- Страна
- Бразилия
Engenheiro de Dados Sênior - MLE - IA
Оценка ИИiFood — топовый работодатель в регионе с сильной инженерной культурой. Работа с GenAI и современным стеком (AWS, MLOps) делает вакансию крайне привлекательной для профессионального роста.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Улучшите резюме под эту вакансию
Возьмём требования и создадим новую версию резюме с акцентом на нужный опыт
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует глубоких знаний в MLOps, инженерии данных и опыта работы с GenAI. Высокий уровень ответственности за жизненный цикл моделей в крупной технологической компании повышает планку требований к кандидату.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в объявлении не указана, но для позиции Senior MLE в Бразилии рыночные вилки обычно выше среднего по IT-сектору из-за дефицита специалистов такого уровня. iFood известен конкурентными предложениями, соответствующими верхним границам рынка.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
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:
- Desenvolver e operacionalizar modelos de Machine Learning, garantindo a implementação e manutenção de pipelines eficientes.
- Realizar deploy de modelos e gerenciar o ciclo de vida de modelos (LCM) dentro da plataforma GenPlat.
- Colaborar com a equipe para fomentar uma cultura forte de IA e MLOps, promovendo práticas de inovação e melhoria contínua.
- Apoiar a implementação de agentes e ferramentas baseadas em GenAI, contribuindo para a estabilidade técnica e organizacional.
- Participar ativamente no planejamento e execução de projetos, garantindo alinhamento com os objetivos estratégicos da empresa.
Ingredientes Que Buscamos:
- Experiência em MLOps e deploy de modelos, com sólida base em engenharia de software.
- Conhecimento em infraestrutura em nuvem, preferencialmente AWS, e operação de pipelines.
- Familiaridade com soluções open-source e vivência em ambientes tech-first.
- Capacidade de comunicação clara e colaboração eficaz em equipes multidisciplinares.
- Mentalidade voltada para inovação e adaptação a mudanças rápidas.
Para Realçar o Sabor:
- Conhecimentos em GenAI e sua aplicação prática em projetos.
- Habilidade para liderar iniciativas técnicas e fomentar um ambiente de aprendizado contínuo.
- Experiência em aumentar a eficiência no gerenciamento do ciclo de vida de modelos.
- Capacidade de se adaptar rapidamente a novas tecnologias e desafios complexos.
- Inglês avançado.
Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- Machine Learning
- MLOps
- AWS
- Generative AI
- Python
- Data Engineering
- Software Engineering
- CI/CD
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка опыта работы с жизненным циклом моделей, что критично для данной роли.
Расскажите о вашем опыте управления жизненным циклом моделей (LCM). С какими основными трудностями вы сталкивались при деплое в продакшн?
Вакансия подразумевает работу с облачной инфраструктурой.
Какие сервисы AWS вы считаете наиболее эффективными для построения масштабируемых ML-пайплайнов и почему?
В описании упоминается GenAI как важное направление.
Как бы вы подошли к реализации и мониторингу агентов на базе GenAI для обеспечения их стабильности в высоконагруженной системе?
Оценка навыков автоматизации и DevOps-практик в контексте ML.
Опишите ваш идеальный CI/CD пайплайн для ML-моделей. Какие инструменты вы бы использовали для автоматизации тестирования и деплоя?
Проверка способности работать в быстроменяющейся среде.
Приведите пример, когда вам приходилось быстро осваивать новую технологию для решения сложной бизнес-задачи. Каков был результат?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
