Cientista de Dados Sênior

Nosso Modo de Fazer no Time:

Transforme sua carreira com o iFood! Somos a maior foodtech da América Latina — uma empresa brasileira de tecnologia que conecta milhões de pessoas todos os dias. Com mais de 160 milhões de pedidos mensais, nossa plataforma vai muito além do delivery: também atuamos em Mercado, Farmácia, Pet e no iFood Pago, nossa fintech que impulsiona o ecossistema de restaurantes com soluções financeiras inteligentes, incluindo iFood Benefícios (VA/VR) e o próprio banco do restaurante. Aqui, você fará parte de um time que está na fronteira da inovação, aplicando dados e IA em escala para transformar o futuro do delivery e dos serviços financeiros no Brasil.

Seu Cardápio Diário:

• Crie soluções ponta-a-ponta de AI e dados, liderando desde o desenho técnico até a entrega de impacto real no negócio.
• Desbrave tecnologias de última geração — como Databricks, AWS SageMaker, LangGraph e LangFlow — para construir pipelines e modelos de alta performance.
• Modele e otimize datasets escaláveis, garantindo performance, governança e valor de negócio dentro de um ambiente de datalake moderno.
• Transforme dados em decisões, traduzindo resultados com storytelling estratégico e domínio de métricas de avaliação de modelos.
• Implemente processos robustos de monitoramento e qualidade de modelos, garantindo confiabilidade em produção.
• Projete e desenvolva modelos de IA de ponta, desde a exploração de dados até a experimentação, deploy e acompanhamento.
• Mapeie e priorize oportunidades de machine learning, com autonomia técnica e olhar de produto.
• Implemente regras e alertas para a estrutura de prevenção à fraudes, a partir de estudos de performance e impacto.
• Desenvolva indicadores e análises de risco para apoiar a tomada de decisão em diferentes fluxos de negócio.
• Atue em parceria com times multidisciplinares, conectando tecnologia, negócio e produto para gerar impacto mensurável.

Ingredientes Que Buscamos:

• Fluência em Python e boas práticas de engenharia de machine learning.
• Forte base em estatística aplicada, modelagem preditiva e machine learning supervisionado e não supervisionado.
• Experiência sólida em engenharia de dados: criação e manutenção de datasets performáticos em datalake.
• Capacidade de comunicar com clareza técnica e estratégica, adaptando o nível de profundidade à audiência.
• Habilidade de navegar por todo o ecossistema de dados (Data Science, Analytics e Engineering) com visão integrada.
• Raciocínio analítico e criativo para resolver problemas complexos e estratégicos de alto valor.
• Familiaridade com ferramentas assistidas por IA (Cursor, Windsurf, Copilot) para acelerar experimentação e produtividade.

Para Realçar o Sabor:

• Vivência prática no desenvolvimento e deploy de modelos de machine learning em produção.
• Experiência com plataformas de ML em nuvem (preferencialmente AWS SageMaker).
• Experiência em projetos de risco, prevenção à fraude e mercado de pagamentos, com domínio de variáveis comportamentais e transacionais.
  
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