Como Arquiteto de Soluções em IA/GenAI, terá um papel central no desenho e entrega de soluções avançadas de Inteligência Artificial. Trabalhará em estreita colaboração com o Arquiteto Funcional, acompanhando todo o ciclo de vida das soluções — desde a definição conceptual até à implementação em ambiente produtivo.
Será responsável por definir a arquitetura técnica mais adequada aos requisitos de cada projeto, escolhendo tecnologias e padrões de arquitetura que garantam escalabilidade, segurança, eficiência de custos e governança em ambientes de Cloud Pública.
Liderar o desenho de soluções de IA e GenAI, assegurando alinhamento entre requisitos funcionais e técnicos.
Definir arquiteturas técnicas cloud-native, selecionando componentes adequados como soluções serverless ou baseadas em Kubernetes, bases de dados relacionais ou NoSQL, mecanismos de caching e opções de storage.
Garantir a aplicação de boas práticas de segurança, compliance, governança e otimização de custos, desde a fase de conceção (“security by design”).
Orquestrar os diferentes blocos de uma solução GenAI, incluindo modelos de linguagem (LLMs), embeddings, bases de dados vetoriais, pipelines de ingestão de dados, monitorização e observabilidade.
Conduzir Provas de Conceito (PoCs) e atuar como referência técnica para as equipas de desenvolvimento.
Contribuir para a definição de frameworks de referência, padrões arquiteturais e documentação técnica.
Atuar de forma autónoma na resolução de desafios técnicos complexos, interagindo com múltiplos stakeholders.
Formação Académica
Certificações
Experiência Técnica
Experiência sólida no desenho e implementação de arquiteturas cloud-native em Cloud Pública, com preferência por Google Cloud Platform (GCP).
Domínio de serviços GCP como Pub/Sub, Cloud Run, Cloud SQL, GKE, Cloud Storage, entre outros.
Forte conhecimento em segurança cloud e aplicação consistente de princípios de arquitetura segura.
Experiência com arquiteturas orientadas a eventos e estratégias de integração de sistemas.
Conhecimentos em IA / GenAI
Experiência prática com LLMs em ambientes cloud (ex.: Azure OpenAI, Vertex AI ou equivalentes).
Aplicação de padrões como RAG (Retrieval-Augmented Generation) e utilização de bases de dados vetoriais (ex.: MongoDB, PostgreSQL, BigQuery Vector Search).
Familiaridade com frameworks de GenAI como LangChain, LlamaIndex ou Agent Development Kit (ADK).
Elevada capacidade de comunicação e liderança em discussões técnicas e de arquitetura.
Forte autonomia, espírito crítico e capacidade de atuação em ambientes complexos e ambíguos.
Conhecimentos aprofundados em tecnologias de integração como Kafka ou Apigee.
Experiência em arquiteturas e práticas associadas a Data Mesh.
Conhecimento em segurança aplicada a GenAI (proteção de dados sensíveis, mitigação de prompt injection, etc.).
Experiência em MLOps, governança e ciclo de vida de modelos de IA.
