AI Engineer & R&D Technical Lead

Fundado em 2011, o Vermilion Group é um ecossistema de marcas que atuam nas áreas da educação, saúde, mobilidade internacional e investimento.

Com uma abordagem centrada nas pessoas, o grupo cria soluções integradas que apoiam os indivíduos em diferentes fases da vida - desde a primeira infância até à idade adulta.

Com presença nacional e internacional, o Vermilion lidera projetos de referência como a Open Learning School, CipleMaster, OK Student, Micillic e UPP Partners, promovendo o impacto positivo, a inovação e o propósito em todas as áreas de atuação.

Missão

Garantir a infraestrutura de dados, integrações e automação da operação e, em simultâneo, desenvolver e operar a componente tecnológica do programa de I&D — o IA Tutor Assistant e a camada técnica dos projetos de RA e STEAM — em ciclos iterativos de prototipagem, teste e validação com supervisão humana.

Responsabilidades — Vertente Operação

• Integrações via API/ETL entre CRM, LMS e sistema financeiro, com monitorização e tratamento de exceções, assegurando toda a componente de operação.

• Processamento inteligente de documentos com Google Document AI (faturas, contratos, inscrições, justificações de faltas) e validação por regras de negócio.

• Fluxos de RPA e orquestração com Make (admissões, bolsas, recibos, reconciliações, arquivo digital), com SLAs, filas de reprocessamento e dashboards.

• Cockpit de gestão preditivo com dados consolidados (previsões de inscrições, ocupação, receita, geração e gestão de leads).

• Governação de dados: catálogo, glossário, qualidade (~98% de preenchimento válido), retenção, anonimização/pseudonimização, perfis de acesso e logs de auditoria.

• Suporte técnico ao assistente virtual, ao Gradescope e à gestão do parque informático em MDM.

Responsabilidades — Vertente I&D

• IA Tutor Assistant — Fase 1 (protótipo via API): desenho e construção do backend orquestrado; desenvolvimento do sistema RAG com embeddings e base de dados vetorial semântica; criação de agentes (agentic AI) com criação de skill's para as componentes de avaliação pedagógica; afinação por prompt engineering com guardrails pedagógicos; desenvolvimento do dashboard do tutor (ingestão de evidência, interação, resultados por aluno).

• IA Tutor Assistant — Fase 2 (consolidação): avaliação e seleção de LLM open-source (ex.: família Mistral); instanciação em infraestrutura cloud privada; conceção e execução do processo de fine-tuning com materiais pedagógicos curados, construído de forma codificada, registada e replicável (para permitir repetição quando o modelo base evoluir); definição e medição de KPIs de assertividade, coerência, alucinação e custo.

• Ingestão multimodal: pipelines de recolha e transcrição de áudio (e, em fase posterior, vídeo), com orquestração do ciclo de recolha, tratamento, disponibilização ao modelo e retenção de informação — em conformidade com RGPD e AI Act (minimização, consentimento, DPIA, retenção limitada, rastreabilidade).

• Realidade Aumentada: arquitetura interoperável (ativos 3D em formatos normalizados, ex. glTF), pipeline de telemetria pedagógica (eventos → descritores de competência → dashboards), integração da telemetria RA no Tutor Assistant com human-in-the-loop, e exploração de geração de vídeo assistida por IA.

• STEAM: suporte técnico à plataforma de portefólio/evidência com rastreabilidade (evidence lineage), instrumentação de telemetria e integração com o Tutor Assistant; apoio à componente de "vibe coding" e ensino de programação.

• Componente científica: documentação técnica rigorosa e reprodutível das experiências (condição para publicação e para o enquadramento SIFIDE), apoio à definição de datasets, métricas (exatidão, MAPE, latência), testes de robustez e mitigação de vieses, e colaboração com os parceiros académicos (ISCTE, NOVA) e com o eventual doutoramento associado ao projeto.

Requisitos:

Licenciatura (idealmente Mestrado) em Engenharia Informática, Engenharia de IA, Ciência de Dados ou área afim — alinhado com o perfil já previsto no documento ANI.

Experiência e competências técnicas obrigatórias:

• Programação sólida em Python e boas práticas de engenharia de software (versionamento, testes, CI/CD);

• Experiência prática com LLMs: consumo de APIs (OpenAI, Anthropic ou equivalentes), RAG, embeddings e bases vetoriais, agentic AI e prompt engineering;

• Integração de sistemas (APIs REST, webhooks, ETL/ELT) e plataformas de automação (Make, n8n ou equivalentes);

• Processamento inteligente de documentos (OCR/NLP);

• Infraestrutura cloud (GCP, Azure ou AWS) e noções de MLOps (avaliação contínua, monitorização de modelos, controlo de versões de dados e prompts).

Fortemente valorizado:

• Experiência ou formação em fine-tuning de modelos open-source (LoRA/QLoRA, preparação de datasets de treino);

• Conhecimentos de Realidade Aumentada (motores 3D, WebXR, formatos glTF) e de telemetria/analytics;

• Conhecimentos de programação na ótica do seu ensino a crianças e jovens;

• Familiaridade com RGPD e AI Act aplicados a dados de menores; experiência com DPIA;

• Interesse genuíno por investigação aplicada (escrita técnica, metodologia experimental, publicação).

• Rigor metodológico, tolerância à incerteza (o fine-tuning pedagógico é território de investigação real), capacidade de documentar tudo de forma replicável, e comunicação clara com tutores e equipa pedagógica.

Caso se identifique com a descrição da vaga envie o seu CV e carta de motivação para [email protected] até ao próximo dia 20 de outubro, colocando no assunto “AI Engineer & R&D Technical Lead”. Os candidatos que passarem à fase de entrevista serão contactados até 31 de outubro.

Pagamento: 2 000,00€ - 2 300,00€ por mês

Benefícios:

• Acesso à internet
• Cartão/Ticket refeição
• Seguro saúde
• Trabalho remoto

Localização do trabalho: Trabalho remoto híbrido em Seixal