Product Manager Senior (Inteligência Artificial)

Resumo da Posição:

Product Manager de IA (4 dias presenciais e 1 remoto em São Paulo - SP - Vaga CLT)

Responsabilidades e atribuições:

Liderar o ciclo completo de produtos de IA, da concepção e discovery à entrega e sustentação em produção.

Identificar, priorizar e validar oportunidades com foco em impacto de negócio, traduzindo dores em hipóteses testáveis.

Liderar a squad com propósito, dando contexto, removendo bloqueios e facilitando a colaboração entre produto, dados, engenharia e design.

Construir e evoluir o roadmap, fatiando entregas em MVPs que maximizem aprendizado e geração de valor.

Atuar como ponte entre as áreas de negócio e os times técnicos, garantindo execução, entrega e adoção das iniciativas.

Definir e acompanhar KPIs de resultado, iterando o produto com base em evidências e dados.

Estruturar e governar bases de conhecimento e diretrizes que asseguram qualidade, consistência e alinhamento das respostas geradas por IA.

Garantir que as soluções de IA sejam responsáveis, seguras e financeiramente sustentáveis, em conformidade com privacidade e proteção de dados (LGPD).

Gerir conflitos e alinhar expectativas entre stakeholders e o time.

Requisitos e qualificações:

Experiência comprovada como Product Manager, com participação ativa na construção de produtos de IA (não apenas gestão de backlog, mas decisões de arquitetura e trade-offs de solução).

Vivência em produto, estratégia, CX ou transformação digital, com forte orientação a resultados.

Histórico de validação de hipóteses com MVPs em ciclos curtos, priorizando aprendizado rápido sobre documentação extensa.

Experiência trabalhando lado a lado com times técnicos (dados e engenharia), traduzindo necessidades de negócio em casos de uso viáveis.

Capacidade de influenciar e mobilizar múltiplas áreas (engenharia, dados, design, jurídico, riscos) em torno de um objetivo comum.

Graduação completa (áreas de Tecnologia, Negócios, Engenharia ou correlatas).

Diferencial para formações em áreas técnicas ou exatas (Ciência da Computação,

Engenharia, Estatística, Ciência de Dados ou correlatas).

Hard Skills:

Visão de negócio aplicada a IA: entendimento claro de como produtos de IA geram receita, reduzem custo ou criam vantagem competitiva, com capacidade de modelar a monetização da solução.

Discovery e definição de produto: domínio de frameworks de descoberta, formulação de hipóteses e priorização orientada a impacto de negócio.

Pensamento em fatias / MVP: habilidade de quebrar entregas no menor incremento que gera aprendizado e valor, evoluindo o produto de forma iterativa.

Fluência em IA Generativa e Agêntica: entendimento prático de LLMs, RAG (Retrieval-Augmented Generation), orquestração de agentes e protocolos de integração como MCP (Model Context Protocol) — o suficiente para dialogar com engenharia sobre viabilidade, limitações, custos e riscos.

Mensuração e dados: definição e acompanhamento de KPIs de produto e de negócio (adoção, eficiência, ROI), com leitura de métricas para guiar priorização e iteração.

Avaliação de modelos: familiaridade com a avaliação da qualidade e consistência das respostas geradas por IA, definindo testes e métricas para garantir que a solução funcione bem antes e depois de ir para produção.

Buy vs. build: capacidade de avaliar ferramentas de mercado e decidir entre construir ou adquirir, com base em requisitos técnicos e de custo.

Diferenciais:

Conhecimento em esteira de concessão de crédito: familiaridade com a jornada de análise, score, aprovação e gestão de risco — um forte plus dado o contexto de documentos e decisão.

Experiência gerenciando produtos de IA já em produção, com resultados de negócio mensuráveis.

Vivência em ambientes de startup ou incubação, com cultura de experimentação e prototipação rápida.

Conhecimento em funcionalidades de IA da Claude e OpenAI, como Cowork, Skills e Code

Soft Skills

• Liderança; Autonomia; Comunicação; Vontade de crescer; Voz ativa: Disrupção.