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Engenheiro de Arquitetura de Software e Cloud / Arquiteto Cloud
Bridge 351 —1950 Lisboa
- Modelo Híbrido
- Graduação
Analista/Arquiteto de Sistemas distribuídos
Timestamp —1700 Lisboa
- Modelo Híbrido
Candidatura rápida
Senior Software Engineer
Xpandit —Lisboa
- Modelo Híbrido

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Engenheiro de Arquitetura de Software e Cloud / Arquiteto Cloud
Bridge 351 —1950 Lisboa
Experiência sólida no desenho e implementação de arquiteturas cloud-native em Cloud Pública, com preferência por Google Cloud Platform (GCP).
Analista/Arquiteto de Sistemas distribuídos
Timestamp —1700 Lisboa
Familiaridade com princípios de Domain-Driven Design (DDD) e arquiteturas de integração (microsserviços, event-driven, API-first).
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Engenheiro de Arquitetura de Software e Cloud / Arquiteto Cloud

Bridge 351
1950 Lisboa

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Detalhes da oferta

Qualificações

Graduação

Descrição completa da oferta

Arquiteto de Soluções em Agentes de IA – Sénior

Missão da Função

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.

Principais Responsabilidades

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.

Requisitos Obrigatórios

Formação Académica

Licenciatura em Engenharia Informática ou área equivalente.

Certificações

Pelo menos uma das seguintes certificações:
- Google Certified Professional Cloud Architect
- Azure Solutions Architect Expert

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).

Competências Comportamentais

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.

Valorizado (Nice to Have)

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.

Regime de Trabalho

Modelo híbrido: 2 dias presenciais por semana
Localização: Lisboa

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