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Oportunidades de carreira: AI Product Engineer | Lisboa/ Porto (4028)
NOS Comunicações —Lisboa
- Mestrado
Service Desk Agent (EU)
Holafly —Lisboa
- Teletrabalho
Senior Cloud Engineer
Timestamp —1700 Lisboa
- Modelo Híbrido
Candidatura rápida
16 h
Junior Business & Data Integration Analyst (m/f) – HR Analytics
Air Liquide —Algés
- Período Integral
- Modelo Híbrido
Há 6 dias
Automation QA Engineer
UMO —1700 Lisboa
- Período Integral
- Modelo Híbrido
Candidatura rápida
Há 6 dias
Frontend Developer / UI Engineer em .NET/React
Finsolutia —1600 Lisboa
- Modelo Híbrido
- Graduação
Senior Data Engineer
360imprimir —Lisboa
- Graduação
SIEM Engineer
Logicalis —Lisboa
- Período Integral
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AI Inference Engineer QVAC (100% remote Worldwide)
Tether Operations Limited —Lisboa
- Período Integral
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Solution Architect
Inetum Portugal —Lisboa
- Período Integral
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Candidatura rápida
Full Stack AI Software Engineer, Portugal
ICEYE —Lisboa
- Período Integral
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Analista de Dados - Estratégia e Inovação
FCCN —Lisboa
- Modelo Híbrido
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Bounce —Lisboa
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Senior Manager, Applied AI Engineering (AI Studio)
Amgen —Lisboa
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Há 14 dias
Lead Pricing Strategist
OutSystems —Lisboa
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Data Engineer - Databricks
IrisTech Lda, —Lisboa
- 1 800 € - 3 690 € por mês
- Teletrabalho
Candidatura rápida
Há 3 dias
Product Engineer, Core
Bounce —Lisboa
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Administrador/a de Sistemas
FCCN —Lisboa
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Full-Stack Engineer, AI Studio
Amgen —Lisboa
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Sobre a NOS

A NOS é líder em comunicações, entretenimento e tecnologia em Portugal.

Estamos a aplicar Generative AI e Machine Learning em operações internas de larga escala, com o objetivo de transformar o modelo operativo da organização e melhorar, de forma mensurável, o dia a dia de milhares de colaboradores e milhões de clientes.

A função

Como AI Engineer , vais integrar squads ágeis e multidisciplinares, ligando GenAI, engenharia de dados e engenharia de software — maioritariamente em GCP — com impacto direto nas operações internas da NOS.

A função tem uma forte componente de produção e integração: hardening, testes, deploy, observabilidade e melhoria contínua.

Principais responsabilidades

Desenhar, desenvolver e operar soluções de GenAI em produção, incluindo RAG com reranking e filtros sobre fontes internas (documentos e dados estruturados)
Desenvolver agentes com autonomia controlada, assentes em workflows definidos e guardrails, com auditoria e controlo de risco
Construir e manter suites de evals (datasets, métricas e regressões) e quality gates em CI, protegendo as releasesImplementar mecanismos de segurança: proteção de PII, cumprimento de políticas, constraints e logging estruturado para auditoria
Construir pipelines de dados escaláveis e fiáveis em GCP (BigQuery, GCS, Pub/Sub), com serviços em Cloud Run, em batch e streamingDesenvolver serviços de API internos, com métricas e alertas
Aplicar Machine Learning clássico (scoring, modelos de apoio, features) sempre que acrescente valor, com mentalidade de produçãoPerfil pretendido
Experiência prática na entrega de software de dados/ML em produção (Mestrado valorizado, não obrigatório)Python sólido: código legível, testável e versionado, com prática de code review
Experiência com pipelines de dados (batch e/ou streaming )
Experiência aplicada em GenAI: RAG, agentes, guardrails e/ou evals, para além de prompting experimentalMentalidade de fiabilidade e operação: logging, métricas, troubleshooting
Fatores diferenciadores:Experiência com GCP (BigQuery, GCS, Pub/Sub, Cloud Run; Vertex AI é um plus)
Observabilidade e gestão de custos (tokens, latência)
Prática com evals estruturados e regressões em GenAISistemas event-driven, streaming e integrações via APIsExperiência em squads multidisciplinares, orientados a impacto e métricas

Porquê a NOS

Na NOS vais encontrar escala real, dados complexos e problemas relevantes; equipas experientes em engenharia, dados e produto; e autonomia técnica com responsabilidade e foco em impacto. Aqui, a tecnologia é um meio para transformar a forma como a empresa funciona e cria valor.

Junta-te à NOS!

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