Titulo Estágio
Fullstack com Foco na Pipelines de Dados para AI
Local do Estágio
Remote
Enquadramento
O CAIForge é um pipeline inteligente que automatiza a aquisição e tratamento de dados para treinar modelos de IA aplicados à criação e gestão de empresas. Este estágio oferece uma oportunidade única de trabalhar numa infraestrutura que integra scraping, LLMs, agentes generativos, RAG e automação inteligente, com stack fullstack (Next.js, Node.js, Flask, Python) e supervisão humana em tempo real. É ideal para pessoas curiosas e autodidatas que queiram explorar o futuro do trabalho com IA e contribuir para um projeto real de inovação tecnológica.
Objetivo
Participar no desenvolvimento do CAIForge, uma infraestrutura inteligente que automatiza a aquisição e preparação de dados para modelos de IA aplicados à criação e gestão de empresas. O estagiário irá trabalhar com tecnologias modernas (Next.js, Node.js, Flask, Python, LLMs), construir pipelines de dados, integrar agentes de IA e contribuir para um sistema real de automação inteligente com supervisão humana. O foco é aprender, criar soluções com impacto e desenvolver competências sólidas em IA aplicada e engenharia de software.
Plano de Trabalhos - Semestre 1
Proporcionar uma introdução sólida ao ecossistema tecnológico do projeto CAIForge, com foco em aprendizagem, integração progressiva e primeiras contribuições técnicas em áreas como scraping, pipelines de dados, LLMs e desenvolvimento fullstack.
Fase 1 — Integração e Onboarding (Semanas 1–2)
Acesso à infraestrutura de desenvolvimento (repo, ambientes, pipelines CI/CD)
Formação sobre o CAIForge: arquitetura, objetivos, fluxos de dados e stack tecnológica
Introdução ao mundo dos LLMs, IA generativa e sistemas multiagente
Leitura e exploração do código-base existente
Fase 2 — Formação Técnica Prática (Semanas 3–6)
Workshops técnicos: Git, Python avançado, Next.js, Node.js, RAG e scraping
Pequenos exercícios de exploração e contribuição (ex: criar um agente simples, consumir uma API, integrar um scraper)
Desenvolvimento de scripts autónomos para tarefas auxiliares
Documentação de aprendizagens e boas práticas
Fase 3 — Integração em Componentes Reais (Semanas 7–12)
Contribuição para partes modulares do sistema (consoante o perfil do aluno):
Frontend: criação de componentes e interfaces com dados reais
Backend: criação de serviços REST, integração com scraping ou IA
Pipelines: melhorias em fluxos de aquisição/validação de dados
Colaboração em tarefas semanais via board de tarefas ágil (ex: GitHub Projects)
Acompanhamento regular com mentor(es)
Fase 4 — Mini-Projeto Individual ou em Par (Semanas 13–15)
Escolha de um desafio técnico relacionado com o sistema
Planeamento, desenvolvimento e entrega de um MVP funcional
Apresentação interna do mini-projeto à equipa
Feedback técnico e orientação para semestre seguinte
Resultados esperados:
Compreensão do sistema CAIForge e das tecnologias utilizadas
Contribuições reais (pull requests aprovadas) em componentes do projeto
Mini-projeto entregue e documentado
Relatório de progresso com autoavaliação e planos de melhoria
Plano de Trabalhos - Semestre 2
Aprofundar o envolvimento no desenvolvimento do CAIForge com foco na criação de funcionalidades avançadas, integração de agentes de IA, otimização de pipelines e possível exploração de novos módulos (ex: dashboards, monitorização, IA explicável).
