Especialista em Inovação em Inteligência Artificial — Azul Linhas Aéreas | EarlyCV | EarlyCV

Descricao da vaga

A Azul é a maior companhia aérea do Brasil em número de destinos, com ações negociadas na NYSE. A área de TI não é suporte — tem assento estratégico na empresa. Hoje operamos com ferramentas como Claude Enterprise, Snowflake, Azure, AWS, GCP, Datadog, ServiceNow e Microsoft 365 — referências do que usamos agora, não uma lista fechada: o que importa é a capacidade de aprender rápido e aplicar a ferramenta certa para cada problema

Não buscamos um teórico de IA, nem um futurista de palco. Buscamos alguém que acorda pensando em como aplicar, hoje, o que o mercado de IA já está fazendo — dentro de uma companhia aérea real, com todas as suas restrições operacionais e regulatórias. Alguém que incomoda no bom sentido: traz benchmarks e cases concretos, constrói POCs que funcionam e não descansa enquanto o experimento não se torna produto com ROI mensurável. O perfil ideal é inconformado com o status quo e, ao mesmo tempo, pragmático o suficiente para separar o que é viável do que é prematuro — e do que é modinha sem substância. A diferença entre este profissional e um pesquisador de IA é simples: este entrega em produção.

Responsabilidades e atribuicoes

· Monitorar continuamente o ecossistema global de IA — modelos, frameworks, ferramentas e casos de uso em aviação e setores adjacentes (fintech, varejo, logística, saúde) — filtrando o que é relevante para a realidade da Azul.

· Traduzir tendências de mercado em oportunidades concretas de negócio, com análise de viabilidade técnica, esforço de implementação e potencial de ROI para cada uma.

· Construir e manter rede ativa com fornecedores, startups, pesquisadores e outras companhias aéreas na fronteira de adoção de IA, trazendo essas conexões para dentro da Azul.

Experimentação e Inovação

· Desenhar, executar e documentar POCs de IA com hipóteses claras, critérios objetivos de sucesso e prazo definido — sem POC eterno.

· Apresentar benchmarks, cases e resultados de experimentos para lideranças e áreas de negócio de forma a provocar reflexão e acelerar decisões de adoção.

· Incomodar a organização no bom sentido: trazer evidências externas que desafiem práticas atuais e criem senso de urgência para a inovação.

Implementação e Geração de Valor

· Conduzir a transição de POC para produção, garantindo que experimentos bem-sucedidos se tornem soluções escaláveis com impacto de negócio mensurável.

· Definir e acompanhar métricas de ROI para cada iniciativa de IA — receita gerada, custo evitado, horas economizadas, NPS, entre outras.

· Trabalhar junto às áreas de negócio (Comercial, Operações, Fidelidade, Manutenção, Finanças, entre outras) para identificar problemas reais que a IA pode resolver.

· Rejeitar, com a mesma convicção, aplicações de IA onde IA não é a melhor solução — priorizando o resultado do negócio sobre a tecnologia em si.

Disseminação e Cultura

· Ser o principal evangelizador de IA na Azul, por meio de workshops, demos, comunicações internas e apresentações.

· Desenvolver a maturidade em IA das áreas de negócio, formando parceiros internos capazes de identificar e co-construir oportunidades.

· Publicar ou apresentar externamente cases da Azul quando estrategicamente relevante, posicionando a empresa como referência em IA no setor aéreo.

Requisitos

· Domínio prático de LLMs e IA generativa em produção — não apenas conceitual: prompt engineering avançado, RAG, fine-tuning e avaliação de modelos.

· Experiência com plataformas de IA em escala empresarial — hoje usamos Claude Enterprise, Azure e AWS como referência, mas o que buscamos é know-how transferível, não domínio de uma ferramenta específica.

· Conhecimento de MLOps e LLMOps: ciclo de vida de modelos, versionamento, monitoramento e avaliação em produção.

· Capacidade de desenvolver e avaliar POCs com código: Python e principais frameworks de IA (LangChain, LlamaIndex ou equivalentes).

· Familiaridade com plataformas de dados modernas (hoje usamos Snowflake como referência) — não precisa ser engenheiro de dados, mas precisa saber consumir e orquestrar dados.

· Inglês avançado: leitura de papers e documentação técnica, e relacionamento com fornecedores e parceiros internacionais.

· Graduação em Ciência da Computação, Engenharia, Matemática, Física ou áreas correlatas.

· Pós-graduação em IA, Machine Learning ou áreas afins é diferencial, não requisito — o que conta é o histórico de entrega.

· Cases documentados de IA que foram de experimento para produção com ROI comprovado.

