- Optionales Büro in Osasco
Nosso Modo de Fazer no Time:
O iFood é a maior empresa brasileira de tecnologia de delivery da América Latina, processando ~100 milhões de pedidos mensais. Além do delivery, atua em Mercado, Farmácia, Pet e tem sua própria Fintech (iFood Pago). Uma empresa que está na vanguarda da revolução de IA no setor de foodtech.Nosso time é responsável por construir soluções de AI com foco em atendimento. Para dar suporte ao desenvolvimento e evolução desse produto estamos constantemente analisando, experimentando e colocando em produção novas features, com um dia a dia bem próximo dos times de dados, engenharia, produto, operações e negócio.
Seu Cardápio Diário:
O iFood é a maior empresa brasileira de tecnologia de delivery da América Latina, processando ~100 milhões de pedidos mensais. Além do delivery, atua em Mercado, Farmácia, Pet e tem sua própria Fintech (iFood Pago). Uma empresa que está na vanguarda da revolução de IA no setor de foodtech.Nosso time é responsável por construir soluções de AI com foco em atendimento. Para dar suporte ao desenvolvimento e evolução desse produto estamos constantemente analisando, experimentando e colocando em produção novas features, com um dia a dia bem próximo dos times de dados, engenharia, produto, operações e negócio.
Seu Cardápio Diário:
- Criar e acompanhar agentes usando LLMs
- Trabalhar com conceitos de nuvem, C.I/C.D e desenvolvimento de software
- Contribuir no planejamento de soluções de dados e AI
- Desenvolver modelos de machine learning em todo o ciclo de vida (exploração → deploy → monitoramento)
- Desenvolver e analisar fluxos de atendimento ao cliente
- Garantir qualidade e rastreabilidade dos dados
- Realizar análises do impacto gerado pelas soluções entregues pelo time
- Colaborar com times traduzindo hipóteses em soluções analíticas com impacto mensurável
- Documentar, revisar código e disseminar boas práticas
- Monitorar performance de modelos e métricas de negócio
Ingredientes Que Buscamos:
- Python (Pandas, NumPy, Scikit-Learn, PySpark)
- Domínio em processamento e modelagem de dados
- Desenvolvimento de modelos supervisionados e não supervisionados
- Prompt engineering e construção de agentes
- Estatística aplicada e métricas de modelagem (AUC, KS, Gini, etc.)
- Git/GitHub para versionamento e colaboração
- Conhecimento de aprendizado de máquina e pipelines ponta a ponta de ML
- Conhecimento de paradigmas de programação e testes
- Domínio de boas práticas de visualização de dados e storytelling
- Conhecimento em metodologia ágil e métodos de organização pessoal
- Entendimento de conceitos de computação em nuvem e desenvolvimento de serviços distribuídos
Para Realçar o Sabor:
- MLOps: monitoramento, logs, versionamento de datasets
- Conhecimento ou experiência com Docker, Kubernetes e AWS
REF:30378
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