Product manager ai - sênior

Requisitos obrigatórios.

• Mínimo de 5 anos de experiência como Product Manager, Product Owner, Business Analyst ou Consultor(a) de Produto.
• Mínimo de 1 ano atuando com uso de IA em entrega de projetos digitais corporativos.
• Forte habilidade de mapeamento de processos.
• Vivência com discovery, mapeamento de processos e priorização de backlog.
• Conhecimento prático sobre IA generativa aplicada a negócios.
• Vivência em projetos de IA e automação.
• Experiência prática com ferramentas como Claude (Cowork e Code), Ferramentas de orquestração, Lovable ou similares.
• Familiaridade com o ecossistema de desenvolvimento assistido por IA e noções de Spec-Driven Development.
• Capacidade de estruturar business cases simples para priorização de iniciativas.
• Boa comunicação com áreas de negócio, tecnologia e liderança.
• Capacidade de atuar com autonomia em ambientes pouco estruturados.

Comportamental

• Proatividade e autonomia para conduzir processos e liderar iniciativas e projetos.
• Perfil hands-on que faz acontecer.
• Curiosidade e vontade de aprender continuamente, o ecossistema de IA muda rápido e a pessoa precisa acompanhar.
• Postura consultiva: conduzir conversas com lideranças sênior e sustentar autoridade mesmo diante de temas que não domina, transformando lacunas de conhecimento em momentos de discovery.
• Excelente comunicação oral e escrita.

Diferenciais

• Experiência em implementar automações em n8n ou ferramentas low-code/no-code.
• Experiência de atuação em empresas de educação ou saúde.
• Conhecimento em LGPD, privacidade e uso seguro de IA.
• Experiência com TOTVS/RM, Protheus ou sistemas educacionais.
• Conhecimento de Process mining e BPMN

• Conduzir discoveries com áreas de negócio, operação e tecnologia.
• Mapear processos AS-IS e propor fluxos TO-BE com IA, automações e integrações.
• Identificar oportunidades de eficiência, redução de retrabalho e melhoria de experiência.
• Priorizar iniciativas com base em impacto, esforço, risco e valor para o negócio.
• Estruturar backlog, jornadas, requisitos e critérios de sucesso.
• Desenvolver e apresentar status report e apresentações executivas.
• Trabalhar em parceria com AI Engineer, UX, engenharia e stakeholders internos.
• Acompanhar validações, testes e evolução de MVPs.
• Medir ganhos e conectar entregas a resultados práticos.
• Manter-se atualizado(a) sobre as tendências de AI.