- Criar aplicações baseadas em IA utilizando IA generativa, machine learning, processamento de linguagem natural, inteligência documental e inteligência de automação
- Desenvolver assistentes, copilotos, pesquisa semântica, recomendações, classificação, análise de documentos e soluções de apoio ao fluxo de trabalho
- Criar pipelines RAG utilizando documentos e dados empresariais, com fontes rastreáveis e controlos de acesso adequados
- Integrar modelos com aplicações web, APIs, bases de dados, Microsoft 365, SharePoint, ERP, CRM e sistemas de clientes
- Escrever código de produção limpo, modular, testado e documentado; participar em revisões de código e práticas de engenharia colaborativa
- Implementar prompts, resultados estruturados, validação, limites de segurança, encaminhamento de modelos e mecanismos de fallback
- Preparar e transformar dados estruturados e não estruturados para recuperação, avaliação e desenvolvimento de aplicações
- Avaliar a precisão, relevância, fundamentação, alucinação, latência, custo, robustez e fiabilidade
- Apoiar a implementação segura na nuvem, híbrida ou gerida pelo cliente, incluindo registo, rastreio, monitorização e resolução de incidentes
- Aplicar os princípios de privacidade desde a conceção, segurança desde a conceção e IA responsável ao longo de todo o desenvolvimento
- Contribuir para soluções internas da LBC, componentes reutilizáveis, normas técnicas, aceleradores e produtos com IA integrada
- Participar em workshops com clientes, demonstrações, propostas, transferência de conhecimentos e de apoio à adoção
O AI Engineer irá conceber, desenvolver, integrar e implementar soluções de IA para os clientes da LBC e para a própria transformação da LBC numa organização impulsionada pela IA.
Irá trabalhar em equipas multidisciplinares com engenheiros de IA, cientistas de dados, programadores de software, arquitetos, analistas de negócios, consultores, designers e especialistas em governação.
Trata-se de uma função de engenharia prática destinada a alguém capaz de transformar requisitos de negócio, modelos e dados em aplicações fiáveis. Irá contribuir ao longo de todo o ciclo de vida: descoberta, conceção da solução, desenvolvimento, testes, implementação, monitorização e melhoria contínua.
