Data Science Specialist

Technology - Campinas / SP

No iFood, buscamos melhorar o cotidiano da alimentação das pessoas oferecendo praticidade e boas experiências gastronômicas. Sendo assim, usamos tecnologia e inovação para melhor atender as necessidades e desejos de nossos usuários e parceiros.

Para contribuir com essa missão, nosso time de Data Science constrói soluções que utilizam dados como matéria-prima para oferecer mais valor aos parceiros e usuários de nossos serviços. Também trabalhamos em iniciativas que tornam o cotidiano do próprio iFood mais sólido, para que a empresa como um todo possa fazer mais e de maneira mais segura.

ASPECTOS COMPORTAMENTAIS

Antes de pensar em questões técnicas, somos um grupo de pessoas trabalhando juntos no dia-a-dia em uma empresa que cresce rápido e muda bastante. Então é importante estabelecer alguns aspectos que esperamos de uma pessoa que trabalhará conosco:

Respeito: respeite a tudo e a todos, independente das características que as outras pessoas tenham. Simples assim.

Tenacidade: Todos temos momentos de divergências, ou então de soluções alternativas a um problema comum. Você pode (e deve) colocar sua opinião, porém sem desrespeitar ou ser rude com as pessoas.

Colaboração: trabalhamos em problemas difíceis de serem resolvidos, e contamos com o conhecimento e pontos-de-vista de todas as pessoas do time.

Adaptabilidade: mudanças ocorrem o tempo todo, seja por questões tecnológicas, de negócio ou de diretrizes. Precisamos que todos no time se ajudem a passar pelo processo de mudança e seguir em frente.

Responsabilidade: atualmente o iFood impacta milhões de pessoas, milhares de restaurantes parceiros e centenas de funcionários. Portanto, nossas ações têm um alcance muito grande. Precisamos ser muito responsáveis em tudo o que fazemos.

ASPECTOS TÉCNICOS

Nós temos um time multidisciplinar e não acreditamos em unicórnios. Valorizamos a formação acadêmica, mas estamos mais interessados no seu conhecimento, não importa aonde ou como você o tenha adquirido. Acreditamos que o conhecimento de todas as pessoas do time, junto com um ambiente colaborativo, nos dará a cobertura do conhecimento necessário para o nosso trabalho. Sendo assim, se você se identifica com alguns dos aspectos abaixo, tem bastante a contribuir como nosso time! Os principais aspectos técnicos que usamos são:

Manuseio de dados: nossa matéria-prima são os dados, então é importante que você tenha habilidade em usar data lakes/warehouses para obter dados brutos, analisar sua qualidade, realizar as transformações necessárias e armazená-los de maneira mais refinada. As ferramentas que usamos atualmente são:

  • Notebook Databricks (que podem ser usados com Python, R, Scala e SQL);
  • AWS Athena (SQL);

Pensamento analítico: precisamos olhar para números e gráficos para identificar problemas, comportamentos, tendências e oportunidades. As ferramentas que usamos atualmente são:

  • Notebook Databricks, seja com as ferramentas nativas ou usando bibliotecas Python como Pandas, Seaborn, ggplot, etc.;
  • Tableau;
  • Amplitude - Product Analytics;

Estatística: em nosso dia-a-dia, trabalhamos o tempo todo com hipóteses, previsões, inferências, experimentos e medições. É extremamente importante que saibamos como executar isso da maneira correta e tenhamos muita confiança em nossas conclusões.

Aprendizado de máquina: em um ambiente de grande escala, temos que usar ferramentas que nos permitam olhar o todo e criar soluções sem viés e que possam ser evoluídas de maneira orgânica. Para isso, criamos modelos que são  capazes de prever, classificar, estimar e priorizar eventos e insumos, oferecendo mais valor para o ecossistema iFood. Atualmente utilizamos bibliotecas comuns na comunidade de Data Science, como Spark-MLlib, Scikit-learn, rstats, etc.

Engenharia de software: a Ciência cria o valor, e quem o entrega para o alvo final é a Engenharia. Muitas de nossas soluções são integradas à operação do iFood e precisam ser executadas de maneira escalável, automática e com bom desempenho. Além disso, muitas de nossas atividades cotidianas podem ficar muito mais fáceis com maiores habilidades de programação e automação. Nossa stack atual é baseada no Apache Spark e composta  por vários serviços e ferramentas da AWS.

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