Descrição da vaga
Vice-Presidência: CIO
Local de Trabalho: Eco Berrini | São Paulo
Diretoria: Dados e Inteligência Artificial
O(a) Gerente de Inteligência Artificial será responsável por liderar a agenda técnica-operacional da área de Governança e Inovação de IA, garantindo que as soluções, plataformas, práticas e capacidades transversais de IA evoluam com excelência técnica, eficiência de custos, observabilidade, qualidade, segurança e escalabilidade.
Esse papel terá responsabilidade direta sobre temas como FinOps para IA, LLMOps, observabilidade, avaliação de modelos, gestão de capítulos técnicos, além da criação e condução de um Laboratório de IA, estrutura voltada à validação de novas ferramentas, experimentação aplicada, construção de protótipos e aceleração de soluções para dores reais de negócio.
Trata-se de uma posição que exige profundidade técnica, visão de produto, capacidade de gestão de pessoas e forte articulação com áreas de delivery, arquitetura, dados, segurança, tecnologia e negócio. O objetivo é transformar inovação em capacidade operacional: testar rápido, medir com rigor, escalar o que gera valor e transicionar soluções maduras para os times responsáveis pela entrega em produção.
Responsabilidades e atribuições
Atuação cross na área de Governança e Inovação de inteligência artificial:
Atuar como referência técnica transversal para a área de Governança e Inovação de IA, apoiando diferentes frentes na avaliação, estruturação, evolução e governança de soluções baseadas em inteligência artificial.
Contribuir para a definição de padrões técnicos, guidelines, playbooks, frameworks e boas práticas para uso de IA generativa, LLMs, SLMs, RAG, agentes, NLP, copilotos, chatbots e automações inteligentes.
Apoiar a tomada de decisão técnica em iniciativas estratégicas, avaliando alternativas de arquitetura, modelos, plataformas, fornecedores, abordagens de implementação e critérios de escalabilidade.
Atuar em parceria com gerentes, chapters técnicos, squads de delivery, arquitetura, dados, segurança, jurídico e áreas de negócio para garantir consistência técnica, viabilidade operacional e aderência às diretrizes de governança da área.
Identificar oportunidades de reuso, padronização e melhoria contínua em soluções de IA, contribuindo para acelerar a entrega de valor com qualidade, segurança e eficiência.
Gestão dos chapters de IA:
Apoiar tecnicamente os chapters cross da área, incluindo Prompt Engineering, NLP, Curadoria, Avaliação de Modelos e demais especialidades necessárias à construção e evolução de soluções de IA.
Contribuir para a criação e evolução de práticas de prompt engineering, desenho de fluxos conversacionais, avaliação de respostas, curadoria de bases de conhecimento e melhoria de performance de soluções baseadas em linguagem natural.
Apoiar a definição de critérios de qualidade para soluções de IA, considerando precisão, relevância, groundedness, segurança, toxicidade, alucinação, experiência do usuário, custo, latência e aderência ao contexto de negócio.
Produzir materiais técnicos, documentações, recomendações, guias de implementação e referências reutilizáveis para acelerar a adoção qualificada de IA pelas áreas de delivery e negócio.
Atuar como multiplicador técnico, contribuindo para a evolução de competências da área e para a disseminação de boas práticas de IA aplicada.
Inovação aplicada e Laboratório de IA:
Contribuir para a estruturação e operação do Lab de IA, apoiando a validação de novas ferramentas, plataformas, modelos, frameworks e soluções emergentes.
Apoiar a condução de experimentos, provas de conceito, MVPs e protótipos voltados à resolução de dores reais de negócio, com definição clara de hipóteses, métricas de sucesso, limitações, riscos e critérios de transição.
Transformar problemas pouco estruturados em abordagens testáveis, ajudando áreas de negócio a identificar onde IA pode gerar valor real e onde não há maturidade, viabilidade ou benefício suficiente.
Avaliar a viabilidade técnica de soluções inovadoras, considerando integração com sistemas corporativos, requisitos de segurança, privacidade, escalabilidade, custo, operação e manutenção.
Documentar aprendizados, resultados de experimentos, recomendações técnicas e critérios de handover para áreas de delivery, garantindo que iniciativas promissoras possam evoluir de forma estruturada para produção.