O que Esperamos nos Primeiros Dias

1 Mapeamento de oportunidades de maior impacto para IA na Azul, com análise de viabilidade, esforço estimado e ROI esperado — validado com as áreas de negócio.

2 POCs em execução, com critérios de sucesso definidos e prazo de avaliação estabelecido.

3 POC aprovada para produção, com plano de escalonamento e métricas de acompanhamento definidas.

4 Programa de disseminação de IA ativo: ações de capacitação ou evangelização para áreas de negócio.

5 Radar de mercado estruturado e recorrente: processo formal de monitoramento de tendências com output periódico para a liderança.

Modelo de Trabalho e Localização

· Regime híbrido: presença em torno de 3 dias por semana no escritório em Alphaville, Barueri.

· Disponibilidade para viagens nacionais e internacionais (conferências, visitas a parceiros, benchmarks in loco).

Especialista em Inovação em IA extremamente hands-on, e não apenas alguém com conhecimento conceitual. A frase que melhor resume a vaga é: “pegar IA, testar rápido, provar valor e colocar em produção.” O próprio JD deixa explícito que não querem um “teórico de IA” ou alguém focado apenas em tendências; querem quem transforme experimentos em produtos com ROI mensurável. JD Especialista AI.docx

O profissional que eu buscaria no mercado

É uma pessoa que técnica + inovação + visão de negócio + influência. Ela precisa combina profundidade acompanhar o que está acontecendo de mais novo em IA, trazer benchmarks e cases externos, identificar o que faz sentido para a empresa e rapidamente construir POCs. JD Especialista AI.docxO perfil está buscando um Especialista em Inovação em IA extremamente hands-on, e não apenas alguém com conhecimento conceitual. A frase que melhor resume a vaga é: “pegar IA, testar rápido, provar valor e colocar em produção.” O próprio JD deixa explícito que não querem um “teórico de IA” ou alguém focado apenas em tendências; querem quem transforme experimentos em produtos com ROI mensurável. JD Especialista AI.docx

O profissional que eu buscaria no mercado

É uma pessoa que combina profundidade técnica + inovação + visão de negócio + influência. Ela precisa acompanhar o que está acontecendo de mais novo em IA, trazer benchmarks e cases externos, identificar o que faz sentido para a empresa e rapidamente construir POCs. JD Especialista AI.

Mas existe um ponto crucial: POC sozinha não serve. O candidato precisa demonstrar casos em que levou uma solução da experimentação até produção, com escala e resultado concreto — redução de custo, geração de receita, ganho de produtividade, horas economizadas, NPS etc. JD Especialista AI.docx

Tecnicamente, eu seria rigorosa nestes pontos

O candidato precisa ter experiência prática com:

* LLMs e GenAI em produção

* RAG, prompt engineering avançado, fine-tuning e avaliação de modelos

* Python

* LangChain, LlamaIndex ou equivalentes

* MLOps e principalmente LLMOps

* Plataformas de IA enterprise, como Azure/AWS/Claude Enterprise ou equivalentes

* Capacidade de consumir/orquestrar dados em plataformas modernas como Snowflake

* Inglês avançado. JD Especialista AI.docx

Eu colocaria um peso especial em agentes autônomos/Agentic AI, porque aparece como diferencial desejável, especialmente se já tiver colocado agentes em produção. JD Especialista AI.docx

E comportamentalmente?

Aqui está uma parte muito importante dessa vaga. Não basta ser aquele excelente técnico que fica esperando alguém entregar um projeto perfeitamente estruturado.

Querem alguém provocador, curioso, rápido, autônomo e comunicativo. Uma pessoa capaz de chegar para uma liderança e dizer: “Vi isso acontecendo lá fora, acho que conseguimos aplicar aqui, vou testar e volto com números.”

Ao mesmo tempo, precisa ter maturidade para dizer: “Isso está na moda, mas para esse problema não vale a pena usar IA.”

E precisa conversar tanto com CEO e executivos quanto com engenharia e áreas operacionais, adaptando a linguagem. JD Especialista AI.docx

Minha leitura do perfil em uma frase: estão procurando um “builder de IA corporativa” com cabeça de produto e negócio — alguém que pesquisa o mercado, codifica, experimenta, constrói POC, influencia as áreas e leva GenAI para produção com ROI comprovado.

Para hunting, eu priorizaria candidatos com títulos como AI Innovation Specialist, Generative AI Specialist, Lead AI Engineer, GenAI Engineer, Applied AI Engineer, AI Solutions Architect ou AI Innovation Lead. E faria um corte rigoroso: se o currículo fala muito de IA, mas não mostra GenAI/LLMs em produção + POCs + resultados concretos, eu não consideraria alta aderência. O próprio JD reforça que histórico de entrega vale mais que pós-graduação e exige cases documentados que chegaram à produção com ROI.