Na Altice Labs desenvolvemos produtos e serviços inovadores para os mercados nacionais e internacionais de Telecomunicações e apostamos continuamente em projetos colaborativos de investigação com as universidades.
Acreditamos que temos o poder de fazer as coisas acontecerem e os sonhos se tornarem realidade!
Queres vir fazer a diferença também?
Vê abaixo as propostas de estágio académico e profissional que temos para ti, concorre e vem aprender de uma forma divertida!
Contarás com:
- Experiência numa empresa reconhecida nacional e internacionalmente;
- Acompanhamento por um orientador com expertise na área de teu interesse garantindo um excelente resultado;
- Ambiente extraordinário para que possas experimentar o que gostas, aprender e decidir as áreas em que queres investir no teu futuro profissional;
- Ambiente jovial e divertido.
Nota que qualquer projeto proposto pode ser adaptado para um projeto de estágio académico ou profissional que te garante a consolidação da tua formação.
| Áreas Chave | Tema | Orientador | ID |
| Artificial Intelligence/Gen AI | AI Call Steering – Evolução do atendimento do canal de IVR da Altice Labs Com este projeto pretende-se contribuir para a evolução do sistema de IVR existente para uma solução baseada em AI Call Steering, com foco em melhorar a experiência do utilizador através do uso de inteligência artificial, reconhecimento de intenções e integração de sistemas modernos. | Jorge Monteiro | 2025/26_N1 |
| Artificial Intelligence/Gen AI | Utilização de Graph Neural Networks (GNN) na otimização de redes de telecomunicações As GNN, uma classe de redes neuronais que operam diretamente em grafos, emergiram como uma ferramenta promissora para modelar a complexa estrutura de conexões presentes em redes de diversos tipos. O projeto tem como objetivo contribuir para o avanço do conhecimento no campo da otimização de redes, demonstrando como as tecnologias de inteligência artificial, e em particular as GNN, podem ser utilizadas para enfrentar alguns dos desafios mais prementes na gestão de redes de telecomunicações modernas. | Luís Cortesão | 2025/26_N2 |
| Artificial Intelligence/Gen AI | Plataforma AIOPs altamente escalável para monitoria de rede auto configurável e identificação proativa de problemas A próxima geração de redes de telecomunicações é altamente complexa e heterogénea, composta por uma vasta combinação de dispositivos de rede, sistemas cloud e aplicações IoT. Este cenário torna a monitorização e a gestão eficazes da infraestrutura de rede um desafio significativo para as equipas operacionais. As plataformas AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations) emergem como soluções cruciais, combinando técnicas de inteligência artificial para proporcionar, entre outras coisas, visibilidade em tempo real sobre o desempenho da rede e dos serviços. Neste seguimento, com este projeto pretende-se explorar AIOps para monitorização de redes, aplicando IA para melhorar a QoS, com uma arquitetura cloud-native e um protótipo escalável para deteção de anomalias em tempo real. | Ricardo Ferreira | 2025/26_N8 |
| Artificial Intelligence/Gen AI | Desenvolvimento de um BOT para apoio às equipas de suporte na resolução de incidentes Este projeto visa a implementação de um BOT capaz de carregar e indexar a informação persistida em Base de Dados, com milhares de análises a incidentes, e perante questões colocadas em linguagem natural, ser capaz de produzir uma potencial resposta à solução de um problema. | Sérgio Barbosa | 2025/26_N9 |
| Artificial Intelligence/Gen AI | Operador inteligente para Provisão de Rede e Serviços O Fulfillment One é uma ferramenta que faz parte de uma Suite de Produtos da Altice Labs, de nome NOSSIS ONE a qual é usada por operadores de Telecom para automatizar fluxos de provisão. Assim, com este projeto, pretende-se que o Operador Inteligente use inteligência artificial para substituir todo o trabalho que o Operador Manual teria que fazer manualmente, nomeadamente, procurar numa knowledge base o motivo do problema e como resolver. | Cláudia Rego | 2025/26_N10 |
