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:
- Criar, integrar e manter soluções robustas baseadas em Inteligência Artificial, abrangendo LLMs (Large Language Models), embeddings, sistemas de agentes, automações e modelos de aprendizado supervisionado.
- Desenvolver pipelines, APIs e serviços escaláveis e de alto desempenho, utilizando tanto modelos de linguagem quanto modelos proprietários.
- Projetar e implementar arquiteturas modernas, utilizando frameworks especializados como LangChain, LlamaIndex e DSPy.
- Implementar e otimizar fluxos de retrieval, vector stores e RAGs (Retrieval-Augmented Generation) para consultas eficientes.
- Desenvolver, testar e versionar prompts e definir o comportamento de agentes de IA.
- Trabalhar em estreita colaboração com as equipes de Engenharia, Produto e Dados para transformar requisitos de negócio em soluções técnicas viáveis.
- Monitorar métricas críticas (como latência, custo, precisão e ocorrência de alucinações) para garantir a melhoria contínua da qualidade da solução.
- Integrar e testar diversos modelos (OpenAI, open-source, finetune, modelos privados).
- Assegurar que o uso de IA siga rigorosas práticas de segurança, compliance e responsabilidade.
- Manter a documentação técnica clara de soluções, decisões e boas práticas adotadas.
Ingredientes Que Buscamos:
- Experiência prática com desenvolvimento backend (preferencialmente Python, Node.js ou linguagens similares).
- Domínio das APIs de LLMs (OpenAI, Anthropic ou modelos open-source).
- Sólido conhecimento em engenharia de prompts e metodologias de avaliação de desempenho.
- Experiência com bancos de dados relacionais (SQL) e/ou não relacionais (NoSQL).
- Familiaridade com conceitos de vetorização e ferramentas de busca semântica (como Pinecone, Weaviate, Qdrant, pgvector).
- Entendimento aprofundado de RAG (Geração Aumentada por Contexto) e arquitetura de agentes.
- Experiência com Git, pipelines de desenvolvimento e ambientes de deploy (Docker, CI/CD).
Para Realçar o Sabor:
- Experiência prévia com LangChain, LlamaIndex, DSPy ou Semantic Kernel.
- Experiência com finetuning ou RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback).
- Noções e práticas de MLOps.
- Conhecimento em arquiteturas serverless (ex: AWS Lambda, GCP Cloud Run).
- Vivência com sistemas de mensageria e eventos (Kafka, Pub/Sub, SQS).
- Experiência com avaliação humana (Human-in-the-Loop) ou métricas de qualidade específicas para LLMs.
