No iFood, a promoção da Diversidade e da Inclusão faz parte da nossa Cultura, dentro do valor #AllTogether, e não se limita a um projeto específico ou temporário. E uma das nossas frentes é o compromisso com a promoção da igualdade racial em nossos processos seletivos. Ao gerar oportunidades de inclusão, além de trazer talentos com diferentes perspectivas, opiniões e histórias, contribuímos ativamente para que haja representatividade e transformação na sociedade e na carreira de alguém. Afinal, aqui no iFood a gente dá match com nossas melhores versões.
Não realizamos nenhuma mudança de critério ou etapa no processo seletivo para essa vaga em comparação aos processos de vagas não exclusivas. Leia os critérios e requisitos abaixo e, caso você se encaixe no perfil e seja uma pessoa negra, é só se inscrever. Boa sorte!
Nosso modo de fazer no time
Nosso time é responsável por construir soluções de AI com foco em atendimento. Trabalhamos usando a metodologia ágil e nosso principal produto é nosso assistente para atendimento ao cliente. Para dar suporte ao desenvolvimento e evolução desse produto estamos constantemente analisando, experimentando e colocando em produção novas features, o que envolve desde a proposta e construção de fluxos até modelos que deem suporte a pontos de decisão no atendimento, por isso, nosso dia a dia é bem próximo dos times de dados, engenharia, produto, operações e negócio.
Cardápio diário
- Desenvolver e analisar fluxos de atendimento ao cliente
- Análises de dados em ambiente de Big Data
- Trabalhar com modelos de processamento de linguagem natural
- Trabalhar com conceitos de nuvem, C.I/C.D e desenvolvimento de software
- Identificar oportunidades de atuação em conjunto com os stakeholders
- Realizar análises do impacto gerado pelas soluções entregues pelo time
- Compartilhar conhecimentos técnicos com a equipe e contribuir para a qualidade dos códigos
- Contribuir no planejamento de soluções de dados e AI
Ingredientes que buscamos
- Solução de problemas de forma independente
- Domínio em processos de modelagem de dados
- Domínio de PySpark e Python
- Conhecimento de aprendizado de máquina e pipelines ponta a ponta de ML
- Conhecimento de paradigmas de programação e testes
- Domínio de boas práticas de visualização de dados e storytelling
- Conhecimento em metodologia ágil e métodos de organização pessoal
- Entendimento de conceitos de computação em nuvem e desenvolvimento de serviços distribuídos
Para realçar o sabor
- Conhecimento ou experiência com RASA
- Conhecimento ou experiência com Docker e Kubernetes
- Conhecimento ou experiência com AWS
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