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ofertas de emprego: Software Engineer Intern

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Job Post Details

Oportunidades de carreira: AI Engineer | Lisboa/ Porto (4028) - job post

NOS Comunicações
3.4 de 5 estrelas
Lisboa
Tem de criar uma conta do Indeed para poder continuar a candidatura no site da empresa.

Localização

Lisboa

Descrição Completa da Oferta

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.

O teu dia a dia (GenAI-first)
A distribuição típica do trabalho será próxima de:
  • ~60% GenAI
    • 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)
  • ~25% Data Engineering
    • 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.
  • ~15% ML clássico
    • 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.

Stack e arquitetura (indicativa)
  • Cloud: GCP (BigQuery, GCS, Pub/Sub, Cloud Run; outros conforme necessidade)
  • Linguagem: Python
  • 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

Como medimos sucesso na NOS
  • 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

Nice-to-have (diferenciadores)
  • 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

Porquê a NOS?
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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