Fase 1 — Imersão Técnica e Planeamento (Semanas 1–2)
Revisão de aprendizagens do semestre 1
Planeamento individual com base nos interesses e prioridades do projeto
Definição de objetivos mensais e módulos-chave a desenvolver
Fase 2 — Desenvolvimento de Funcionalidades Avançadas (Semanas 3–8)
Desenvolvimento de módulos mais complexos:
Pipelines com scraping dinâmico, validação semântica e enriquecimento de dados
Agentes de IA generativos com capacidades de raciocínio e decisão
Backend para orquestração inteligente (ex: com supervisão humana em tempo real)
Integração com frontend ou dashboards interativos, se aplicável
Testes automatizados e integração contínua
Fase 3 — Iteração e Escalabilidade (Semanas 9–12)
Refatoração de código para escalabilidade e reusabilidade
Criação de documentação técnica e manuais de utilização
Apoio na automação de testes e deploy
Acompanhamento da performance do sistema e identificação de melhorias
Fase 4 — Projeto Final e Entrega (Semanas 13–15)
Consolidação de todas as contribuições
Elaboração de um relatório técnico com apresentação das soluções desenvolvidas
Demonstração funcional do módulo ou conjunto de funcionalidades entregues
Reflexão crítica sobre a experiência de estágio e desenvolvimento de competências
Resultados esperados:
Entrega de funcionalidades reais e integradas no produto
Documentação técnica clara e replicável
Participação ativa em decisões técnicas e processos de equipa
Portfólio sólido para o futuro profissional do/a aluno/a
Condições
Local de realização
Remote ou no DEI – Universidade de Coimbra/Lisboa Comudel
Possibilidade de complementar o trabalho com sessões online, mediante coordenação com o orientador.
Acompanhamento
O/a estagiário/a será acompanhado/a por um orientador técnico especializado, com reuniões regulares de acompanhamento e suporte contínuo.
Terá acesso a sessões técnicas, revisões de código, revisões de progresso e mentoria sobre boas práticas de desenvolvimento, IA aplicada e gestão de produto.
Recursos e Ferramentas
Acesso a:
Repositórios privados (GitHub)
Ferramentas de gestão de projeto (ex: Notion, GitHub Projects)
Ambiente de desenvolvimento (VS Code, Jupyter, Docker, etc.)
Infraestrutura de testes e deploy
Ambientes com acesso a modelos de IA (APIs, open-source e proprietários)
Propriedade intelectual
Todo o trabalho desenvolvido será integrado no projeto CAIForge, com a devida atribuição de autoria e contributo técnico.
O código poderá ser referenciado no portefólio pessoal do aluno, salvo em casos de confidencialidade previamente acordados.
Bolsa ou compensação
Este estágio pode abrir portas à colaboração futura remunerada ou envolvimento em spin-offs e projetos de inovação relacionados.
Ambiente e cultura
Valorizamos um ambiente de aprendizagem colaborativo, com abertura à experimentação, espírito crítico e foco na entrega de valor.
O estágio decorre num contexto de projeto real, com impacto direto e visibilidade futura.
Incentiva-se a autonomia, criatividade e desenvolvimento de competências interpessoais e técnicas.
Resultados esperados
Participação efetiva no desenvolvimento de funcionalidades reais
Entregas técnicas documentadas e integradas no sistema
Relatórios de progresso e apresentação final com demonstração prática
Evolução clara das competências técnicas, de projeto e de trabalho em equipa
Observações
Esta vaga de estágio decorre em regime remoto, com opção de trabalho presencial no escritório em Lisboa, mediante disponibilidade e interesse do/a estagiário/a.
O projeto CAIForge oferece um contexto altamente inovador e tecnológico, com contacto direto com temas de vanguarda como LLMs, IA multiagente, pipelines de dados inteligentes e automação empresarial.
Existe a possibilidade de continuidade do envolvimento com o projeto após o estágio curricular, através de parcerias, bolsas de investigação, ou integração em equipas de desenvolvimento.
Os estagiários terão acesso a um ambiente colaborativo, multidisciplinar e de aprendizagem contínua, com espaço para propor ideias, experimentar soluções e contribuir para decisões técnicas.
É fortemente valorizado o espírito autodidata, a vontade de explorar novas tecnologias e a capacidade de trabalhar com autonomia e sentido crítico.
O projeto está alinhado com uma visão de futuro do trabalho potenciada por IA, sendo uma oportunidade relevante para quem deseja construir competências práticas com impacto real.
Orientador
João Redol
operations@comudel.com 📩