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
1. 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.
2. 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.
3. 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.
4. 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.
5. 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.
6. 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.
7. 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.
8. 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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