AI Product Manager

Ser a ponte definitiva entre o potencial tecnológico da nossa infraestrutura de IA e o valor real de negócio. Este profissional será o "rosto" e a "voz" da plataforma Asimov, responsável por transformar dores complexas em features inovadoras (usando o ecossistema Databricks), garantir a governança e o cálculo de ROI dos projetos, e liderar a aculturação de IA em toda a empresa.

• Storytelling de Soluções: Traduzir algoritmos complexos e modelos de IA em propostas de valor claras para stakeholders técnicos e não-técnicos.
• Pitching de Produto: Atuar como o principal vendedor interno das soluções da plataforma Asimov, engajando áreas de negócio e demonstrando o impacto prático da IA no dia a dia deles.
• Gestão de Expectativas: Alinhar o que a IA pode fazer hoje versus o que é hype, mantendo a confiança dos times de negócio.
• Evangelização: Criar e conduzir workshops, treinamentos e pílulas de conhecimento para desmistificar a IA na empresa.
• Capacitação de Negócios: Ensinar as áreas core a identificar oportunidades de uso de IA, transformando usuários passivos em geradores de demandas qualificadas.
• Discovery de Negócio: Sentar com as áreas de negócio, entender seus gargalos operacionais ou metas de receita, e desenhar a arquitetura lógica da solução de IA ideal.
• Product Backlog: Transformar essas dores em requisitos claros (User Stories) para o time de engenharia de dados e cientistas de dados.
• Radar Tecnológico: Estar obcecado pelas novidades do mercado de IA (LLMs, IA Agêntica, RAG, etc.) e avaliar como integrá-las nativamente no Asimov.
• Exploração Databricks: Maximizar o uso do ecossistema Databricks (Mosaic AI, Unity Catalog, MLflow) para acelerar o desenvolvimento de novas features do Asimov, garantindo escalabilidade e segurança.
• Hub de Demandas: Atuar como a torre de controle de todas as iniciativas de IA, priorizando o backlog com base em impacto e esforço.
• Modelagem de ROI: Definir as métricas de sucesso financeiro e operacional antes do projeto começar. Medir rigorosamente o custo de computação/tokens (Databricks) versus o retorno gerado (eficiência, redução de churn, novas receitas).

• Ensino Superior Completo;
• Experiência sólida como Product Manager de produtos de dados ou IA.
• Conhecimento conceitual prático do ecossistema Databricks (saber o que a ferramenta é capaz de entregar em termos de ML/LLMs).
• Domínio de metodologias de Discovery de produto e frameworks de priorização (RICE, WSJF, etc.).
• Habilidade analítica para criar modelos financeiros de ROI, TCO (Total Cost of Ownership) e economia de custo/tempo.