* Salário: R$ 18.000 a R$ 30.000 por mês (estimado)
* O valor exibido é uma estimativa calculada com base em dados públicos e referências do mercado. Não garantimos que este seja o salário oferecido para esta vaga específica.
Área: Tecnologia da Informação
Nível: Gerente
Você é apaixonado por dados e inteligência artificial e quer transformar necessidades de negócio em soluções inovadoras e escaláveis? Estamos à procura de um(a) Data & IA Product Manager com foco em gestão de produto, perfil técnico e forte capacidade analítica.
Foco: Produto de Dados e IA
Perfil desejado: Profissional com experiência prática em produtos baseados em dados e inteligência artificial. Alguém que compreenda profundamente requisitos técnicos, saiba traduzi-los em soluções de valor e se comunique bem com áreas de negócio e times técnicos. Menor foco em gestão de projetos aqui, o protagonismo é do produto.
Responsabilidades:
Definir a visão, estratégia e roadmap de produtos de IA ou dados;
Conduzir o processo de Discovery e Design dos produtos;
Validar hipóteses, priorizar backlog e garantir entregas com valor agregado;
Traduzir dores e requisitos de negócio em soluções baseadas em dados e IA por meio de user stories, métricas e funcionalidades;
Realizar QA dos artefatos técnicos com foco na experiência do produto;
Acompanhar e garantir que o produto gere valor real ao negócio;
Definir e monitorar métricas do produto como OKRs, ROI, acurácia, drift, entre outras;
Identificar e endereçar bloqueios ou riscos que possam impactar a entrega do produto.
Entregáveis esperados:
AI/Data Product Vision / Canvas;
Backlog priorizado (user stories, features e requisitos técnicos – DevOps);
Definição de KPI/OKR do produto;
Especificação das features do MVP/PoC e seu plano de evolução (roadmap).
Requisitos:
Experiência anterior com produtos de dados e/ou IA;
Conhecimento técnico sólido em engenharia de dados, IA, machine learning e arquitetura de soluções;
Capacidade de entender, criar e traduzir requisitos técnicos de forma clara e estruturada;
Familiaridade com métricas de performance (acurácia, drift, ROI, etc.);
Vivência com metodologias ágeis e ferramentas de priorização de backlog (RICE, MoSCoW, etc.).
Formação:
Engenharia, Ciência da Computação, Sistemas de Informação, ou áreas correlatas. Pós-graduação ou especialização em Dados/IA será um diferencial.