| Artificial Intelligence/Gen AI | Metodologias para Seleção e Redução de Datasets em Modelos de ML No desenvolvimento de modelos de Machine Learning (ML), o tamanho e a qualidade do dataset são determinantes para o desempenho e a capacidade de generalização. No entanto, a abordagem de aumentar indiscriminadamente o volume de dados pode levar a desafios significativos. Assim, com este projeto pretende-se, entre outras componentes, que sejam exploradas e implementadas metodologias de seleção e redução de datasets para treino de modelos de ML, garantindo que a informação essencial seja preservada e que os dados redundantes, irrelevantes ou de baixo impacto sejam eliminados. | Maria Manuel Castro | 2025/26_N16 |
| Artificial Intelligence/Gen AI | Exploração e Implementação do Conceito de Table-Augmented Generation (TAG) para Consulta Inteligente de Bases de Dados com Analítica O universo de dados de um operador de telecomunicações é particularmente desafiante devido ao elevado volume de dados gerados continuamente. Este ecossistema engloba desde dados raw, dados em tempo real, timeseries, até dados estatísticos. O objetivo deste estágio é explorar e configurar um ambiente real de laboratório, onde se possa analisar o funcionamento do TAG, definir os seus requisitos de parametrização, integrar com bases de dados transacionais e analíticas e avaliar o seu impacto na gestão de dados no contexto do NOSSIS One, a solução OSS da Altice Labs. | Luís Castro e Luís Cortesão | 2025/26_N23 |
| Artificial Intelligence/Gen AI | Predição Inteligente de Problemas de Rede com Modelos Avançados de Machine Learning As redes de telecomunicações modernas exigem soluções inteligentes para antecipar e mitigar problemas que possam impactar a qualidade do serviço. Com este projeto, propõe-se não só a exploração e prototipagem de um novo mecanismo de predição para o NOSSIS One, garantindo maior precisão na deteção preditiva de falhas e degradação de serviço, como também a escalabilidade para processar milhões de entidades coletadas em ciclos de 5 minutos e a Otimização do runtime para garantir alta eficiência na execução de modelos sobre grandes volumes de dados. | Luís Castro e Luís Cortesão | 2025/26_N26 |
| Artificial Intelligence/Gen AI | Treino de um Assistente para resolução de ordens de aprovisionamento O Smart2M é uma plataforma desenvolvida pela Altice Labs que proporciona aos operadores de telecomunicações uma solução convergente para a oferta de serviços avançados no campo das comunicações máquina-a-máquina (M2M). Este projeto visa desenvolver um Assistente Inteligente que otimize o processo de resolução de ordens incompletas no ASM, auxiliando o operador humano na análise e resolução dos problemas que impactam essas ordens. | Ricardo Silva | 2025/26_N28 |
| Artificial Intelligence/Gen AI | Otimização de desempenho nos processos de provisão A utilização de AI/ML – nomeadamente algoritmos meta-heurísticos e algoritmos evolucionários – e de técnicas de RPA (Robotic Process Automation têm demonstrado a sua utilidade no campo da otimização de processos, sendo âmbito deste projeto validar a sua adequação a este cenário, não se excluindo, no entanto, a utilização de outras tecnologias que venham a demonstrar a sua aplicabilidade. Neste projeto, pretende-se implementar mecanismos para uma melhoria contínua dos processos de provisão, para otimizar os fluxos de trabalho, reduzir etapas manuais e aumentar a eficiência. Nesse sentido, pretende-se utilizar as evoluções em curso no NOSSIS Fulfillment para evoluir as suas capacidades de monitorização pela adição de novos KPIs, relatórios erros e métricas de desempenho, nomeadamente. | Luís Cortesão e Catarina Mónica | 2025/26_N39 |
| Artificial Intelligence/Gen AI | LightRAG in the Evolution of Telco OSS Products for Autonomous Operations No mundo atual a indústria das telecomunicações está a passar por uma grande transformação para satisfazer a procura crescente de maior largura de banda e de uma conetividade mais fiável. Os sistemas tradicionais de apoio às operações (OSS) estão a evoluir para incorporar tecnologias avançadas que permitem operações autónomas, reduzindo a necessidade de intervenções manuais e aumentando a eficiência. Este estágio procura explorar o potencial do LightRAG na condução de operações autónomas, propondo um conjunto de possibilidades e implementando um cenário de prova de conceito para demonstrar a sua eficácia. | Luís Cortesão e Ricardo Filipe | 2025/26_N40 |
