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: <ul style="margin-top:0.0in;margin-bottom:0.0in" type="disc"> <li style="margin-top:0.0;margin-bottom:0.0;vertical-align:middle">~60% GenAI</li> <ul style="margin-top:0.0in;margin-bottom:0.0in" type="circle"> <li style="margin-top:0.0;margin-bottom:0.0;vertical-align:middle">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)</li> </ul> <li style="margin-top:0.0;margin-bottom:0.0;vertical-align:middle">~25% Data Engineering</li> <ul style="margin-top:0.0in;margin-bottom:0.0in" type="circle"> <li style="margin-top:0.0;margin-bottom:0.0;vertical-align:middle">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.</li> </ul> <li style="margin-top:0.0;margin-bottom:0.0;vertical-align:middle">~15% ML clássico</li> <ul style="margin-top:0.0in;margin-bottom:0.0in" type="circle"> <li style="margin-top:0.0;margin-bottom:0.0;vertical-align:middle">Sempre que acrescenta valor (ex.: scoring, modelos de apoio, features), com mentalidade de produção.</li> <li style="margin-top:0.0;margin-bottom:0.0;vertical-align:middle">A maioria do tempo é dedicada a produção e integração (80/20): hardening, testes, deploy, observabilidade e melhoria contínua.</li> </ul> </ul> Stack e arquitetura (indicativa) <ul style="margin-top:0.0in;margin-bottom:0.0in" type="disc"> <li style="margin-top:0.0;margin-bottom:0.0;vertical-align:middle">Cloud: GCP (BigQuery, GCS, Pub/Sub, Cloud Run; outros conforme necessidade)</li> <li style="margin-top:0.0;margin-bottom:0.0;vertical-align:middle">Linguagem: Python</li> <li style="margin-top:0.0;margin-bottom:0.0;vertical-align:middle">Dados: pipelines batch/stream, modelação e qualidade</li> <li style="margin-top:0.0;margin-bottom:0.0;vertical-align:middle">Entrega: APIs, batch scoring, streaming e integrações em ferramentas internas</li> <li style="margin-top:0.0;margin-bottom:0.0;vertical-align:middle">Operação: testes, CI/CD, logging, métricas, tracing e alerting</li> </ul> Como medimos sucesso na NOS <ul style="margin-top:0.0in;margin-bottom:0.0in" type="disc"> <li style="margin-top:0.0;margin-bottom:0.0;vertical-align:middle">Soluções GenAI que reduzem tempo e custo operacional, com métricas claras</li> <li style="margin-top:0.0;margin-bottom:0.0;vertical-align:middle">Qualidade e segurança: evals e regressões a proteger releases, guardrails eficazes</li> <li style="margin-top:0.0;margin-bottom:0.0;vertical-align:middle">Serviços e pipelines estáveis, com boa observabilidade e evolução contínua</li> <li style="margin-top:0.0;margin-bottom:0.0;vertical-align:middle">Capacidade de colaborar com Data Engineers, Data Scientists e produto/negócio, comunicando de forma clara e pragmática</li> </ul> Exemplos de entregáveis reais <ul style="margin-top:0.0in;margin-bottom:0.0in" type="disc"> <li style="margin-top:0.0;margin-bottom:0.0;vertical-align:middle">Agente que executa workflows definidos, com auditoria e controlo de risco</li> <li style="margin-top:0.0;margin-bottom:0.0;vertical-align:middle">RAG com reranking e filtros sobre fontes internas (documentos + dados estruturados)</li> <li style="margin-top:0.0;margin-bottom:0.0;vertical-align:middle">Pipelines de ingestão e transformação (batch/stream) a alimentar casos GenAI/ML</li> <li style="margin-top:0.0;margin-bottom:0.0;vertical-align:middle">Suite de evals + quality gates em CI para evitar regressões</li> <li style="margin-top:0.0;margin-bottom:0.0;vertical-align:middle">Serviços de API internos, com métricas e alertas</li> <li style="margin-top:0.0;margin-bottom:0.0;vertical-align:middle">Guardrails de PII/policy e logging estruturado para auditoria</li> </ul> Quem procuramos - Must-have (para avançar) <ul style="margin-top:0.0in;margin-bottom:0.0in" type="disc"> <li style="margin-top:0.0;margin-bottom:0.0;vertical-align:middle">Experiência prática a entregar software de dados/ML em produção (ou experiência equivalente; Mestrado é valorizado, não obrigatório)</li> <li style="margin-top:0.0;margin-bottom:0.0;vertical-align:middle">Python sólido (código legível, testável, versionado; conforto com code review)</li> <li style="margin-top:0.0;margin-bottom:0.0;vertical-align:middle">Experiência com pipelines de dados (batch e/ou streaming)</li> <li style="margin-top:0.0;margin-bottom:0.0;vertical-align:middle">Experiência com GenAI aplicada: RAG, agentes, guardrails e/ou evals (não apenas prompting experimental)</li> <li style="margin-top:0.0;margin-bottom:0.0;vertical-align:middle">Mentalidade de fiabilidade e operação: logging, métricas, troubleshooting</li> </ul> Nice-to-have (diferenciadores) <ul style="margin-top:0.0in;margin-bottom:0.0in" type="disc"> <li style="margin-top:0.0;margin-bottom:0.0;vertical-align:middle">Experiência com GCP (BigQuery, GCS, Pub/Sub, Cloud Run; Vertex AI é um plus)</li> <li style="margin-top:0.0;margin-bottom:0.0;vertical-align:middle">Observabilidade e gestão de custos (ex.: tokens, latência)</li> <li style="margin-top:0.0;margin-bottom:0.0;vertical-align:middle">Prática com evals estruturados e regressões em GenAI</li> <li style="margin-top:0.0;margin-bottom:0.0;vertical-align:middle">Sistemas event-driven, streaming e integrações via APIs</li> <li style="margin-top:0.0;margin-bottom:0.0;vertical-align:middle">Experiência em squads multidisciplinares, orientados a impacto e métricas</li> </ul> Porquê a NOS? Na NOS, vais trabalhar com: <ul style="margin-top:0.0in;margin-bottom:0.0in" type="disc"> <li style="margin-top:0.0;margin-bottom:0.0;vertical-align:middle">Escala real, dados complexos e problemas relevantes</li> <li style="margin-top:0.0;margin-bottom:0.0;vertical-align:middle">Equipas experientes em engenharia, dados e produto</li> <li style="margin-top:0.0;margin-bottom:0.0;vertical-align:middle">Autonomia técnica, responsabilidade e foco em impacto</li> <li style="margin-top:0.0;margin-bottom:0.0;vertical-align:middle">Um ambiente onde GenAI está a sair do hype e a entrar na operação</li> <li style="margin-top:0.0;margin-bottom:0.0;vertical-align:middle">Aqui, tecnologia não é um fim — é um meio para transformar a forma como a empresa funciona e cria valor.</li> </ul> Queres construir GenAI em produção, com impacto real? Junta-te à NOS.

AI Product Engineer | Lisboa/ Porto (Campo Grande, PT) @ NOS COMUNICAÇÕES, S.A.

About this role

Ready to apply?