Portugal
ambi.
CEiiA
Ingénieur | Ingénieur IA
Portugal
Matosinhos, Portugal
PythonGCPDockerRustGo
Traduction automatique. Consultez l’original.
Description de l'entreprise
Nous sommes un Centre d'Ingénierie et de Développement de Produits qui conçoit, développe et produit de nouvelles technologies, produits et services pour une société plus durable.
Nous travaillons en faisant le pont entre les villes, l'industrie et les universités autour de grands programmes de développement et d'industrialisation de produits et services, depuis le Portugal, dans des secteurs de haute technologie tels que la mobilité, l'aéronautique et l'espace.
Le domaine de l'Ingénierie IA est la nouvelle couche d'intelligence de l'écosystème CEiiA. Il rapporte directement au conseil d'administration et a pour mission de donner de l'autonomie aux systèmes que CEiiA construit.
Ce poste d'Ingénieur | Ingénieur IA (h/f/d) intégrera le domaine de l'Ingénierie IA.
Description du poste
Vous travaillerez directement avec le Head of AI Engineering et le Lead AI Engineer.
Les projets sont réels et déjà en mouvement. Vous ne maintiendrez pas de code legacy. Vous construirez des choses qui n'existent pas — des agents qui raisonnent, des pipelines qui décident, des systèmes qui anticipent. Et vous vous assurerez que les données sur lesquelles ces choses reposent sont solides, souveraines et fiables.
Responsabilités
- Concevoir et maintenir l'architecture de données de l'Ingénierie IA — comment les données arrivent, comment elles sont stockées, comment elles sont versionnées, qui y a accès ;
- Garantir la souveraineté : les données critiques ne sortent pas du périmètre ;
- Soigner et structurer des données messy provenant de multiples sources ;
- Construire des pipelines d'ingestion, de transformation et de qualité — des données propres avant qu'elles n'atteignent le modèle ;
- Structurer des données pour le raisonnement : knowledge graphs, embeddings, RAG, injection de contexte ;
- Concevoir, architecturer et construire des systèmes intelligents basés sur des LLMs pour des domaines spécifiques ;
- Concevoir la manière dont la machine pense : architectures cognitives, représentation des connaissances, architecture de prompts, écosystèmes d'outils, contexte et mémoire ;
- Orchestrer des modèles — frontier, open-source, fine-tuned — avec un raisonnement fondé sur le coût, la latence, la qualité et la confidentialité ;
- Prototyper rapidement (jours, pas mois) et transformer des PoC en produits ;
- Conception des échecs — les cerveaux ont des hallucinations, perdent le contexte, deviennent confus. Concevoir des garde-fous, des solutions de repli, une dégradation gracieuse ;
- Mentalité d'évaluation — comment savez-vous que le cerveau s'est amélioré ? Concevoir des évaluations, du red-teaming, tester les cas limites, mesurer la qualité du raisonnement — pas seulement l'exactitude.
Qualifications
- Formation en Ingénierie Informatique, Ingénierie des Systèmes, Mathématiques, Physique ou domaine technique équivalent ;
- 3 années d'expérience ou plus, dont au moins 2 dans des systèmes d'IA/ML en production (produits fonctionnant avec de vrais utilisateurs)
- Architecture de données pour l'IA — structurer une couche de données souveraine : ingestion, stockage, qualité, versionnement, accès. Ce n'est pas un plus, c'est le point de départ ;
- Maîtrise solide d'au moins un langage de backend (Python, Go, Rust ou équivalent), agents, intégration et pipelines complexes ;
- Expérience réelle avec des LLMs en production : tool-calling, structured outputs, gestion du contexte, gestion du coût et de la latence ;
- Architecture d'agents : systèmes avec raisonnement multi-étapes, mémoire, écosystèmes d'outils, fallback ;
- Orchestration de modèles — quand utiliser frontier vs open-source vs fine-tuned, avec des compromis clairs ;
- Infrastructure IA : GPUs, model serving (vLLM, TGI ou équivalent), inference pipelines, cloud computing vs on-prem ;
- Intégration de données provenant de multiples sources ;
- Curiosité authentique ;
- Pensée systémique et critique ;
- Confort avec l'ambiguïté ;
- Communication claire pour des profils non techniques ;
- Portugais (obligatoire) + anglais technique.
Nous apprécions également
- LLMOps — versionnement de modèles, monitoring, déploiement, pipelines d'évaluation ;
- GCP, Docker ;
- Expérience dans des domaines complexes : défense, espace, énergie, infrastructures critiques.
Informations supplémentaires
- Environnement de travail détendu, équipes dynamiques et multidisciplinaires.
- Nous facilitons et promouvons un style de vie équilibré et sain, en articulant le travail avec la vie personnelle.
- Assurance santé.
- Partenariats avec des salles de sport, Nutrium, entre autres.
- Jusqu'à trois jours de vacances supplémentaires.
- Journée d'anniversaire libre.
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