Senior Staff AI/ ML Engineer
- Machine Learning
- MLOps
- CI/CD
- RAG
- FinOps
- AI
Nosso modo de fazer no time
O iFood move mais de 80 milhĂ”es de pedidos por mĂȘs, e por trĂĄs de cada experiĂȘncia incrĂvel, temos modelos de Machine Learning e agentes de IA tomando decisĂ”es em tempo real.
Estamos buscando a pessoa que vai definir como IA opera em escala no iFood: alguĂ©m que pensa alĂ©m do modelo, enxerga o sistema completo e traduz estratĂ©gia em roadmap tĂ©cnico para os prĂłximos 12-24 meses. Se vocĂȘ quer atuar na interseção entre engenharia de alto desempenho e a fronteira da IA generativa, liderando mĂșltiplas equipes, mentorando engenheiros e criando soluçÔes que impactam milhĂ”es de usuĂĄrios todos os dias: essa Ă© a sua oportunidade.
Seu CardĂĄpio DiĂĄrio
EstratĂ©gia de MLOps & Serving: Definir a estratĂ©gia de MLOps para a organização. Projetar plataformas de serving que suportem mĂșltiplos frameworks e paradigmas (batch, real-time, agentes). Estabelecer CI/CD para modelos ML como padrĂŁo organizacional, com governança formal (model cards, approval workflows, model registry).
Engenharia de Agentes de IA: Definir a estratĂ©gia de agentes de IA para a organização. Projetar arquiteturas que escalem para mĂșltiplos domĂnios, envolvendo orquestração, tool calling, memĂłria, RAG, evals e guardrails. Projetar como agentes interagem com a camada semĂąntica de dados do iFood.
FinOps & Infraestrutura de ML: Liderar iniciativas de FinOps para ML: redução de custo computacional cross-equipe, migraçÔes de infraestrutura (on-demand para spot, geraçÔes de GPU), auto-scaling inteligente. Projetar plataforma que serve mĂșltiplas equipes com diferentes necessidades.
Responsible AI & Governança: Contribuir para definição de polĂticas de uso responsĂĄvel de IA (bias, fairness, safety, PII protection). Garantir que model governance incorpore responsible AI. Implementar guardrails robustos contra alucinaçÔes, prompt injection e vazamento de dados.
Mentoria & Liderança TĂ©cnica: Mentorar engenheiros e cientistas de dados em MLOps e GenAI. Escrever RFCs e ADRs que definam padrĂ”es tĂ©cnicos para o domĂnio. Organizar e fortalecer a comunidade tĂ©cnica (guildas, tech talks, padrĂ”es compartilhados). Elevar a barra tĂ©cnica de mĂșltiplas equipes.
SaĂșde & Observabilidade: Liderar excelĂȘncia tĂ©cnica dos sistemas, criando planos para garantia de qualidade e mitigação de falhas. Monitorar regressĂ”es (drift, taxas de erro) e coordenar evoluçÔes de sistemas para manter coesĂŁo da plataforma de ML.
Ingredientes que buscamos
- EstratĂ©gia de MLOps em escala: ExperiĂȘncia definindo estratĂ©gia de MLOps para mĂșltiplas equipes â nĂŁo só operando, mas projetando como a organização leva modelos a produção de forma segura e reprodutĂvel
- Arquitetura de Agentes de IA: ExperiĂȘncia projetando agentes em produção que raciocinam, usam ferramentas e lidam com erros â incluindo padronização de guardrails, evals e observabilidade em nĂvel organizacional
- FinOps para ML: GestĂŁo de custo computacional como disciplina â GPU, spot instances, auto-scaling â com visĂŁo de otimização cross-equipe, nĂŁo pontual
- Governança de Modelos: Model cards, registries, approval workflows e auditabilidade como pråtica, não como checklist
- Responsible AI: ExperiĂȘncia definindo ou aplicando polĂticas de fairness, bias e safety em modelos e agentes
- Mentoria tĂ©cnica: Track record de multiplicação â mentoria de engenheiros, liderança de guildas, elevação de padrĂ”es tĂ©cnicos em equipes que nĂŁo sĂŁo a sua
Para Realçar o Sabor
- VisĂŁo AI-operable: Capacidade de pensar alĂ©m do modelo, antecipando como o sistema completo vai evoluir â e traduzindo isso em roadmap de 12-24 meses
- Plataforma multi-tenant: ExperiĂȘncia projetando plataformas de ML que servem mĂșltiplas equipes com diferentes necessidades
- Inner source / Open source: ContribuiçÔes em projetos alĂ©m do seu domĂnio â RFCs, ADRs, bibliotecas compartilhadas
- Advisory para liderança: ExperiĂȘncia como advisor tĂ©cnico para stakeholders seniores, conectando estratĂ©gia de IA a estratĂ©gia de negĂłcio
- Pesquisa aplicada: PoCs e pesquisas que introduziram novas capacidades para o time
- InglĂȘs intermediĂĄrio/avançado: Para contato com times internacionais do ecossistema iFood
Buscamos uma pessoa apaixonada por inovação e tecnologia, que esteja sempre em busca de novos aprendizados e que goste de desafios. Se vocĂȘ se identifica com este perfil, adorarĂamos conhecer vocĂȘ!
Sobre nĂłs
No iFood, acreditamos na força da diversidade para gerar #Inovação e atingir #Resultados incrĂveis, por isso, nĂŁo fazemos distinção para candidatos com deficiĂȘncia, gĂȘnero, orientação sexual, raça/etnia, idade, origem, constituição familiar e estĂ©tica. Temos grupos compostos por foodlovers voluntĂĄrios, onde falamos sobre Raça, GĂȘnero, LGBTQI+ e PcD, queremos ser a empresa onde pessoas escolham como lugar onde vĂŁo se desenvolver e contribuir para a realização de sonhos, #AllTogether.
Conheça nossas iniciativas â
VocĂȘ tem fome de que?
NĂłs, 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 dissođ€
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