ASF está a recrutar para a Área de Desenvolvimento de Soluções

A ASF, Autoridade de Supervisão de Seguros e Fundos de Pensões, é a entidade responsável pela regulação e supervisão da atividade seguradora, resseguradora, dos fundos de pensões e respetivas entidades gestoras e da mediação de seguros.

A ASF rege-se pelo Decreto-Lei n.º 1/2015, de 6 de janeiro, que redenomina o Instituto de Seguros de Portugal e aprova os respetivos Estatutos. É uma pessoa coletiva de direito público, com natureza de entidade administrativa independente, dotada de autonomia administrativa, financeira e de gestão e de património próprio.

A Autoridade de Supervisão de Seguros e Fundos de Pensões tem por missão assegurar o bom funcionamento do mercado segurador e fundos de pensões em Portugal, de forma a contribuir para a garantia da proteção dos tomadores de seguro, pessoas seguras, participantes e beneficiários.

Esta missão é assegurada através da promoção da estabilidade e solidez financeira de todas as instituições sob a sua supervisão, bem como da garantia da manutenção de elevados padrões de conduta por parte dos operadores.

A ASF dispõe de competências regulamentares, de autorização ou de não oposição, de registo ou certificação, de supervisão on-site e off-site, de enforcement, revogatórias, contraordenacionais e institucionais.

O Plano Estratégico da ASF explicita os valores e os objetivos que orientam a sua atuação concreta, no sentido de assegurar o bom funcionamento do mercado segurador e de fundos de pensões em Portugal e contribuir para a garantia da proteção dos tomadores de seguros, pessoas seguras, participantes e beneficiários.

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Principais responsabilidades

• Apoiar a modernização/re-fatorização tecnológica – Desenvolver e suportar a coordenação de iniciativas com recurso a IA para modernização/re-fatorização de processos já existentes;
• Definir novas arquiteturas aplicacionais – Apoiar o grupo de tecnologia na definição de novas arquiteturas aplicacionais para integrar IA nas aplicações existentes e futuras, sejam estas alicerçadas on-premise, em Cloud, ou em modelo híbrido;
• Governança e monitorização de modelos de IA – Garantir a qualidade e desempenho de modelos de IA em produção;
• Assegurar a criação de provas de conceito (PoCs) – Assegurar a realização de estudos de viabilidade e acompanhamento da evolução do mercado numa perspetiva de melhoria contínua;
• Apoiar na formação e capacitação interna – Apoiar internamente na capacitação das áreas técnicas e não técnicas sobre Inteligência Artificial, através da realização de workshops, newsletters e formações técnicas;
• Garantir a Segurança – Seguir e articular com o responsável de Cyber Segurança e Gabinete de Controlo Interno, que os procedimentos e boas práticas são implementadas e continuamente monitorizadas.

Perfil

• Licenciatura pré-Bolonha ou licenciatura pós-Bolonha com mestrado concluído em Ciência de Dados, Ciência de Computadores, Engenharia, Sistemas de Informação ou áreas relacionadas;
• Experiência, mínima de 6 meses, em integração, desenvolvimento ou afinação de Large Language Models (LLMs);
• Experiência em automação de processos (com ou sem recurso a IA);
• Conhecimento de ferramentas de controlo de versões, especialmente em Git;
• Boa capacidade de comunicação e facilidade na gestão de diferentes stakeholders;
• Capacidade de análise, diagnóstico e resolução de problemas;
• Domínio da língua inglesa.

Requisitos preferenciais

• Média final de licenciatura igual ou superior a 13 valores;
• Pós-graduação em Inteligência Artificial ou áreas relacionadas;
• Experiência de trabalho em ambientes de projeto e manutenção aplicacional;
• Experiência em desenvolvimento de software, com foco em pelo menos uma stack moderna (ex.: C#, Python, JavaScript/Node.js, markdown, typescript);
• Experiência em implementação de projetos de tecnologia com foco no desenvolvimento de Agentes de IA, com recurso a MCP (Model Context Protocol) e MCP Servers;
• Experiência no uso de modelos IA para tratamento/processamento de informação em texto, imagem e/ou vídeo;
• Experiência em pipelines de CI/CD e ferramentas de automação de build/deploy (ex.: GitLab CI, Jenkins, GitHub Actions, Azure DevOps pipeline);
• Experiência de trabalho em contexto de metodologias Agile;
• Conhecimentos em MLOps (por exemplo, MLflow, Weights & Biases, SageMaker).

Mais informações e candidaturas [AQUI]