AI Engineer

🚀 AI Engineer – Porto (Full-time)

Critical Manufacturing está a revolucionar a Indústria 4.0 com o software MES mais inovador, modular e abrangente do mercado. Com presença global e sede no Porto (Maia), desenvolvemos soluções de ponta para os setores de Semiconductors, Eletrónica, Ciências da Vida e Equipamentos Industriais. Reconhecidos pelo terceiro ano consecutivo como Leader pelo Gartner, fazemos parte da ASMPT, o maior fornecedor mundial de equipamentos e soluções tecnológicas para as indústrias eletrónica e de semicondutores.

📋 Descrição da Função

Como AI Engineer, integrarás uma equipa especializada em construir infraestruturas de IA fiáveis para sistemas de produção. O teu trabalho será prático e focado no desenvolvimento de servidores MCP, ferramentas de observabilidade de modelos, telemetria e pipelines de retreino – sem responsabilidades de liderança, mas com forte colaboração em equipa.

Esta função exige proximidade com a equipa, participação ativa em revisões técnicas e discussões de arquitetura, bem como interação com as áreas de Produto, Dados e Engenharia de Plataforma. O objetivo? Criar sistemas de IA não apenas inteligentes, mas observáveis, depuráveis e em melhoria contínua.

Localização: Sede da Critical Manufacturing, Porto (Maia). Tipo de contrato: Full-time.

🎯 Responsabilidades

Desenvolvimento de Servidores MCP

• Implementar e manter servidores Model Context Protocol (MCP) que ligam modelos de linguagem a ferramentas e fontes de dados do domínio industrial.
• Otimizar o desempenho dos servidores e definir interfaces claras para integração de ferramentas, garantindo acesso seguro e fiável à lógica de negócio.
• Colaborar com team leads para mapear fluxos de trabalho complexos da indústria em ferramentas e prompts estruturados.

Infraestrutura de Observabilidade e Telemetria

• Projetar e implementar sistemas de telemetria abrangentes para monitorizar o comportamento dos modelos, uso de tokens, latência e custos em produção.
• Criar dashboards e sistemas de alerta para visibilidade em tempo real do desempenho dos modelos e deteção de anomalias.
• Instrumentar modelos para capturar traces estruturados: prompts, contexto do sistema, invocações de ferramentas, entradas/saídas, artefactos intermédios e metadados de decisão.
• Contribuir para a definição de padrões de logging, tracing e observabilidade distribuída em todos os sistemas de IA.

Pipelines de Retreino e Melhoria Contínua

• Desenvolver pipelines de recolha de dados que capturem interações em produção, falhas de modelos e casos limite para retreino.
• Implementar sistemas automatizados para avaliar melhorias nos modelos e gerir rollouts seguros.
• Contribuir para feedback loops que permitam à plataforma aprender com o uso real, sem intervenção manual.

Suporte a Entregáveis da Equipa

• Escrever código limpo e testável, contribuindo para os repositórios da equipa, documentação e processos de CI/CD.
• Participar em revisões de código, discussões técnicas e resolução de problemas em produção.
• Experimentar novas ferramentas e técnicas, sob orientação da equipa, para melhorar a fiabilidade dos sistemas de IA.
• Promover a adoção de agentic coding entre equipas para acelerar entregas, mantendo padrões de qualidade e segurança.
• Desenhar repositórios, CI e ferramentas de desenvolvimento que tornem as alterações impulsionadas por agentes seguras (ex.: linting, APIs tipadas, testes de contrato, testes golden, eval gates).

Fiabilidade em Produção

• Implementar estratégias robustas de tratamento de erros, fallbacks e degradação graciosa para sistemas de IA.
• Monitorizar e ajustar sistemas de IA para desempenho, uptime e segurança em ambientes industriais.
• Recolher feedback das equipas de operações e produto para refinar ferramentas e implementações de servidores.

Indicadores de Sucesso (1º ano)

• Implementação de servidores MCP em produção, suportando cargas de trabalho reais da indústria.
• Desenvolvimento e iteração de ferramentas de observabilidade utilizadas diariamente pelas equipas de engenharia e operações.
• Contribuição para pipelines de retreino que reduzam a obsolescência dos modelos e melhorem a precisão das previsões.
• Estabelecimento de padrões e boas práticas que ajudem a equipa a escalar sistemas de IA de forma fiável.
• Entrega de ferramentas robustas para depuração, monitorização e gestão de sistemas de IA em ambientes industriais.

📋 Requisitos

Obrigatórios

• Experiência prática em Machine Learning (mínimo 1 ano):
  • Treino e teste de modelos, com compreensão de overfitting, generalização e viés.
  • Conhecimento sólido de famílias de modelos comuns (ex.: k-nearest neighbors, árvores de decisão/random forests, support vector machines, regressão linear/logística, redes neuronais básicas).
• Experiência com LLMs em produção ou contextos aplicados (mínimo 1 ano):
  • Inferência, prompt engineering e avaliação de modelos.
  • Compreensão do comportamento e configuração de LLMs (ex.: temperature, top-p, max tokens, janelas de contexto, tool/function calling).
• Experiência com agentic coding ou assistência de código baseada em LLM:
  • Uso de ferramentas que aceleram implementação, refactoring e geração de testes, mantendo rigor de engenharia (revisões, testes, documentação, disciplina de CI).
• Familiaridade com desenvolvimento de servidores, APIs e containerização (Docker/Kubernetes).
• Competências sólidas de resolução de problemas e capacidade para escrever código de produção (testes, documentação, etc.).
• Excelentes fundamentos de engenharia de software:
  • Controlo de versões, testes, revisão de código, documentação.
• Capacidade de colaboração em equipa e trabalho sob liderança técnica.
• Excelente comunicação em inglês (oral e escrita).

Preferenciais (não obrigatórios)

• Experiência em operações de fabrico, sistemas MES ou conceitos de Indústria 4.0.
• Familiaridade com ferramentas de MLOps, plataformas de monitorização de modelos ou infraestrutura de ML.
• Conhecimento básico de ferramentas de observabilidade (Prometheus, Grafana ou similares) e pipelines de dados.
• Proficiência em Python e experiência com frameworks de IA como PyTorch, TensorFlow ou LangChain.

💡 Porquê Juntar-se a Nós?

• Trabalhar em IA que impacta diretamente fábricas reais, resolvendo problemas com relevância industrial imediata.
• Integrar uma equipa de engenharia coesa, construindo a infraestrutura de IA fiável que sustenta a indústria.
• Contribuir para sistemas críticos para os nossos clientes, com total observabilidade e fiabilidade.
• Desfrutar de autonomia para codificar, colaborar e crescer tecnicamente num ambiente de engenharia rigoroso.

🌍 Diversidade, Equidade e Inclusão

Na Critical Manufacturing, valorizamos e encorajamos candidaturas de todos os backgrounds, independentemente de deficiências, capacidades diversas, identidades ou experiências. O nosso compromisso é criar um ambiente inclusivo, onde todos tenham oportunidades iguais para prosperar.

Se precisar de acomodações durante o processo de recrutamento, informe-nos – teremos todo o gosto em apoiar.

📩 Candidata-te já [aqui]! (Mantém o link original de candidatura)