• Design, develop, and improve agentic AI systems using LangGraph and LangChain, with a focus on reliability, traceability, and measurable output quality. • Advance existing capabilities including the DAG driven AI and chatbots by improving reasoning, tool-calling accuracy, and inference confidence. • Develop and mature evaluation frameworks to assess AI-generated outputs across dimensions including groundedness, faithfulness, relevance, context precision, and context recall. • Improve and extend multi-LLM ensemble system including consensus scoring methods, model weighting, and aggregation strategies. • Design and implement fine-tuning and prompt optimization pipelines for domain-specific cybersecurity and compliance use cases. • Develop AI/ML components for RAG systems, including embedding strategies, retrieval optimization, chunking, and re-ranking. • Partner with Product and Engineering teams to identify high-leverage opportunities to introduce AI across onboarding, deployment, monitoring, configuration, and remediation workflows. • Develop and document reusable AI-native components, integration patterns, and deployment blueprints, including single-tenant and multi-tenant LLM serving architectures on AWS Bedrock, Cohere, Anthropic, and OpenAI-compatible providers.

• Collect data and use a wide range of data science techniques including data wrangling, profiling and visualization, and statistical inference to uncover actionable insights or build analytics solutions • Develop, maintain, and enhance the Enterprise Anti-Money Laundering / Counter-Terrorism Financing (AML/CTF) models/AI solutions to comply with regulatory requirements • Monitor service, productivity and assess efficiency levels within own function and implement continuous process/performance improvements • Collaborate with other partners to develop scalable and sustainable data science solutions that retain long term benefit to the business

Sobre o Programa < Elas são Tech/> é um Programa voltado para mulheres da área de dados com uma proposta de recrutamento que reúne aprendizado, desafios e oportunidades reais de trabalho no qual todas as entrevistas são realizadas durante duas semanas com um time incrível de FoodLovers para você conhecer. O programa está em uma nova edição com foco em talentos que queiram dar uma impulsionada na carreira no universo de dados e inteligência artificial. O < Elas são Tech/> não exige formação a nível de graduação, é só ter experiência prática na área de dados e cumprir todos os requisitos informados abaixo. Área de atuação Inteligência Artificial é o futuro da inovação tecnológica, e este espaço busca reunir profissionais com experiência prática que trabalham com dados e estão prontas para enfrentar desafios técnicos com IA e Machine Learning. Como Data Scientist, você irá trabalhar com soluções práticas, ajudando a Alimentar o Futuro do Mundo por meio de transformar tecnologia em impacto direto na vida de milhões de pessoas diariamente! Esse encontro é uma oportunidade para aprender e compartilhar conhecimento além de explorar novas possibilidades para dar o seu próximo passo de carreira. Etapas do Programa - Período de Inscrição: 14/04 - 04/05 - Cases Técnicos: 20/04 - 04/05 - Webinar - Elas são Tech: 23 ou 24/04 (online) - Entrevistas People: 11/05 - 15/05 - Entrevistas Técnicas: 18/05 - 25/05 - Feedback e Ofertas: 25/05 - 01/06 - Expectativa de entrada no iFood: 08/06 *apenas aprovadas nos requisitos de inscrição avançam para a etapa de Cases Técnicos. Requisitos - Ser uma pessoa apaixonada por ciência de dados e tecnologia; - Experiência prática em desenvolvimento e implantação de modelos de Machine Learning; - Conhecimento em programação (Python); - Familiaridade com conceitos de Deep Learning e NLP; - Familiaridade com frameworks de orquestração (ex: LangChain, LangGraph, etc), bancos vetoriais e técnicas de RAG; - Base em MLOps: Experiência com monitoramento de modelos, versionamento de dados e ferramentas de deploy (Docker, Kubernetes, Cloud providers, etc); - Conhecimento em Cloud (AWS, GCP ou Azure); Programação dos Eventos 23 ou 24 de abril - Webinar - Elas são Tech - Online - Estaremos lá para que você conheça cases de dados e IA do iFood, conecte-se com nossa cultura e ouça depoimentos de FoodLovers da área de dados contratadas em edições anteriores. Esse evento é aberto para todas da área de dados interessadas em falar mais sobre carreira e nossa cultura. 11 de maio até 25 de maio - Hiring Weeks - Remoto - Durante esses dias, com datas marcadas previamente, você conhecerá nosso time de people e apresentará para nosso time técnico o case que executou. Inscreva-se já! Prepare-se para dar o próximo passo na sua carreira! Faça parte do nosso universo e se conecte com pessoas inspiradoras, mostre seu talento e conquiste oportunidades incríveis. Inscreva-se agora e venha transformar o futuro da tecnologia!

• Own core Search metrics and funnels end to end (e.g., query → impression → engagement → cart adds), including defining guardrails, monitoring performance across platforms and segments, and diagnosing conversion gaps. • Design, run, and interpret experiments across ranking, retrieval, and search UX (e.g., relevance model changes, query understanding, result layouts), turning ambiguous or conflicting outcomes into crisp, data-driven recommendations. • Partner with Product, Engineering, and ML to prioritize opportunities, size impact, and influence the roadmap for relevance, quality, and latency improvements that unlock measurable business outcomes. • Build deep diagnostic analyses by query class, price point, surface, and customer lifecycle to pinpoint where and why Search underperforms and specify concrete changes that will move key outcomes. • Connect offline model evaluation with online and business metrics by collaborating with ML partners on evaluation design, ensuring model changes reliably improve end-user experience—not just offline scores. • Improve data quality, instrumentation, and metric definitions for Search so that teams can reason about performance with clarity, consistency, and speed.