Avaliação de modelos, ferramentas e arquiteturas:
Liderar ou apoiar avaliações técnicas de modelos, plataformas, ferramentas e fornecedores de IA, incluindo soluções proprietárias, open source, cloud, frameworks de orquestração, ferramentas de observabilidade e ambientes de desenvolvimento.
Construir benchmarks comparativos considerando qualidade de resposta, custo, latência, robustez, segurança, privacidade, explicabilidade, integração, escalabilidade e aderência às necessidades da companhia.
Avaliar arquiteturas de IA generativa, incluindo RAG, agentes, multiagentes, fine-tuning, function calling, model routing, embeddings, bases vetoriais e integração com APIs e sistemas legados.
Apoiar decisões de make-or-buy, seleção de fornecedores, escolha de modelos, estratégias de arquitetura e evolução de plataformas internas de IA.
Manter radar tecnológico sobre tendências de IA generativa, agentes autônomos, modelos multimodais, LLMOps, avaliação de modelos, segurança em IA, observabilidade e novas ferramentas de produtividade e automação.
LLMOps, observabilidade e melhoria contínua:
Apoiar a definição e evolução de práticas de LLMOps para garantir rastreabilidade, versionamento, avaliação, monitoramento, segurança e evolução contínua de soluções baseadas em modelos de linguagem.
Contribuir para a criação de métricas, dashboards e processos de acompanhamento de soluções de IA, incluindo uso, custo, qualidade, latência, erros, feedback, drift, alucinação, toxicidade, aderência ao contexto e satisfação do usuário.
Apoiar a estruturação de testes automatizados e avaliações humanas para modelos, prompts, agentes e pipelines de IA.
Identificar oportunidades de melhoria em soluções já existentes, propondo ajustes em prompts, bases de conhecimento, orquestração, modelo utilizado, arquitetura, critérios de fallback ou mecanismos de controle.
Colaborar com times técnicos para garantir que soluções de IA tenham padrões mínimos de confiabilidade, monitoramento, auditabilidade e capacidade de evolução.
FinOps para IA e eficiência técnica:
Apoiar a estruturação de práticas de FinOps aplicadas a IA, contribuindo para visibilidade, controle e otimização de custos associados a modelos, tokens, inferência, infraestrutura, armazenamento, ferramentas e pipelines.
Analisar relação entre custo, performance e valor gerado por soluções de IA, apoiando recomendações sobre escolha de modelos, uso de caching, compressão de prompts, roteamento inteligente, limites de consumo e alternativas arquiteturais.
Contribuir para a criação de indicadores de eficiência técnica, como custo por interação, custo por resolução, custo por caso de uso, consumo por área, latência, taxa de sucesso e qualidade percebida.
Apoiar discussões com arquitetura, cloud, dados, finanças, fornecedores e áreas de negócio para garantir uso racional e sustentável das capacidades de IA.
Governança técnica e uso responsável de IA:
Apoiar a frente de governança da área na avaliação técnica de riscos associados a soluções de IA, incluindo riscos de privacidade, segurança, viés, explicabilidade, alucinação, uso indevido, dependência tecnológica e impacto ao cliente.
Contribuir para a definição de critérios técnicos de classificação, aprovação e acompanhamento de iniciativas de IA, conectando risco, valor, complexidade, dados utilizados e nível de automação.
Apoiar a construção de políticas, normativos e orientações internas com insumos técnicos sobre uso responsável, limites de modelos, boas práticas de desenvolvimento e controles necessários.
Atuar como ponte entre governança e enablement técnico, garantindo que diretrizes de Responsible AI sejam traduzidas em práticas concretas para desenho, construção, avaliação e operação de soluções.
Comunicação técnica e executiva:
Produzir análises, pareceres técnicos, comparativos, business cases, recomendações e apresentações executivas que apoiem decisões estratégicas sobre adoção e evolução de IA.
Traduzir temas técnicos complexos em linguagem clara para diferentes públicos, incluindo liderança executiva, áreas de negócio, times técnicos, jurídico, segurança e governança.
Comunicar riscos, limitações, trade-offs e recomendações de forma objetiva, baseada em evidências e orientada à decisão.
Contribuir para fóruns, comitês, rituais técnicos e apresentações da área, trazendo profundidade analítica e clareza sobre oportunidades, riscos e próximos passos.