| Artificial Intelligence/Gen AI | Exploração técnicas de AI para Inferência para Tipos de Serviços em Home Wi-Fi As redes Home Wi-Fi são hoje uma das principais determinantes na perceção da qualidade do serviço de internet pelos clientes. Embora soluções como a plataforma Smart Wi-Fi da Altice Labs forneçam uma visibilidade significativa aos operadores, o controlo efetivo do ambiente doméstico continua a ser limitado devido às especificidades das casas e às interferências internas e externas. Este projeto visa assim melhorar significativamente a resolução de problemas, implementar políticas dinâmicas de priorização de tráfego, melhorando a qualidade de serviço para aplicações críticas e ainda oferecer maior inteligência operacional à plataforma Smart Wi-Fi, elevando a experiência do utilizador final. | Manuel Florêncio e Luís Cardoso | 2025/26_N46 |
| Artificial Intelligence/Gen AI | Utilização de IA para a Geração de Casos de Teste O objetivo deste estágio é o de desenvolver um pipeline automatizado para testes de APIs NETCONF/YANG, utilizando Inteligência Artificial para gerar casos de teste eficientes e com maior cobertura. O projeto visa assim reduzir o tempo de validação, melhorar a confiabilidade das APIs utilizadas na comunicação e gestão de dispositivos de rede, bem como aumentar a cobertura de testes. | Celso Covelo | 2025/26_N47 |
| Artificial Intelligence/Gen AI | Automação de Testes a Componentes Gráficos com Recurso a Natural Language Processing (NLP) O avanço das interfaces gráficas de utilizador (GUI) tem aumentado a complexidade dos testes de software. Para garantir a qualidade e a usabilidade das aplicações, é essencial desenvolver soluções eficientes de automação de testes. Este projeto propõe o desenvolvimento de uma ferramenta de automação de testes para componentes gráficos utilizando Processamento de Linguagem Natural (NLP), permitindo a descrição de testes em linguagem natural e sua conversão automática em scripts de teste. | Francisco Afonso | 2025/26_N49 |
| Artificial Intelligence/Gen AI | Configuração e Automatização de Testes de Conformidade de produtos de tecnologia Altice Labs Propõe-se, no âmbito do projeto, o desenvolvimento e implementação de métodos de ensaio, envolvendo os produtos/sistemas desenvolvidos pela Altice Labs, a sua automatização e análise de aplicabilidade de ferramentas de ML/AI, aos mesmos. Neste contexto, pretende-se proceder à análise de resultados/”logs” gerados, no decorrer de múltiplos ensaios similares, facilitando a sua interpretação e constatação de padrões (“Data Analysis and Pattern Recognition”), permitindo, desta forma, agilização e realização de ensaios, começando pelas situações/padrões identificados, procurando, assim, obter ganhos, em termos de diagnóstico de falhas, em cada vez menores tempos de teste. | Ricardo Cunha, Rui Neves e António Melo | 2025/26_N55 |
| Big Data & Analytics | Desenvolver a Próxima Geração de Performance Cockpits para Analytics e BI em Redes No contexto das telecomunicações, é cada vez mais relevante a capacidade de analisar em tempo real as redes, os serviços e a perceção dos clientes sobre a qualidade do serviço. Uma das funções mais importantes de um sistema de supervisão e operações é a gestão de desempenho. Este projeto visa não só o desenvolvimento de aplicações de analytics e BI inovadoras para análise eficiente das componentes de rede e serviços, mas também a configuração, testagem e implementação das aplicações em ambientes cloud e on-premise. | Cristina João Pires | 2025/26_N11 |
| Big Data & Analytics | Monitoria avançada de utilização de redes 5G/4G A plataforma NGIN CCP (Convergent Charging and Policy) desempenha o papel de gestão e aplicação de políticas de utilização de redes e serviços. O seu funcionamento é complexo, obrigando a monitoria e atuação constantes. Para isso é necessário a coleta e a apresentação dos dados de utilização das redes 5G/4G, para facilitar a análise do comportamento da rede e possibilitar a otimização do seu desempenho. Pretende-se, por isso, integrar a recolha de indicadores nas interfaces que recebem sinalização 5G/4G no ecossistema da Altice Labs. Esses indicadores devem ser centralizados num Operations Monitoring System. | César Couto e Ricardo Almeida | 2025/26_N21 |
