
Líder de Analytics e IA
2 semanas atrás
Responsabilidades (descrever a atuação):
- Liderança em iniciativas envolvendo Analytics e IA, como participação em pré-vendas, elaboração de propostas técnicas, e acompanhamento técnico de profissionais.
- Liderança na formação de novos talentos (Trainees), como acompanhamento de PDI Técnico em Analytics, e gerenciamento das demandas iniciais.
- Desenvolvimento de Produtos GenAI: Conceber, desenvolver e implementar produtos de inteligência artificial generativa, dentro da nossa estrutura de Lab.
- Participação em Assessments de Analytics, medindo a maturidade em Analytics de nossos clientes, preferencialmente apoiado nas definições do DAMA-DMBOK.
- Pipelines de Machine Learning: Criar e otimizar pipelines para assegurar eficiência e escalabilidade das soluções de IA.
- Business Intelligence: coordenação de Business Intelligence interno para geração de insights das áreas Comerciais, Finanças, People etc.
Diferenciais Competitivos:
- Experiência com dados não estruturados (texto, imagens, áudio) e técnicas de NLP ou visão computacional.
- Conhecimento prático de DevOps/MLOps para automação e monitoramento de soluções de IA.
Requisitos técnicos necessários:
Formação Acadêmica:
Graduação em Ciência da Computação, Engenharia, Estatística ou áreas correlatas. Pós-graduação é um diferencial.
Experiência Profissional:
Mínimo de 8 anos de experiência relevante em Analytics, Business Intelligence, Machine Learning/Data Science, e com vivência nas tecnologias recentes de GenAI.
Conhecimentos Técnicos:
- Proficiência em Python e bibliotecas/frameworks de Machine Learning (TensorFlow, Keras, Scikit-learn, etc.).
- Experiência avançada em SQL para manipulação de dados.
- Familiaridade com plataformas de nuvem como GCP ou Azure, com ênfase em serviços voltados para IA e machine learning.
- Vivência em GenAI: Experiência no desenvolvimento de soluções utilizando inteligência artificial generativa é altamente desejável.
Gestão de Equipes:
Perfil sênior que consiga organizar as atividades e também de outros integrantes, resolver impedimentos e outras situações ambíguas.
Mentalidade e Soft Skills:
- Inovação e Criatividade: Capacidade de propor soluções criativas para desafios complexos, questionando o status quo.
- Habilidade Colaborativa: Facilidade para trabalhar com equipes multidisciplinares e traduzir desafios de negócio em soluções técnicas.
Certificações (desejáveis):
- Certificações em ciência de dados (ex.: Data Scientist Professional Certification).
- Certificações em gestão de projetos ágeis (ex.: Scrum Master, Agile Practitioner).
- Certificações em computação em nuvem (ex.: AWS Certified Machine Learning, Google Cloud Data Engineer).
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