Requisitos e qualificações
Requisitos e qualificações – Obrigatórios:
Formação superior em Ciência da Computação, Engenharia da Computação, Sistemas de Informação, Engenharia, Matemática Aplicada, Estatística, Ciência de Dados ou áreas correlatas.
Experiência sólida em projetos de inteligência artificial, ciência de dados, machine learning, IA generativa, NLP, engenharia de software, arquitetura de soluções ou áreas correlatas.
Conhecimento prático de LLMs, SLMs, IA generativa, RAG, embeddings, agentes, orquestração, NLP, prompt engineering e integração de soluções de IA com sistemas corporativos.
Capacidade de avaliar modelos, plataformas, ferramentas e arquiteturas de IA com critérios técnicos estruturados, considerando qualidade, custo, latência, segurança, privacidade, escalabilidade e valor para o negócio.
Experiência com cloud, APIs, pipelines, integração de sistemas, arquitetura distribuída ou ambientes corporativos de tecnologia.
Conhecimento de ciclo de vida de modelos e soluções de IA, desde experimentação e prototipação até avaliação, deploy, monitoramento e melhoria contínua.
Capacidade analítica para estruturar benchmarks, testes, métricas, diagnósticos, recomendações e comparativos técnicos.
Boa comunicação oral e escrita, com habilidade para traduzir complexidade técnica em linguagem clara para públicos executivos e não técnicos.
IInglês e espanhol avançados para interação com times globais da Telefônica, leitura e discussão de documentação técnica, papers, benchmarks, materiais de fornecedores e tendências globais de IA
Requisitos e qualificações – Desejáveis:
Experiência com plataformas e ferramentas como Azure OpenAI, Google Vertex AI, AWS Bedrock, OpenAI, Anthropic, IBM WatsonX, Databricks, MLflow, LangChain, LlamaIndex, CrewAI, AutoGen ou equivalentes.
Vivência com LLMOps, MLOps, observabilidade, avaliação contínua de modelos, versionamento, monitoramento, testes automatizados e métricas de qualidade de IA.
Conhecimento em FinOps aplicado a cloud ou IA, incluindo custo por token, otimização de inferência, caching, model routing, compressão de prompts e análise de custo-performance.
Experiência em construção de protótipos, provas de conceito, MVPs, labs de inovação, squads de experimentação ou ambientes de inovação corporativa.
Conhecimento em frameworks de governança e risco de IA, como NIST AI RMF, ISO 42001, EU AI Act, LGPD aplicada a IA ou Responsible AI.
Vivência em empresas de telecom, tecnologia, financeiro, utilities ou setores regulados com operação em escala.
Experiência com bases vetoriais, busca semântica, RAG corporativo, curadoria de conhecimento, pipelines de ingestão e avaliação de qualidade de respostas.
Participação em comunidades técnicas, publicações, talks, hackathons, projetos open source ou fóruns de IA, dados, arquitetura ou engenharia.
Pós-graduação, MBA ou especialização em Inteligência Artificial, Ciência de Dados, Engenharia de Software, Arquitetura de Soluções, Cloud, Inovação ou Gestão de Tecnologia.
Perfil esperado – hard & soft skills:
Profundidade técnica em IA aplicada, com capacidade de entender, avaliar e orientar soluções complexas sem perder a visão de negócio.
Pensamento crítico e analítico para questionar premissas, identificar riscos ocultos, comparar alternativas e propor recomendações baseadas em evidências.
Postura cross e colaborativa, atuando bem com diferentes áreas, níveis hierárquicos e perfis profissionais.
Comunicação clara, objetiva e estruturada, com capacidade de traduzir tecnologia em impacto, risco, valor e decisão.
Curiosidade intelectual e atualização contínua sobre IA generativa, modelos, agentes, ferramentas, arquitetura, governança e tendências de mercado.
Mentalidade de experimentação, com capacidade de transformar problemas de negócio em hipóteses, protótipos, testes e aprendizados práticos.
Orientação a qualidade, reuso e escalabilidade, evitando soluções pontuais sem critérios de evolução.
Conforto com ambiguidade e temas emergentes, sabendo atuar mesmo quando o problema, a tecnologia ou o processo ainda estão em definição.
Capacidade de influência técnica sem autoridade formal, construindo credibilidade por consistência, clareza e profundidade.
Visão sistêmica para conectar decisões técnicas a impactos em custo, operação, cliente, regulação, segurança e estratégia.
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