Machine Leaning Engineer
Campo Grande, PT
NOS SGPS
Liga-te à rede 5G com os nossos tarifários móveis ou pacotes de Internet e televisão. Internet fixa e móvel, loja online com smartphones e muito mais.Junta-te à NOS como Machine Learning Engineer!
Somos uma empresa orientada para o futuro, comprometida com a excelência e a satisfação dos clientes. Oferecemos soluções fixas e móveis de última geração, televisão, internet, voz e dados para todos os segmentos de mercado. Somos líderes na distribuição e exibição cinematográficas sendo o exibidor com mais complexos e salas. Acreditamos no poder da tecnologia para combater os desafios ambientais e sociais que enfrentamos. Somos parte de algo maior que nós e a nossa ambição é deixar uma marca positiva em tudo o que fazemos.
Sobre a Função
Como Machine Learning Engineer na NOS, farás parte de squads ágeis e multidisciplinares, participando ativamente no desenvolvimento e escalabilidade de produtos de machine learning, inteligência artificial generativa e pipelines de dados. O teu trabalho impactará diretamente as operações da empresa e a experiência do cliente. Esta função combina machine learning e engenharia de dados, proporcionando uma oportunidade para aplicar e aprofundar conhecimentos em tecnologias de ponta, como cloud (GCP), GenAI e Data Mesh.
A NOS oferece um plano de crescimento estruturado, com formações internas e externas durante o horário de trabalho. Colaborarás com engenheiros e data scientists seniores que te guiarão no desenvolvimento de competências essenciais para entrega de soluções robustas de machine learning e data engineering.
Responsabilidades Principais
- Desenvolver e manter modelos de machine learning em produção;
- Projetar e construir pipelines de dados escaláveis em cloud (GCP);
- Contribuir para projetos GenAI, aplicando modelos de última geração em várias áreas da empresa;
- Participar na construção e manutenção do Data Mesh, garantindo integração eficiente dos pipelines de dados;
- Monitorar e otimizar a performance de modelos e pipelines em produção, garantindo estabilidade e precisão;
- Implementar pipelines de dados para processamento em batch e streaming;
- Aplicar mlops e boas práticas de engenharia de software em todas as fases do ciclo de vida de machine learning.
Quem Procuramos
Requisitos mínimos:
- Mestrado em Matemática, Estatística, Engenharia, Ciência da Computação ou áreas relacionadas;
- Pelo menos 1 ano de experiência prática em machine learning engineering, data engineering ou funções semelhantes;
- Conhecimento sólido em programação, especialmente em Python;
- Curiosidade, pensamento analítico e desejo contínuo de aprender.
Valorizamos adicionalmente:
- Experiência prática com PySpark e frameworks de machine learning;
- Experiência com ambientes cloud, especialmente GCP;
- Conhecimento em modelagem de dados (dimensional e relacional), aplicável a pipelines escaláveis em cloud;
- Familiaridade com GenAI e técnicas de implementação de modelos generativos;
- Experiência na criação e manutenção de pipelines de dados robustos em cloud;
- Excelentes habilidades de trabalho em equipa e comunicação clara de resultados técnicos.
Porquê a NOS?
Na NOS, integrarás uma equipa de mais de 30 profissionais em Data Science, Data Engineering e Machine Learning. Trabalharás num ambiente dinâmico, colaborativo e voltado para inovação. Participarás em projetos desafiadores, ganharás experiência prática em tecnologias emergentes e contarás com mentoria para acelerar o teu crescimento profissional.
A NOS investe no desenvolvimento contínuo dos seus colaboradores e utiliza a tecnologia para gerar impacto positivo e sustentável na empresa e na sociedade.
Pronto para dar o próximo passo na tua carreira como Machine Learning Engineer? Candidata-te agora e junta-te à NOS!
* Salary range is an estimate based on our AI, ML, Data Science Salary Index 💰
Tags: Engineering GCP Generative AI Machine Learning MLOps Pipelines PySpark Python Streaming
More jobs like this
Explore more career opportunities
Find even more open roles below ordered by popularity of job title or skills/products/technologies used.