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: Projetar e implementar componentes da plataforma de agentes — APIs, SDKs, MCP Gateway, sistemas de memória e pipelines de RAG — com autonomia e foco em entrega Implementar agentes de IA de complexidade média com orquestração multi-step, tool calling, memória e retrieval Construir pipelines de avaliação (evals) para medir qualidade de agentes e implementar guardrails robustos (grounding, hallucination detection, safety) Implementar observabilidade abrangente de agentes — traces, métricas, custos de LLM e alertas de degradação Otimizar custo e latência de chamadas LLM em produção, aplicando o princípio 80/20 pra identificar o que realmente importa Contribuir para a developer experience da plataforma — SDKs, documentação e onboarding de builders internos Mentorar engenheiros mais juniores com code reviews construtivos e contribuir para documentação técnica da equipe Colaborar com times de produto, negócio e outras especialidades, escalando questões efetivamente para líderes técnicos quando necessário Ingredientes Que Buscamos: Experiência de desenvolvimento com Python e prática com ecossistema de AI/LLMs — LangChain, DSPy, frameworks de agentes ou similares Vivência com sistemas distribuídos, Kubernetes e infraestrutura cloud (preferencialmente AWS) Capacidade de projetar componentes de sistema de média complexidade — APIs, serviços resilientes com retry, circuit breaker e graceful degradation Experiência com pipelines MLOps (treino, validação, deploy, rollback) e otimização de custo/latência de serving Prática em decompor projetos grandes em passos iterativos, avaliando múltiplas soluções e fazendo escolhas pragmáticas Transparência sobre erros, feedback proativo e capacidade de adaptar comunicação para diferentes audiências Para Realçar o Sabor: Vivência com agentes de IA — orquestração multi-step, tool calling, RAG, memória, guardrails Experiência com avaliação de agentes — benchmarks, LLM-as-judge, datasets de qualidade Ter atuado com observabilidade específica de GenAI (Langfuse, OpenTelemetry) e monitoramento de drift/degradação Vivência com busca vetorial/semântica e técnicas de retrieval (reranking, hybrid search) Experiência com protocolos abertos de integração (MCP, A2A) ou gateways de serviços Buscamos uma pessoa apaixonada por tecnologia e inovação, que esteja sempre em busca de novos aprendizados e que goste de desafios. Se você se identifica com este perfil, adoraríamos conhecer você!