Condições RequeridasHabilitações Escolares e ProfissionaisHabilitações Mínimas:LicenciaturaFormação Profissional Exigida:NãoData Prevista para Início do Trabalho:2025-07-01Experiência ProfissionalExperiência anterior:NãoCumprimento de QuotasCumprimento de Quotas ? recrutamento de pessoas com deficiência (Lei 4/2019)?:SimOutros RequisitosNormas específicas de higiene e segurança no trabalho:NãoObservações:R-213787Descrição do PerfilSENIOR MACHINE LEARNING ENGINEEREste profissional será responsável por conceber, desenvolver e manter sistemas de gestão do ciclo de vida de dados e modelos de IA/ML, suportando diversos tipos de modelos, incluindo modelos de linguagem de proteínas, LLMs, modelos clássicos de ML e modelos de visão por computador. Responsabilidades da função:Conceber, desenvolver e manter pipelines de ELT de dados, vetorização e registos para controlo de versões e deteção de deriva de dadosLiderar o design e implementação de sistemas de gestão do ciclo de vida de IA/ML, incluindo infraestrutura para rastreamento de experiências, treino, avaliação e deployment de modelosAssumir a responsabilidade pelo desenvolvimento da plataforma de MLOps, desde a concepção à manutenção, gerindo âmbito, prazos, dependências e riscosColaborar com equipas multifuncionais para compreender requisitos e desenvolver soluções que superem as necessidades do negócioUtilizar plataformas cloud (preferencialmente AWS) para construir soluções MLOps escaláveis e eficientesSeguir as melhores práticas de codificação, testes e reutilização de componentesCriar conteúdos de formação e artigos técnicos para capacitar cientistas residentes sobre boas práticas de gestão de ciclo de vida de modelos com a plataforma de MLOpsO que esperamos de si:Licenciatura numa área relevanteExperiência comprovada em deployment e manutenção de modelos de IA/ML em produçãoExperiência prática com tecnologias cloud como Databricks, AWS (preferido) e AzureDomínio de frameworks e ferramentas de IA e MLOps (mlflow, kubeflow, weights & biases, terraform)Experiência com conteinerização (Docker, Kubernetes)Excelentes competências de resolução de problemas com grandes volumes de dadosCapacidade de comunicação e colaboração eficazFluência em inglês, escrito e faladoCondições OferecidasContrato de TrabalhoTipo de contrato:Sem termoRegime de trabalho:A tempo completoHorário TrabalhoRegime Horário:DiurnoNº de Horas:8.0Formas de Prestação de Trabalho:MistoRemuneração e SubsídiosRemuneração base ilíquida:2000 EUR/MêsSubsídio de refeição:Subsídio de alimentação 10.2 EUR / diaIRCT:A entidade contratante declara não possuir IRCT.Outras Regalias