Senior AI Platform Engineer in Lisbon

Senior AI Platform Engineer in Lisbon

Lisbon Tempo inteiro 123750 - 151250 € / ano (est.) Presencial
C

Num relance

  • Tarefas: Desenvolver e manter plataformas para sistemas de IA em produção.
  • Empresa: Chain IQ, uma empresa global de serviços de procurement impulsionada por IA.
  • Benefícios: Ambiente dinâmico, oportunidades de crescimento e cultura de inovação.
  • Outras informações: Junte-se a uma equipa global e contribua para um futuro inovador.
  • Porquê este emprego: Trabalhe com tecnologia de ponta e faça a diferença na transformação do procurement.
  • Qualificações: Experiência em engenharia de software e plataformas de IA em produção.

O salário previsto situa-se entre 123750 - 151250 € por ano.

Na Chain IQ, as suas ideias movem-se rapidamente. A Chain IQ é um parceiro global de serviços de Procurement impulsionado por IA, com sede em Baar, Suíça, e operações em 16 escritórios em todo o mundo. Fornecemos soluções de procurement personalizadas que permitem transformação, impulsionam escalabilidade e proporcionam reduções substanciais nos gastos indiretos dos nossos clientes. A nossa cultura é construída sobre inovação, empreendedorismo, propriedade e impacto. Aqui, a sua voz importa - o pensamento audacioso é encorajado e a ação segue a ambição.

Estamos a construir uma plataforma de procurement nativa em IA onde modelos de machine learning, sistemas de recuperação, agentes de IA e aplicações inteligentes operam como serviços de produção. Este papel é responsável por garantir que essas capacidades possam ser implementadas, monitorizadas, avaliadas e continuamente melhoradas em escala empresarial. Você irá construir as capacidades de engenharia que levam a IA da experimentação para sistemas de produção fiáveis. Isso inclui implementação de modelos, infraestrutura de inferência, pipelines de avaliação, observabilidade, versionamento, monitoramento de desempenho e automação ao longo do ciclo de vida da IA.

Você trabalhará em estreita colaboração com Engenharia de Machine Learning, Engenharia de Plataforma, Engenharia de Produto e Engenharia de Dados para garantir que as capacidades de IA permaneçam escaláveis, seguras e operacionalmente robustas. Este é um papel de engenharia sênior que requer fortes habilidades de engenharia de software, experiência em plataformas de nuvem e conhecimento prático das práticas modernas de implementação de IA.

Responsabilidades

  • Desenhar, construir e manter as capacidades da plataforma necessárias para implementar e operar sistemas de IA em produção.
  • Desenvolver pipelines automatizados para empacotamento de modelos, implementação, versionamento, testes, rollout, rollback e gestão do ciclo de vida.
  • Construir frameworks de avaliação que medem continuamente a qualidade do modelo, eficácia da recuperação, latência, custo e desempenho empresarial.
  • Implementar monitoramento para modelos, serviços de inferência, pipelines de recuperação e agentes de IA usando métricas, logging, tracing e telemetria operacional.
  • Colaborar com Engenheiros de Machine Learning para colocar modelos em produção e melhorar a confiabilidade da implementação.
  • Colaborar com Engenharia de Plataforma para otimizar ambientes de execução, infraestrutura, escalabilidade, segurança e resiliência operacional.
  • Desenvolver estratégias de implementação que suportem experimentação, lançamentos canário, testes A/B e rollouts progressivos.
  • Implementar controles de governança que suportem reprodutibilidade, gestão de versões, auditabilidade e conformidade operacional.
  • Automatizar atividades operacionais repetitivas sempre que possível, melhorando a produtividade da engenharia e a confiança na implementação.
  • Contribuir para a evolução do Ciclo de Vida de Desenvolvimento de Software Agentic (ASDLC) incorporando avaliação, automação e inteligência operacional nos processos de entrega de IA.

Requisitos

  • Experiência na operação de plataformas de machine learning ou IA em produção.
  • Habilidades de engenharia de software com experiência na construção de automação, pipelines de implementação e ferramentas operacionais.
  • Exposição a infraestrutura nativa de nuvem, plataformas de contêineres e sistemas distribuídos.
  • Compreensão profunda de CI/CD, infraestrutura como código, automação de lançamentos e operações de produção.
  • Capacidade forte de implementar observabilidade em aplicações distribuídas complexas.
  • Compreensão da gestão do ciclo de vida do modelo, estratégias de implementação, experimentação e avaliação em produção.
  • Histórico de colaboração entre Engenharia de Plataforma, Machine Learning, Engenharia de Produto e Engenharia de Dados.
  • Habilidades analíticas e de resolução de problemas com foco em confiabilidade, excelência operacional e melhoria contínua.
  • Capacidade de simplificar a complexidade operacional através da automação e capacidades de plataforma reutilizáveis.

Localização: Lisboa, PT

Junte-se a uma equipe verdadeiramente global. Oferecemos um ambiente dinâmico e internacional onde alto desempenho encontra um propósito real. Temos orgulho de ser certificados como Great Place to Work e ainda mais orgulho das pessoas que tornam isso possível. Vamos moldar o futuro do procurement - juntos.

Chain IQ – Criar. Liderar. Fazer a diferença.

Empregador para Senior AI Platform Engineer in Lisbon: Chain Iq

A Syone, oferecemos um ambiente de trabalho dinâmico e inovador, onde a colaboração e a criatividade são valorizadas. Com oportunidades de crescimento profissional e um forte foco em tecnologia de ponta, os nossos colaboradores têm acesso a formações contínuas e projetos desafiantes. Localizados em Portugal, com flexibilidade de trabalho híbrido entre Lisboa, Porto e Viseu, proporcionamos um equilíbrio saudável entre vida profissional e pessoal, tornando-nos um empregador de excelência para quem procura fazer a diferença no desenvolvimento de soluções de IA.

C

Dados de contacto:

Equipa de recrutamento de Chain Iq

Achamos que precisas destas competências para brilhares como Senior AI Platform Engineer in Lisbon

Procurement
Scalability
Innovation
Ownership
Machine Learning
Experimentation
Observability