O Magazine Luiza completou 60 anos de idade e é uma das maiores empresas do país. Mas não somos apenas um grande conglomerado com 800 lojas físicas, e-commerce, financeira e demais negócios – somos a 6ª melhor empresa para trabalhar no Brasil e hoje das poucas empresas de varejo com a operação rentável.
Estamos em um momento muito especial: de transformação digital. Passaremos de uma empresa de varejo para uma empresa de tecnologia com pontos físicos e calor humano para os consumidores. Este é um dos desafios do Luizalabs - laboratório de P&D e responsável pela plataforma digital do Magazine Luiza. Temos grandes projetos pela frente nessa empreitada e isso é o que nos motiva em um propósito comum: revolucionar a forma como conhecemos o varejo e encantar o coração dos clientes.
Temos grande autonomia e responsabilidade, somos multidisciplinares, auto gerenciáveis e com pouca burocracia no nosso cotidiano, lutando para sempre romper barreiras que diminuam nossa capacidade de agregar valor ao negócio. Fazemos entregas frequentes e agimos rapidamente ao encontrar problemas; nosso ritmo é acelerado mas temos tranquilidade para planejar e executar nossas tarefas com qualidade.
O Magalu promove a diversidade.
Aqui você é bem-vindx em todas as vagas independentemente de gênero, orientação sexual, raça, etnia ou deficiência.
Nossa missão no Squad de Recomendações é de entender, personalizar e simplificar a jornada de compra dos nossos clientes.
Para isso, utilizamos ciência e engenharia em um casamento que trafega desde a construção e implementação dos algoritmos até escalá-los para milhões de acessos e milhares de pessoas.
Seu desafio como desenvolvedor backend será criar e evoluir micro-serviços que são compõem nossa plataforma de recomendações suportando milhares de requisições; propor e discutir novas soluções/arquiteturas buscando a alta escalabilidade do produto em conjunto com as métricas de sucesso.
- Conhecimento em arquiteturas de streaming usando message queues (SQS, Kafka, RabbitMQ, etc);
- Desenvolver APIs de alta performance acessando bancos de dados relacionais e não-relacionais;
- Ser proficiente em Python e/ou Java e/ou Go;
- Paixão por desenvolver código de qualidade utilizando conceitos de metodologias ágeis;
- Curiosidade sobre o desenvolvimento de modelos e sistemas de recomendação;
Desejável
- Mestrado na área de recomendações ou estar cursando ou TCC de graduação no tema;
- Conhecimento em algoritmos e sistemas de recomendação (conteúdo e produtos);
- Conhecimento de arquitetura de sistemas distribuídos;
- Ser movido a experimentação :)
Benefícios
Nossa missão é criar produtos e serviços, oferecendo ao cliente final mais benefícios e uma melhor experiência de compra.
A tecnologia sempre esteve presente no Magalu, mas foi a partir de 2011 que que a nossa laboratório de tecnologia. Luizalabs, como é conhecida nossa área de inovação, foi responsável pelo grande case de transformação digital pela qual passamos e agora está crescendo para digitalizar o Brasil e levar a muitos o que é privilégio de poucos. Estamos investindo cada vez mais para criar soluções relevantes para todo o ecossistema da marca e transformar a experiência de consumo.
Hoje, só em tecnologia nós temos cerca de 1.500 profissionais divididos nos 5 escritórios ou trabalhando full time remoto nas áreas de desenvolvimento de software, Produto, Data Science e Machine Learning, UX e UI e agilidade.
Número de Funcionários
1001 a 5000 funcionáriosFundação
2012Faturamento Anual (em R$)
R$ 10 bi a R$ 100 biSede Global
São Paulo, BrasilSetores
Tech, Geeks & NerdsWebsite
http://luizalabs.com/2020
1ª Melhor Empresa de Varejo para Trabalhar no Brasil Great Place to Work (GPTW)
2019
1ª Melhor Empresa de Varejo para Trabalhar no Brasil Great Place to Work (GPTW)
2018
Prêmio E-Commerce Brasil Melhor E-Commerce do Brasil
2018
1ª Melhor Empresa de Varejo para Trabalhar no Brasil Great Place to Work (GPTW)
2018
2ª Melhor Empresa para Trabalhar no Brasil Great Place to Work (GPTW)
2017
Prêmio Ebit Melhores Lojas do E-commerce E-Bit
2017
6ª Melhor Empresa para Trabalhar na América Latina Great Place to Work (GPTW)
Funcionários e ex-funcionários que recomendam a empresa para se trabalhar.
Funcionários e ex-funcionários que acreditam que a empresa possui bom espaço para aprendizado.