- Страна
- Бразилия
Staff Data Scientist - Gen AI/LLMs
Высокий балл обусловлен сильным брендом iFood, работой с передовым стеком технологий (GenAI, LLM Agents) и стратегическим уровнем позиции. Это отличная возможность для опытного специалиста определять вектор развития ИИ в крупном продукте.
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
Роль уровня Staff требует не только глубоких технических знаний в области LLM и LangGraph, но и способности влиять на архитектуру всей компании и развивать техническую культуру. Ожидается экспертный уровень владения стеком AWS/Databricks и опыт решения сложных бизнес-задач через данные.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Зарплата для позиции Staff Data Scientist в Бразилии значительно выше средней по рынку и обычно включает расширенный пакет бонусов и акций (RSU). Указанный диапазон соответствует топовым технологическим компаниям региона (Tier 1).
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Описание вакансии
Nosso modo de fazer no time
Nós, FoodLovers, temos fome de inovação e resultado. Buscamos sempre fazer o nosso melhor, pensando "fora da caixa" e atuando com agilidade e responsabilidade! Temos fome de diversidade, conhecimento e compartilhamento. Trabalhamos em um ambiente de muita versatilidade. Sabe o que promove a nossa receita especial? As pessoas! Vem fazer parte disso.
Seu Cardápio Diário
- Desenhar e implementar soluções de dados e AI ponta-a-ponta, dedicando a maior parte do seu tempo ao desenvolvimento técnico de projetos;
- Utilizar ferramentas e plataformas internas de dados e AI, como Databricks, Airflow, AWS Sagemaker, LangGraph e LangFlow;
- Mapear, junto de seu líder, as principais necessidades de negócio e identificar oportunidades relacionadas aos projetos em que atua;
- Seguir um processo de desenvolvimento ágil adaptado ao contexto de um time de dados e AI;
- Manter constante alinhamento e conexão com o time de dados e AI;
- Desenvolver e aprimorar modelos de machine learning e sistemas avançados, como agentes de IA, sistemas de recomendação e hacks para melhoria contínua, utilizando boas práticas de ciclo de vida;
- Trabalhar no desenvolvimento de APIs e na engenharia de prompt, assegurando que as instruções sejam claras e precisas para obter os melhores resultados de modelos de IA;
- Atuar no desenvolvimento de plataformas de experimentação e na prototipação de novos modelos e soluções em AI;
- Promover uma forte cultura técnica no time, incentivando um ambiente de colaboração, inovação, compartilhamento de boas práticas, visão crítica, autonomia e desenvolvimento técnico constante;
- Apresentar com clareza resultados e insights para stakeholders internos e externos, navegando bem entre ambientes técnicos e de negócios.
Ingredientes que buscamos
- Experiência com experimentação e desenvolvimento de agentes de IA;
- Fortes habilidades em programação (SQL, Python, PySpark);
- Conhecimentos comprovados de machine learning, estatística e modelos de inferência causal;
- Expertise em estruturação e resolução de problemas complexos;
- Experiência em LangGraph, LangFlow e sistemas que utilizam LLMs (com conhecimento prático em construção de agentes de IA e prompts otimizados);
- Conhecimento e experiência em serviços de ML, como AWS Sagemaker, GCP Vertex AI e recursos de big data no Databricks e Airflow;
- Habilidades analíticas para gerar insights e acionáveis conectados aos negócios;
- Fortes habilidades de storytelling e apresentação de resultados;
- Capacidade de adaptação em cenários dinâmicos e proatividade;
- Trabalho em equipe eficaz, com foco em colaboração.
Para Realçar o Sabor
- Experiência na construção de sistemas de recomendação, modelos de IA clássica e algoritmos de otimização;
- Experiência com projetos de arquitetura de big data, prototipação e desenvolvimento de APIs;
- Alinhamento com processos de desenvolvimento ágil no contexto de dados e AI.
Sobre nós
No iFood, acreditamos na força da diversidade para gerar #Inovação e atingir #Resultados incríveis, por isso, não fazemos distinção para candidatos com deficiência, gênero, orientação sexual, raça/etnia, idade, origem, constituição familiar e estética. Temos grupos compostos por foodlovers voluntários, onde falamos sobre Raça, Gênero, LGBTQI+ e PcD, queremos ser a empresa onde pessoas escolham como lugar onde vão se desenvolver e contribuir para a realização de sonhos, #AllTogether.
Você tem fome de que?
Nós, FoodLovers, temos fome de inovação e resultado. Buscamos sempre fazer o nosso melhor, pensando "fora da caixa" e atuando com agilidade e responsabilidade! Temos fome de diversidade, conhecimento e compartilhamento. Trabalhamos em um ambiente de muita versatilidade. Sabe o que promove a nossa receita especial? As pessoas! Vem fazer parte disso🤝
Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.

Навыки
- Python
- SQL
- PySpark
- Large Language Models
- Generative AI
- LangGraph
- LangFlow
- AWS SageMaker
- Databricks
- Airflow
- Machine Learning
- Causal Inference
- Statistics
- Prompt Engineering
- API Development
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка практического опыта работы с современными фреймворками для создания ИИ-агентов, указанными в вакансии.
Расскажите о наиболее сложном ИИ-агенте, которого вы разработали с использованием LangGraph или LangFlow. С какими проблемами зацикливания или управления состоянием вы столкнулись?
Для уровня Staff важно понимать не только как обучить модель, но и как доказать её бизнес-эффективность.
Как вы подходите к оценке влияния внедрения LLM на бизнес-метрики, учитывая возможные галлюцинации и затраты на токены?
Вакансия требует знаний в области причинно-следственного вывода.
В каких сценариях в iFood вы бы применили модели причинно-следственного вывода (Causal Inference) вместо стандартного предиктивного ML?
Проверка навыков проектирования масштабируемых систем.
Опишите ваш подход к проектированию архитектуры для обработки больших данных в реальном времени с использованием Databricks и Airflow для поддержки LLM-сервисов.
Роль Staff предполагает лидерство и наставничество.
Как вы способствуете распространению лучших инженерных практик и повышению технической планки в распределенной команде специалистов по данным?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.

