AI Engineer

📋 Descrição da Função

A Conclusion Lifecycle é a marca de Serviços Geridos da Conclusion Iberia, focada em fornecer serviços de TI a longo prazo e escaláveis ao longo de todo o ciclo de vida, desde a construção até à execução. A empresa reúne a operação de Serviços Geridos que anteriormente fazia parte da Neotalent Conclusion, com um foco mais claro na propriedade do ciclo de vida, na excelência operacional e em parcerias a longo prazo. A Conclusion Lifecycle também atua como incubadora de novas ofertas de serviços baseadas no ciclo de vida dentro da Conclusion Iberia, apoiando os clientes com soluções digitais sustentáveis, resistentes e em constante evolução.

🎯 Responsabilidades

• Operacionalizar modelos de IA/ML e aplicações GenAI utilizando plataformas como Azure ML, MLflow, Databricks e Kubeflow;
• Desenhar, construir e manter serviços de IA de produção e APIs em Python (por exemplo, FastAPI), incluindo testes, versões e estratégias de lançamento;
• Desenvolver, implantar e otimizar modelos de ML utilizando bibliotecas como scikit-learn, TensorFlow, PyTorch e Hugging Face;
• Desenhar e implementar soluções GenAI, incluindo Retrieval Augmentada de Geração (RAG) e fluxos de trabalho baseados em agentes, utilizando frameworks como LangChain, Hugging Face, AI Foundry e bancos de dados de vetores;
• Melhorar a qualidade de recuperação através de estratégias de chunking, busca híbrida, filtro de metadados, re-ranking e avaliação;
• Definir e implementar quadros de avaliação de LLM e portas de qualidade, incluindo testes offline e online, testes de regressão e métricas de RAG;
• Implementar monitorização, observabilidade e resolução de incidentes para aplicações LLM, incluindo rastreamento, gestão de prompts e controlo de versões;
• Desenhar e impor guardrails e controlos de segurança para soluções GenAI, abordando riscos como injecção de prompts e extração de dados.

📋 Requisitos

• Proficiência alta em IA, ML e engenharia de software, com experiência prática em levar modelos de experimentação para produção;
• Experiência com serviços de Microsoft Azure, incluindo Azure ML, Azure DevOps, Funções e padrões de identidade gerida;
• Confortável com Databricks e cargas de trabalho baseadas em Spark, incluindo orquestração de pipelines e clusters;
• Especializado em containerização e orquestração utilizando Docker e Kubernetes (AKS);
• Proficiente em práticas de CI/CD e ferramentas como Azure DevOps, GitHub Actions ou GitLab;
• Conhecimento em Infraestrutura como Código utilizando ferramentas como Terraform, Bicep ou Pulumi;
• Familiarizado com frameworks de MLOps e LLMOps, incluindo MLflow, Azure ML e Kubeflow;
• Experiência prática com o ecossistema GenAI, incluindo RAG, ajuste de prompts, avaliação de LLM e bancos de dados de vetores;
• Comunicação clara e eficaz, com proficiência em inglês ao nível B2 ou superior.

💰 Condições

• Trabalhar em projetos desafiadores para clientes importantes;
• Aprender mais sobre tecnologias emergentes;
• Possibilidade de trabalhar remotamente;
• Desenhar o seu plano de carreira;
• Acesso a treinamento contínuo e certificações;
• Evoluir através do programa de mobilidade interna.