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Ceiia

Engenheiro | AI Engineer

  • Seen live on Ceiia's site 2 days ago
  • Mid level
Pay
Not stated
Location
Matosinhos, Porto, Portugal
Open for
12+ days
First seen
Oct 23, 2026
Apply on Ceiia's site (opens in a new tab)

Posting record

No flags

Open 12+ days

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  1. Ceiia's site dates the posting
  2. Ghostless first sees this listing
  3. Last checked: still up
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What the posting discloses

Not stated: Pay, real vacancy, AI screening.

Why these three

Ontario requires postings from employers with 25 or more staff to state the pay, whether the vacancy exists, and whether AI screens applicants.

Some employers add pay only on their own site. Check the original posting before you rule it out.

Skills mentioned

About the role

Company Description

Somos um Centro de Engenharia e Desenvolvimento de Produto que concebe, desenvolve e produz novas tecnologias, produtos e serviços para uma sociedade mais sustentável.

Trabalhamos fazendo a ponte entre cidades, indústria e universidades em torno de grandes programas de desenvolvimento e industrialização de produtos e serviços, a partir de Portugal, em sectores de alta tecnologia como a mobilidade, a aeronáutica e o espaço.

A área de AI Engineering é a nova camada de inteligência do ecossistema CEiiA. Reporta diretamente ao board e tem como missão dar autonomia aos sistemas que o CEiiA constrói.

Esta posição de Engenheiro | AI Engineer (m/f/d) irá integrar a área de AI Engineering.

Job Description

Irás trabalhar diretamente com o Head of AI Engineering e com o Lead AI Engineer.

Os projetos são reais e já estão em movimento. Não irás manter código legacy. Irás construir coisas que não existem — agentes que raciocinam, pipelines que decidem, sistemas que antecipam. E vais garantir que os dados em que essas coisas assentam são sólidos, soberanos e confiáveis.

Responsabilidades

  • Desenhar e manter a arquitetura de dados da AI Engineering — como os dados chegam, como são armazenados, como são versionados, quem tem acesso;
  • Garantir soberania: dados críticos não saem do perímetro;
  • Curar e estruturar dados messy de múltiplas fontes;
  • Construir pipelines de ingestão, transformação e qualidade — dados limpos antes de chegarem ao modelo;
  • Estruturar dados para reasoning: knowledge graphs, embeddings, RAG, context injection;
  • Arquitetar, desenhar e construir sistemas inteligentes sobre LLMs para domínios específicos;
  • Desenhar de que forma a máquina pensa: arquiteturas cognitivas, knowledge representation, prompt architecture, tool ecosystems, contexto e memória;
  • Orquestrar modelos — frontier, open-source, fine-tuned — com raciocínio fundamentado sobre custo, latência, qualidade e privacidade;
  • Prototipar rápido (dias, não meses) e levar PoCs a produto;
  • Failure design — cérebros alucinam, perdem contexto, ficam confusos. Desenhar guardrails, fallback, graceful degradation;
  • Eval mindset — como sabes que o cérebro melhorou? Desenhar evals, red-teaming, testar edge cases, medir qualidade de reasoning — não só accuracy.

Qualifications

  • Formação em Engenharia Informática, Engenharia de Sistemas, Matemática, Física ou área técnica equivalente;
  • 3 ou mais anos de experiência, com pelo menos 2 em sistemas de AI/ML em produção (produtos que funcionam com utilizadores reais)
  • Arquitetura de dados para AI — estruturar uma data layer soberana: ingestão, storage, qualidade, versionamento, acesso. Não é nice-to-have, é o ponto de partida;
  • Domínio sólido de pelo menos uma linguagem de backend (Python, Go, Rust ou equivalente), agentes, integração e pipelines complexos;
  • Experiência real com LLMs em produção: tool-calling, structured outputs, context management, gestão de custo e latência;
  • Arquitetura de agentes: sistemas com raciocínio multi-step, memória, tool ecosystems, fallback;
  • Orquestração de modelos — quando usar frontier vs open-source vs fine-tuned, com trade-offs claros;
  • Infraestrutura AI: GPUs, model serving (vLLM, TGI ou equivalente), inference pipelines, compute cloud vs on-prem;
  • Integração de dados de múltiplas fontes;
  • Curiosidade genuína;
  • Pensamento sistémico e crítico;
  • Conforto com ambiguidade;
  • Comunicação clara para perfis não técnicos;
  • Português (obrigatório) + inglês técnico.

Também valorizamos

  • LLMOps — model versioning, monitoring, deployment, eval pipelines;
  • GCP, Docker;
  • Background em domínios complexos: defesa, espaço, energia, infraestrutura crítica.

Additional Information

  • Ambiente de trabalho descontraído, equipas dinâmicas e multidisciplinares.
  • Facilitamos e promovemos um estilo de vida equilibrado e saudável, articulando o trabalho com a vida pessoal.
  • Seguro de saúde.
  • Parcerias com ginásios, Nutrium, entre outros.
  • Até três dias de férias adicionais.
  • Dia de aniversário livre.

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