| Telecom Cloud Continuum | Técnicas de Escalabilidade para Bases de Dados Analíticas em Arquiteturas Cloud/SaaS A crescente adoção de aplicações baseadas na cloud, como soluções SaaS (Software as a Service), trouxe desafios significativos no processamento de dados em tempo real provenientes de redes IoT e domésticas. Plataformas analíticas necessitam de escalabilidade horizontal para processar eficientemente grandes volumes de dados gerados continuamente. Técnicas como sharding são fundamentais para dividir bases de dados em fragmentos menores, distribuídos por diferentes servidores, permitindo a execução paralela de inserções e consultas com ganhos substanciais de desempenho. Este projeto centra-se na exploração e aplicação de técnicas de escalabilidade e suporte a multi-tenancy para a plataforma Smart Wi-Fi da Altice Labs. Esta plataforma processa dados de milhões de dispositivos ligados a redes Wi-Fi, com o objetivo de melhorar a experiência dos utilizadores e facilitar a resolução de problemas nas redes domésticas. | Luís Castro | 2025/26_N6 |
| Telecom Cloud Continuum | Migração de Serviços JEE para Arquitetura Cloud-Native com Quarkus No contexto das telecomunicações, as plataformas cloud-native tornaram-se essenciais para garantir a competitividade e a capacidade de inovação dos operadores. Arquiteturas baseadas em microserviços proporcionam vantagens como escalabilidade, resiliência, flexibilidade e eficiência, elementos críticos para sistemas OSS (Operation Support Systems) utilizados por operadores de telecomunicações. Ferramentas modernas como Quarkus, combinadas com plataformas de orquestração como Kubernetes, oferecem uma base sólida para o desenvolvimento de microserviços leves e otimizados para a cloud. Este projeto foca-se na migração de componentes do sistema Altaia (plataforma de gestão de desempenho de redes e serviços constituinte da suite NOSSIS One desenvolvida pela Altice Labs), otimizando os processos de processamento e transformação de dados de redes de telecomunicações. | Ricardo Ferreira | 2025/26_N7 |
| Telecom Cloud Continuum | Escalabilidade automática e redundância em arquiteturas de microserviços na Cloud A adoção de arquiteturas de microserviços e a sua instanciação na cloud colocam diversos desafios relacionados com os mecanismos de redundância, a nivel local e/ou geográfico, de forma a garantir a continuidade do serviço. Por outro lado, é relevante a escalabilidade automática, de modo a garantir a capacidade adequada de resposta das plataformas, e otimizando os custos. Este estágio foca-se assim na exploração e aplicação de técnicas de escalabilidade automática e na arquitetura de redundância para os produtos de Policy e Charging da Altice Labs. | Paulo Rolo e Carlos Rodrigues | 2025/26_N24 |
| Telecom Cloud Continuum | Ferramentas para a gestão inteligente das redes de Acesso A evolução para redes autónomas com menor intervenção humana, permite eliminar os custos operacionais minimizando tarefas repetitivas e erros humanos. Neste sentido, técnicas como a gestão de redes baseadas em intenções (intent-based) permitem ao operador definir objetivos para a configuração/gestão de rede, sem ter de se preocupar com os detalhes individuais da configuração de cada equipamento. No âmbito deste projeto, pretende-se que sejam utilizadas técnicas de ML e/ou IA para implementar mecanismos de gestão Intent-based nas redes de acesso e ainda para analisar dados de monitoria da rede e detetar padrões e prever potenciais falhas | André Brízido e Nuno Farinha | 2025/26_N51 |
| Telecom Cloud Continuum | Intelligent Telemetry em equipamentos de rede de acesso A adoção das tecnologias SDN (Software Defined Networking) e NFV (Network Function Virtualization) permite desagregar algumas funções de rede tradicionalmente a correr nos equipamentos com o objetivo de tornar as redes de telecomunicações mais programáveis e ao mesmo tempo tornar mais fácil a implementação de novas funcionalidades. O principal objetivo deste projeto consiste em tirar partido das técnicas de virtualização para implementar aplicações “pluggable” para gerar novos dados de telemetria sem requerer upgrade de todo o software dos equipamentos de rede, nomeadamente. | André Brízido e João Santos | 2025/26_N52 |
| Ultra Broadband Optical Networks | JTAG / Boundary Scan – Design for Testability A indústria de semicondutores tem avançado significativamente ao nível da miniaturização e da taxa de integração de funcionalidades nos chips que trouxeram mudanças significativas na conceção e no desenho de soluções eletrónicas. Este projeto encontra-se focado no desenvolvimento de projetos em conectividade avançada para equipamentos de redes de telecomunicações | José António Carvalho e Rómulo Mota | 2025/26_N53 |
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