Head de Data & AI

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Resumo da Posição
Papel de liderança estratégica e técnica focado em construir a arquitetura de dados e o sistema por trás da ambição de Consumer Intelligence da empresa: dados enterprise seguros, modelos substituíveis, observabilidade e aprendizados que melhorem cada execução. Não é uma posição para manter um laboratório acadêmico isolado ou apenas selecionar modelos, mas sim para conectar diretamente pesquisa, dados e IA ao produto e às decisões reais dos clientes, sabendo quando avançar ou reduzir escopo.

Principais Responsabilidades e Atribuições

• Transição de Liderança: Garantir a continuidade e evolução da capacidade de Data & AI durante a transição da liderança atual.
• Arquitetura Enterprise: Liderar a arquitetura de dados da camada de Consumer Intelligence (contratos, lineage, ontologias, qualidade, permissões, tenant boundaries e acesso progressivo).
• Learning Control Plane: Gerenciar a estrutura de aprendizado do sistema, incluindo traces, evals, model routing, observabilidade, human review, abstention, outcomes, calibração e custos.
• Pesquisa Aplicada: Conduzir a agenda de Research & ML aplicada a decisões de produto e cliente, estabelecendo baselines, comparadores, falsificadores e critérios rígidos de release.
• Criação de Primitivos: Converter falhas e aprendizados de campo em componentes reutilizáveis, evals, workflows, políticas, runbooks e memória de plataforma.
• Desenvolvimento do Time: Formar e guiar uma equipe de alta performance que tome boas decisões técnicas com autonomia, sem depender do Head ou do CEO para cada passo.

Requisitos e Qualificações Técnicas

• Arquitetura de Dados Enterprise: Profundidade em contratos de dados, linhagem (lineage), ontologias, qualidade, integração e ambientes corporativos complexos.
• Sistemas de ML/LLMs: Conhecimento profundo em sistemas modernos de IA, abrangendo evals, RAG/memória, agentes, roteamento de modelos (model routing) e técnicas de adaptação justificadas.
• MLOps e Observabilidade: Domínio em rastreamento de experimentos (experiment tracking), identificação de desvios (drift), processos de release/rollback, controle de custo, latência e resposta a incidentes.
• Segurança e Governança: Capacidade de garantir a segurança técnica e governança de dados/AI, atuando em parceria direta com times de Security, Trust e Legal.
• Desenho Experimental: Sólida base em pesquisa aplicada, calibração, baselines, análise de falhas e tradução de conceitos científicos para funcionalidades de produto.
• Inglês avançado/fluente: Comunicação em inglês para acompanhar pesquisas de ponta, fornecedores internacionais e novos modelos do mercado.

Diferenciais Desejáveis

• Experiência prévia em proteger com sucesso sistemas críticos contra overclaim (promessas excessivas do modelo), data leakage (vazamento de dados), drift, reward hacking, custos invisíveis ou dependência excessiva de fornecedores (vendor lock-in).
• Perfil hands-on que revisa arquitetura e experimentos de perto, mas que mede o próprio sucesso pela autonomia alcançada por seu time.

Soft Skills

• Julgamento de Escopo (Scope Judgment): Capacidade de reduzir o escopo de projetos complexos de IA sem destruir o valor de negócio.
• Julgamento de Tempo (Time Judgment): Habilidade para identificar urgências, riscos e incógnitas (unknowns) antes de firmar compromissos de entrega.
• Julgamento de Qualidade (Quality Judgment): Rigor para definir critérios de avaliação (evals), limites de falha (failure boundaries), releases e estratégias de rollback.
• Foco no Valor do Cliente (Customer-Value Judgment): Mentalidade obstinada em conectar a tecnologia diretamente a uma decisão, ação e resultado real para o cliente.
• Visão de Sistemas (Systems Judgment): Capacidade de olhar para uma falha ou caso local isolado e transformá-lo em um sistema ou primitivo reutilizável na plataforma.
• Transparência: Conforto em dizer "ainda não sabemos" e capacidade de transformar a incerteza técnica em um teste ou experimento estruturado. 

Modalidade: Remoto (com visitas pontuais ao escritório em São Paulo/SP)