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Principais Responsabilidades 1. Generative AI e Agentes Autónomos (StarkVision) • Conceber e otimizar workflows multi-agente. • Gerir agentes especializados (Database Admin, Report Agent, Cloud Specialist) para responder a pedidos complexos. • Evoluir sistemas Text-to-SQL garantindo a tradução precisa de linguagem natural em queries SQL complexas utilizando LLMs (GPT-4, Gemini, Grok). • Manter e melhorar sistemas de memória de longo prazo com Vector Databases (ChromaDB) e pipelines RAG. • Desenvolver e manter ferramentas MCP (Model Context Protocol) para integração com serviços externos (OneDrive, bases de dados SQL, parsers de PDF). 2. Machine Learning e Modelos Preditivos • Manter e otimizar modelos de churn baseados em deep learning (TensorFlow/Keras com LSTMs), incluindo construção de dados temporais 3D. • Melhorar pipelines de segmentação com Scikit-Learn e Faiss (clustering acelerado por GPU). • Implementar técnicas avançadas de seleção de variáveis e abordagens híbridas (K-Means + Hierarchical). • Gerir módulos de forecasting para previsão de vendas e procura. 3. Backend e Deployment • Implementar modelos e agentes em produção na aplicação Flask. • Utilizar Redis e RQ para processamento assíncrono. • Desenvolver pipelines de dados com SQL e Python (Pandas, SQLAlchemy) para preparação de grandes volumes de dados. 4. Colaboração e Processos • Apoiar na definição de requisitos. • Garantir alinhamento entre equipas ao longo do desenvolvimento. Requisitos • Licenciatura em Ciência da Computação, Engenharia de Software, Engenharia Informática ou área técnica relacionada. • +3 anos de experiência em Data Science ou Machine Learning Engineering. • Experiência comprovada no desenvolvimento de aplicações baseadas em LLMs; familiaridade com workflows agentic e arquiteturas RAG é essencial. • Experiência prática em Deep Learning, especialmente com LSTMs/RNNs para dados temporais (TensorFlow ou PyTorch). • Forte base em matemática e estatística, incluindo clustering, redução de dimensionalidade (PCA) e forecasting estatístico. • Domínio avançado de Python, com capacidade para desenvolver código de produção, testes unitários e trabalhar com APIs. • Sólidos conhecimentos de SQL, incluindo compreensão de esquemas de bases de dados e otimização de queries. Nice to Have • Experiência com Kubernetes e Helm Charts. • Conhecimentos de Cloud Services. • Experiência em Text-to-SQL (fine-tuning ou prompt engineering). • Familiaridade com Faiss para pesquisa de similaridade em larga escala. • Conhecimento de Model Context Protocol (MCP). • Conhecimento de protocolos Agent2Agent (A2A). • Capacidade de lidar com ambiguidade em cenários complexos. • Experiência com soluções on-premise. O que Oferecemos • Um ambiente com desafios reais e impacto direto no produto. • Oportunidade de trabalhar em produtos de alta tecnologia que integram Analytics, IA e BI para Banca, Retalho e Saúde. • Um ambiente técnico moderno (Python moderno, workflows automatizados). • Modelo de trabalho híbrido. • Condições salariais discutidas em fase de entrevista, de acordo com a experiência e perfil do candidato. Envie o seu CV para Mostrar contacto da oferta |
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