Job Description

Nós somos a Quality Digital! Saiba mais sobre a gente:

• Uma frase que nos define - Somos especialistas em soluções de TI e apaixonados por inovação! 🚀
• Ao infinito e além - Somos #semfronteiras. Nosso time está espalhado pelo Brasil e pelo mundo 🌎
• Nossa cultura - Mesmo distantes, estamos juntos 🧡 Temos cerimônias para estarmos mais próximos, compartilhar conhecimento e ficar por dentro das novidades da nossa empresa!
• Somos diversos - Um dos nossos compromissos é fazer da companhia um ambiente cada vez mais diverso, inclusivo e respeitoso, valorizando e promovendo a pluralidade. Por isso, aqui temos espaço para todas as pessoas, independente de raça, gênero, idade, orientação sexual, crença religiosa ou deficiência. 🏳️‍🌈👩🏾‍🦽
• Nosso objetivo - Potencializar os negócios dos nossos clientes através de soluções inovadoras e sustentáveis. Topa vir com a gente nessa? 🎯

O que buscamos?

Buscamos uma pessoa para atuar como Product Manager, responsável por liderar a concepção, evolução e adoção de uma nova frente de produtos digitais baseados em Inteligência Artificial.

Essa posição atuará na interseção entre produto, engenharia de software, arquitetura e Inteligência Artificial, trabalhando diretamente com liderança técnica, AI Product Engineers, arquitetos e demais especialistas na construção de produtos que utilizam LLMs, agentes, workflows e automações inteligentes.

Não buscamos um Product Manager generalista que apenas organize backlog, cerimônias ou requisitos.

Esperamos uma pessoa com maturidade técnica, capaz de compreender profundamente como produtos de IA são construídos, discutir alternativas de arquitetura com engenheiros, questionar decisões técnicas, avaliar trade-offs entre qualidade, custo e complexidade e transformar problemas de negócio em produtos tecnicamente viáveis.

Essa pessoa deverá participar ativamente desde a identificação do problema até a definição da solução, experimentação, construção, validação, rollout e evolução do produto em produção.

Como será o seu dia a dia:

Principais responsabilidades

Estratégia de produto

• Definir visão, estratégia e roadmap para produtos baseados em Inteligência Artificial.
• Transformar problemas organizacionais e oportunidades de negócio em hipóteses de produto.
• Priorizar iniciativas considerando valor, viabilidade técnica, risco, custo e capacidade de execução.
• Definir objetivos, métricas de sucesso e critérios de adoção.
• Avaliar continuamente quais iniciativas devem evoluir de experimentos para produtos escaláveis.
• Identificar oportunidades de reutilização de capacidades entre diferentes produtos.
• Trabalhar com visão de plataforma quando componentes ou capacidades puderem ser compartilhados entre múltiplas soluções.
• Construir business cases e apoiar decisões de investimento em novas iniciativas.

Product Discovery

• Conduzir discovery de produtos técnicos envolvendo engenharia, arquitetura, negócio e usuários.
• Mapear processos existentes antes de propor soluções utilizando Inteligência Artificial.
• Identificar claramente quais problemas realmente justificam utilização de LLMs ou agentes.
• Estruturar hipóteses e experimentos para validar valor antes de grandes investimentos.
• Trabalhar com protótipos e provas de conceito quando necessário.
• Definir critérios claros para evolução de POCs para produtos.
• Avaliar impactos técnicos, operacionais e organizacionais das soluções propostas.

Gestão de produtos de IA

• Compreender as particularidades de produtos baseados em sistemas não determinísticos.
• Definir métricas específicas para agentes e aplicações utilizando LLMs.
• Trabalhar com critérios de qualidade, precisão, consistência e taxa de sucesso.
• Definir estratégias de avaliação e acceptance criteria para funcionalidades de IA.
• Apoiar a construção de datasets e cenários de avaliação.
• Utilizar dados de produção para identificar padrões de falha e oportunidades de evolução.
• Acompanhar custo por execução, consumo de tokens, latência e utilização de modelos.
• Avaliar trade-offs entre qualidade, velocidade, autonomia e custo.
• Participar de decisões relacionadas à escolha e roteamento de modelos.

AI Agents e Agentic Workflows

• Compreender arquiteturas baseadas em agentes, ferramentas e workflows.
• Participar da definição de responsabilidades e limites de atuação dos agentes.
• Trabalhar com AI Product Engineers na definição de agentic workflows.
• Compreender conceitos de tool calling, agent routing, context management e memory.
• Definir situações que exigem human-in-the-loop.
• Estabelecer critérios de sucesso, fallback e encerramento para loops de execução.
• Apoiar decisões relacionadas ao nível adequado de autonomia dos agentes.
• Avaliar quando uma abordagem agentic agrega valor e quando uma solução determinística é mais adequada.

Context Engineering e conhecimento

• Compreender conceitos de RAG, embeddings, retrieval e vector search.
• Participar das discussões relacionadas à arquitetura de contexto das aplicações.
• Definir requisitos relacionados a fontes de informação, relevância, atualização e qualidade.
• Entender problemas relacionados a context windows, tokenização e limites de contexto.
• Trabalhar com engenharia na definição de estratégias de context engineering.
• Considerar segurança, autorização e segregação de informações desde a concepção do produto.

FinOps de IA

• Incorporar custo de Inteligência Artificial como dimensão do produto.
• Acompanhar consumo de tokens e custo por modelo.
• Trabalhar com engenharia na otimização de prompts, contexto e chamadas de modelos.
• Avaliar economicamente diferentes modelos e arquiteturas.
• Construir métricas como custo por tarefa, custo por execução e custo por resultado bem-sucedido.
• Participar da definição de mecanismos de previsão e controle de consumo.
• Considerar custo de inferência nas decisões de produto e arquitetura.
• Avaliar impacto econômico da adoção de IA em processos de engenharia e negócio.

Arquitetura e engenharia

Não esperamos que o Product Manager seja responsável pela implementação das soluções, mas buscamos profundidade técnica suficiente para participar de discussões envolvendo:

• arquitetura de agentes;
• arquiteturas multitenant;
• APIs;
• eventos;
• processamento assíncrono;
• filas;
• bancos de dados;
• RAG;
• vector databases;
• cache;
• autenticação e autorização;
• observabilidade;
• CI/CD;
• containerização;
• serverless;
• integração entre sistemas;
• modelos de deployment.

A pessoa deve conseguir compreender diagramas de arquitetura, APIs e fluxos de dados e discutir os impactos das decisões tomadas pelo time técnico.

Diferenciais

• Formação ou experiência anterior em Engenharia de Software, Computer Science, Data Science ou áreas relacionadas.
• Experiência anterior como desenvolvedor, arquiteto, AI Engineer ou Technical Lead.
• Experiência prática construindo produtos ou plataformas baseados em agentes.
• Experiência com Amazon Bedrock.
• Experiência com LangGraph ou frameworks equivalentes.
• Experiência com plataformas internas, developer tooling ou produtos multitenant.
• Experiência com FinOps aplicado a IA.
• Experiência com frameworks de avaliação de LLMs.
• Experiência com observabilidade de agentes e aplicações baseadas em LLMs.
• Experiência com produtos enterprise.
• Vivência em ambientes de consultoria ou desenvolvimento de soluções para múltiplos clientes.

O que você vai encontrar aqui:

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