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Cientista de Dados Júnior
Osasco
Nosso Modo de Fazer no Time:
Transforme sua carreira com o iFood! Somos uma empresa brasileira de tecnologia referência na América Latina. Por meio de soluções inovadoras, conectamos milhares de restaurantes a milhões de consumidores diariamente com uma média de 100 milhões de pedidos mensais. Além do delivery de comida, também somos Mercado, Farmácia e Pet. Temos também o iFood Pago, nossa Fintech, que engloba o iFood Benefícios, o vale alimentação e refeição do iFood e o próprio iFood Pago, o banco do restaurante. Junte-se a nós e faça parte de uma equipe que está sempre à frente com tecnologia de ponta e inovação constante.
Seu Cardápio Diário:- Atuar em todo o ciclo de vida de modelos de machine learning — desde a exploração e preparação de dados, desenvolvimento e validação de modelos, até o deploy e monitoramento em produção.
- Conduzir análises exploratórias e diagnósticos de performance de modelos, transformando resultados em insights e recomendações para o negócio.
- Trabalhar em ambiente colaborativo no Databricks, integrando pipelines de dados e notebooks versionados via Git/GitHub.
- Garantir a qualidade e rastreabilidade dos dados utilizados nos modelos e indicadores.
- Interagir de forma próxima com times de negócio, produto e engenharia, traduzindo hipóteses em soluções analíticas com impacto mensurável.
- Apoiar o time na documentação técnica, revisão de código e disseminação de boas práticas analíticas.
- Acompanhar e reportar indicadores de performance dos modelos e métricas de negócio, propondo melhorias contínuas.
Ingredientes Que Buscamos:- Domínio de Python (Pandas, NumPy, Scikit-Learn, PySpark) e SQL para manipulação de grandes volumes de dados.
- Experiência em Databricks ou Spark, com construção de pipelines e notebooks reutilizáveis.
- Capacidade de desenvolver e calibrar modelos supervisionados e não supervisionados, com foco em resultados de negócio.
- Conhecimento em estatística aplicada e métricas de modelagem (AUC, KS, Gini, Brier, Precision/Recall, etc).
- Vivência em versionamento e colaboração com Git/GitHub (branching, PRs, code review).
- Experiência com análises ad-hoc e apresentações executivas, sintetizando resultados de forma clara e estratégica.
Para Realçar o Sabor:- Familiaridade com boas práticas de MLOps: monitoramento de modelos, logs, versionamento de datasets e métricas.
- Vivência em modelos de crédito, fraude, recomendação ou segmentação de clientes.
- Experiência com monitoramento automatizado de modelos em produção (drift, retraining, performance).
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