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:

• Desenhar e implementar soluções de dados e IA ponta-a-ponta focadas em prevenção a fraudes, dedicando tempo significativo ao desenvolvimento técnico do projeto e à identificação de oportunidades estratégicas de negócio.
• Utilizar ferramentas e plataformas internas de dados e IA, como Databricks, Airflow e AWS SageMaker, para desenvolver modelos de detecção e prevenção de fraudes, garantindo que estejam alinhados com as metas organizacionais.
• Mapear, em conjunto com a liderança, as principais necessidades de negócio e oportunidades relacionadas aos projetos de prevenção a fraudes, contribuindo para a definição de estratégias de longo prazo.
• Manter constante alinhamento e colaboração com o time de dados e IA, além de outras áreas envolvidas na prevenção a fraudes, reforçando a importância da comunicação clara e eficaz.
• Atuar no desenvolvimento e aprimoramento de plataformas de experimentação e monitoramento de modelos, considerando escalabilidade e sustentabilidade.
• Promover a cultura técnica da equipe, incentivando colaboração, inovação, compartilhamento de boas práticas, visão crítica, autonomia e desenvolvimento técnico contínuo, além de fomentar o desenvolvimento de habilidades de liderança entre os colegas.
• Apresentar resultados e insights de forma clara para stakeholders internos e externos, traduzindo análises técnicas em recomendações estratégicas, fortalecendo a capacidade de storytelling e impacto em decisões de negócio.
• Mentorar e desenvolver cientistas de dados menos experientes, promovendo um ambiente de aprendizado contínuo e suporte ao desenvolvimento de carreira.
• Colaborar com equipes multidisciplinares para entender requisitos e fornecer soluções baseadas em dados, exercitando a capacidade de negociação e construção de consenso.
• Adaptar-se rapidamente a novos desafios, buscando constantemente aprendizado e inovação, e preparar-se para assumir maiores responsabilidades de gestão no futuro.
  
  

Ingredientes Que Buscamos:

• Interesse em trabalhar com prevenção a fraudes e em desenvolver-se profissionalmente para assumir posições de liderança.
• Experiência em engenharia de software, com foco na construção de bibliotecas robustas para processamento eficiente de grandes volumes de dados.
• Conhecimento em machine learning e estatística aplicada, aliado à ambição de aplicar esses conhecimentos para influenciar estratégias organizacionais.
• Excelentes habilidades de comunicação para apresentação de resultados e storytelling com dados, essenciais para futuras funções de liderança.
• Experiência em trabalho em equipe e colaboração com diferentes áreas da empresa, com visão de liderar equipes no futuro.
• Proatividade e desejo de inovar continuamente, com foco em melhoria contínua e capacitação para cargos de gestão.
• Conhecimento em Python e suas principais bibliotecas (pandas, numpy, scikit-learn).
• Experiência com plataformas em nuvem, com foco em AWS, evidenciando capacidade de liderar projetos que utilizam tais tecnologias.
• Familiaridade com ferramentas de visualização de dados (Tableau, Power BI, ThoughtSpot).

Para Realçar o Sabor:

• Experiência com serviços de machine learning na nuvem (AWS SageMaker) aplicados à detecção de fraudes.
• Experiência no desenvolvimento de arquiteturas de dados em larga escala para suportar sistemas de detecção de fraudes.
• Experiência ou conhecimento em projetos de inteligência artificial, aplicando-os para resolver problemas complexos e gerar valor a partir de grandes volumes de dados.
• Conhecimento em implementação de processos de MLOps para gerenciamento eficiente do ciclo de vida de modelos.
• Desejo por desenvolvimento pessoal e profissional contínuo, com aspirações a posições de gestão de equipe no futuro.