Engenheiro de Dados e Inteligência Artificial (M/F)

• Estruturar, desenvolver e manter pipelines de dados (ETL/ELT) para ingestão, transformação e disponibilização de dados, assegurando qualidade, integridade, segurança e consistência ao longo do ciclo de vida;
• Colaborar com equipas de negócio, produto, BI, arquitetura e aplicações, garantindo a integração eficiente dos dados nos sistemas existentes;
• Apoiar no desenho e implementação de arquiteturas de dados, incluindo data lakes, data warehouses e modelos de dados adequados às necessidades analíticas;
• Operacionalizar modelos analíticos e de machine learning, em articulação com as equipas de ciência de dados, assegurando rastreabilidade e auditabilidade;
• Implementar soluções de inteligência artificial alinhadas com casos de uso concretos de negócio e com a estratégia de IA da organização;
• Gerir o ciclo de vida de modelos de AI, incluindo monitorização, performance, versionamento e integração com sistemas operacionais;
• Definir e aplicar boas práticas de governação de dados e de modelos de AI, alinhadas com frameworks como DAMA-DMBOK e abordagens como Data Mesh;
• Assegurar conformidade com o RGPD e políticas internas de segurança, promovendo a proteção e privacidade dos dados;
• Contribuir para a seleção e evolução do stack tecnológico de dados e IA, incluindo ferramentas de catalogação e documentação.

• Licenciatura ou Mestrado em Engenharia Informática, Sistemas de Informação, Ciência de Dados ou área relacionada,
• Experiência mínima de 3 anos como Engenheiro de Dados, Engenheiro de Machine Learning ou funções similares;
• Sólidos conhecimentos em linguagens de manipulação e processamento de dados (ex: SQL, Python, PySpar);
• Experiência com frameworks de integração, orquestração e transformação de dados;
• Conhecimentos em bases de dados relacionais e não relacionais (ex: SQL Server , PostgreSQL, MongoDB);
• Experiência com plataformas cloud, incluindo serviços de dados e machine learning;
• Experiência com APIs e serviços cognitivos baseados em AI (ex: NLP, OCR, modelos generativos);
• Capacidade de estruturar e documentar pipelines de AI, garantindo a rastreabilidade e auditabilidade dos outputs dos modelos;
• Familiaridade com práticas de CI/CD e controlo de versões.

• Capacidade analítica;
• Pensamento crítico e autonomia;
• Facilidade de trabalho em equipa multidisciplinar.

REN