentes: sistemas com raciocínio multi-step, memória, tool ecosystems, fallback; - Orquestração de modelos — quando usar frontier vs open-source vs fine-tuned, com trade-offs claros; - Infraestrutura AI: GPUs, model serving (vLLM, TGI ou equivalente), inference pipelines, compute cloud vs on-prem; - Integração de dados de múltiplas fontes; - Curiosidade genuína; - Pensamento sistémico e crítico; - Conforto com ambiguidade; - Comunicação clara para perfis não técnicos; - Português (obrigatório) + inglês técnico.Também valorizamos: - LLMOps — model versioning, monitoring, deployment, eval pipelines; - GCP, Docker; - Background em domínios complexos: defesa, espaço, energia, infraestrutura crítica. - Ambiente de trabalho descontraído, equipas dinâmicas e multidisciplinares. - Facilitamos e promovemos um estilo de vida equilibrado e saudável, articulando o trabalho com a vida pessoal. - Seguro de saúde. - Parcerias com ginásios, Nutrium, entre outros. - Até três dias de férias adicionais. - Dia de aniversário livre.