País/região: PT
Localização: Campo Grande, PT
Área: Data Science e Analytics
Junta-te à NOS como AI Engineer
Na NOS, estamos a aplicar Generative AI e Machine Learning em operações internas de larga escala, com um objetivo claro: transformar o modelo operativo da organização e melhorar, de forma mensurável, o dia a dia de milhares de colaboradores e milhões de clientes.
Somos uma empresa orientada para o futuro, líder em comunicações, entretenimento e tecnologia em Portugal. Acreditamos no poder da inovação para criar impacto real — económico, social e ambiental — e estamos a levar a GenAI para produção, não apenas para pilotos. Este papel é para quem gosta de construir sistemas reais, usados todos os dias: integrações em produção, métricas claras, incidentes, aprendizagem contínua — e não apenas demos ou provas de conceito. Vais trabalhar em squads ágeis e multidisciplinares, ligando GenAI + pipelines de dados + engenharia de software, maioritariamente em GCP, com impacto direto nas operações internas da NOS.
A distribuição típica do trabalho será próxima de:
Desenhar e colocar em produção soluções com: RAG (incluindo reranking e filtros) agentes com autonomia controlada (workflows definidos + guardrails) evals (datasets, métricas e regressões) proteções de segurança (PII/policy, constraints, logging)
Construção de pipelines escaláveis e fiáveis em GCP (ex.: BigQuery, GCS, Pub/Sub), com serviços em Cloud Run, cobrindo batch e streaming, garantindo qualidade e disponibilidade de dados.
Sempre que acrescenta valor (ex.: scoring, modelos de apoio, features), com mentalidade de produção.
A maioria do tempo é dedicada a produção e integração (80/20): hardening, testes, deploy, observabilidade e melhoria contínua.
Cloud: GCP (BigQuery, GCS, Pub/Sub, Cloud Run; outros conforme necessidade)
Dados: pipelines batch/stream, modelação e qualidade
Entrega: APIs, batch scoring, streaming e integrações em ferramentas internas
Operação: testes, CI/CD, logging, métricas, tracing e alerting
Soluções GenAI que reduzem tempo e custo operacional, com métricas claras
Qualidade e segurança: evals e regressões a proteger releases, guardrails eficazes
Serviços e pipelines estáveis, com boa observabilidade e evolução contínua
Capacidade de colaborar com Data Engineers, Data Scientists e produto/negócio, comunicando de forma clara e pragmática
Exemplos de entregáveis reais
Agente que executa workflows definidos, com auditoria e controlo de risco
RAG com reranking e filtros sobre fontes internas (documentos + dados estruturados)
Pipelines de ingestão e transformação (batch/stream) a alimentar casos GenAI/ML
Suite de evals + quality gates em CI para evitar regressões
Serviços de API internos, com métricas e alertas
Guardrails de PII/policy e logging estruturado para auditoria
Quem procuramos - Must-have (para avançar)
Experiência prática a entregar software de dados/ML em produção (ou experiência equivalente; Mestrado é valorizado, não obrigatório)
Python sólido (código legível, testável, versionado; conforto com code review)
Experiência com pipelines de dados (batch e/ou streaming)
Experiência com GenAI aplicada: RAG, agentes, guardrails e/ou evals (não apenas prompting experimental)
Mentalidade de fiabilidade e operação: logging, métricas, troubleshooting
Experiência com GCP (BigQuery, GCS, Pub/Sub, Cloud Run; Vertex AI é um plus)
Observabilidade e gestão de custos (ex.: tokens, latência)
Prática com evals estruturados e regressões em GenAI
Sistemas event-driven, streaming e integrações via APIs
Experiência em squads multidisciplinares, orientados a impacto e métricas
Na NOS, vais trabalhar com:
Escala real, dados complexos e problemas relevantes
Equipas experientes em engenharia, dados e produto
Autonomia técnica, responsabilidade e foco em impacto
Um ambiente onde GenAI está a sair do hype e a entrar na operação
Aqui, tecnologia não é um fim — é um meio para transformar a forma como a empresa funciona e cria valor.
Queres construir GenAI em produção, com impacto real? Junta-te à NOS.
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