Descrição:
Sobre a Empresa
Na Sourcing Trust, comprometemo-nos a fornecer soluções tecnológicas inovadoras, fiáveis e personalizadas que capacitam as empresas a prosperar num panorama digital em rápida evolução. Com foco na excelência, integridade e colaboração, construímos parcerias duradouras através da compreensão das necessidades únicas de cada cliente e da oferta de suporte especializado em todas as fases. A nossa equipa dedica-se a promover um ambiente de trabalho positivo e inclusivo, onde a contribuição de cada colaborador é valorizada, incentivando o crescimento contínuo, a aprendizagem e o sucesso partilhado. Junte-se a nós e faça parte de uma organização apaixonada, impulsionada pela inovação e pela excelência.
Sobre a Vaga
Procuramos um Data Engineer talentoso especializado em Machine Learning e Deep Learning, focado no desenvolvimento, treino e otimização de modelos baseados em Transformers e Large Language Models (LLMs). Terás um papel central na construção de soluções de IA avançadas desde investigação aplicada até produção, colaborando entre equipas para entregar capacidades de inteligência de ponta.
Requisitos
Responsabilidades e Competências Chave
- Licenciatura em Ciência de Dados, Engenharia Informática, IA ou área relacionada.
- Mínimo 2 anos de experiência prática em Data Science/ML.
- Desenvolver, treinar, avaliar e otimizar modelos ML/DL; implementar modelos Transformer com PyTorch, TensorFlow ou JAX.
- Trabalhar com HuggingFace Transformers, DeepSpeed, Megatron LM, FSDP; experiência comprovada com LLMs (OpenAI, HuggingFace, Cohere).
- Criar pipelines de dados eficientes, treino distribuído e otimização de performance.
- Colaborar com equipas de engenharia, produto e negócio; documentar soluções e acompanhar tendências IA/LLMs.
- Domínio sólido de Python.
Valorizado
- Fine-tuning/instruction tuning de LLMs; RAG e vector databases.
- Experiência cloud (Azure/AWS/GCP) e MLOps/CI-CD.
Requisitos Linguísticos
- Português fluente (obrigatório)
- Inglês mínimo B2 (obrigatório)
Envia-nos o teu CV para: com a Ref: "IT_Data" no assunto.
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