Portugal
NOS
Anova
Engenheiro(a) Sênior de Machine Learning
Portugal
Porto, Portugal
PythonGo
Tradução automática. Consulte o original.
Sobre a oportunidade
Cause um impacto mensurável e crítico para a missão. Traga seus talentos e experiências únicas para uma empresa líder em soluções de IIoT (Industrial Internet of Things). Transforme sua paixão em uma profissão gratificante ao ingressar em uma organização dinâmica e em expansão. Você desempenhará um papel vital que apoiará seu sucesso e ajudará a impulsionar operações seguras, eficientes e confiáveis em indústrias do mundo todo.
Onde você trabalhará
Esta é uma função híbrida baseada em nosso escritório no Porto. Na prática, a maior parte do seu trabalho pode ser realizada remotamente, com tempo ocasional no escritório no Porto para colaboração em equipe — uma flexibilidade que nossos engenheiros consistentemente nos dizem que valorizam.
Deveres e Responsabilidades do Cargo
Você será responsável por soluções de machine learning de ponta a ponta — desde a definição do problema de negócios até a execução confiável de modelos em produção — construídas com telemetria em tempo real de sensores de IIoT implantados em todo o mundo.
Colabore para o sucesso
- Gerenciar projetos de machine learning de ponta a ponta: planejar o roadmap, definir o problema, construir os pipelines e levar as soluções à produção.
- Traduzir metas de negócios em soluções de ML e explicar resultados, limitações e incertezas para stakeholders de negócios em termos que eles possam agir.
- Tomar as decisões técnicas, contribuir significativamente para a implementação e orientar outros engenheiros por meio de revisão de código e discussão de design. Esta é uma função prática.
Construir soluções com IA
- Entregar previsão, classificação e detecção de anomalias em séries temporais de sensores de IIoT reportando em tempo real de locais em todo o mundo.
- Trabalhar com as realidades dos dados de sensores: lacunas, desvios, rótulos escassos e uma população de dispositivos em constante evolução.
- Executar o que você constrói — monitoramento, detecção de desvios e retreinamento — e moldar os pipelines de dados dos quais seus modelos dependem.
Engenharia com assistência de IA
- Usar ferramentas de codificação agentic — Claude Code, Copilot, Cursor e similares — como parte normal da entrega diária.
- Manter o código gerado por IA no mesmo padrão de qualquer outro código. Você é responsável pelo que envia.
- Estruturar repositórios, testes e documentação para que pessoas e agentes possam trabalhar neles de forma eficaz, e compartilhar os padrões e salvaguardas que funcionam para que a linha de base da equipe suba.
- Aplicar as orientações do Manual de IA da Anova sobre risco de modelo e validação humana no loop a qualquer modelo cuja saída chegue a um cliente ou impulsione uma ação automatizada.
Defender a qualidade
- Contribuir e adaptar continuamente as melhores práticas e Formas de Trabalho em engenharia de dados, machine learning e MLOps, para que a equipe entregue soluções de alta qualidade que criem impacto real para nossos clientes.
Requisitos Mínimos -
- Bacharelado em Ciência da Computação, Ciência de Dados, Engenharia ou um campo quantitativo relacionado, ou combinação equivalente de educação e experiência
- 5+ anos de experiência em engenharia de machine learning ou função de engenharia de software intimamente relacionada, incluindo implantação prática em produção (6–8 anos preferencial).
- Experiência prática na entrega de soluções de machine learning nativas da nuvem em nível de produção.
- Forte conhecimento de Python e os hábitos de engenharia que o acompanham: git, revisão de código, linters, testes unitários e pipelines de CI/CD são coisas que você usa diariamente.
- Forte compreensão de engenharia de features, algoritmos de ML, treinamento e avaliação de modelos.
- Sólida experiência em um stack moderno de ML: gradient boosting (LightGBM, XGBoost), scikit-learn, PyTorch, MLflow e ferramentas atuais de séries temporais.
- Experiência operando modelos em produção: implantação, monitoramento, detecção de desvios e retreinamento, e uma noção das práticas de MLOps que tornam isso sustentável.
- Fluência com ferramentas de codificação agentic.
- Fluente em inglês escrito e falado.
Qualificações Preferenciais -
- Profundidade na plataforma Azure Databricks: PySpark, MLflow, pipelines de streaming.
- Experiência na implementação de fluxos de trabalho agentic em produção.
- Familiaridade com MCP (Model Context Protocol) ou padrões semelhantes para expor modelos como ferramentas que outros agentes podem chamar diretamente.
- Experiência de domínio em ambientes industriais, de energia ou de IIoT.
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