БразилияCientista de Dados Especialista
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БразилияSenior
a/b testingmetricspipelinesmonitoringmodeling
Lead and productize AI models for ads decision-making and bidding optimization including experiment design, KPI definition, and production monitoring.
Другое
- Nós, 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 disso.
- Experiência prévia em Ads e otimização de bidding
- Liderar construção e produtização de modelos de IA para decisão de anúncios e modelos de BID, do experimento ao monitoramento em produção
- Definir KPIs e métricas de negócio para mensurar impacto dos modelos e pipelines
- Projetar, avaliar e analisar experimentos e testes A/B para validar hipóteses de produto
- Desenhar e revisar arquitetura técnica das soluções de dados e modelos, garantindo escalabilidade, observabilidade e reprodutibilidade
- Implementar e manter pipelines de dados e modelos em ambientes distribuídos
- Monitorar performance de modelos em produção, detectar deriva e executar ações corretivas
- Desbloquear impedimentos técnicos de maior complexidade e priorizar entregas de maior impacto
- Colaborar com times de produto, engenharia e negócios para alinhar soluções e garantir impacto mensurável
- Mentorar e apoiar membros mais juniores, disseminando boas práticas de engenharia e modelagem
- Mentalidade de dono com foco em resultados e priorização 80/20
- Proatividade para identificar e resolver impedimentos técnicos
- Capacidade de traduzir demandas de stakeholders em soluções técnicas e métricas
- Habilidade para comunicar resultados técnicos para diferentes audiências
- Disposição para promover conflitos produtivos e fomentar melhoria contínua
- Orientação para construir soluções escaláveis, observáveis e reprodutíveis
- Forte base em estatística e matemática aplicada para modelagem e validação
- Atuação prática com IA generativa aplicada a problemas de produto
- Experiência com MLOps, incluindo monitoramento, logs e versionamento de datasets
- Familiaridade com Databricks e plataformas de processamento distribuído
- Experiência com Docker e Kubernetes
- Conhecimento de serviços em nuvem AWS
- Experiência com LLMs, prompt engineering e agentes baseados em IA
- Contribuições para projetos open source ou publicações técnicas