Product designer ai - híbrido

Requisitos

• Experiência sólida (sênior) em Product Design/UX/UI, com portfólio de produtos digitais.
• Domínio avançado de Figma, incluindo variables/tokens, componentes, variantes e Dev Mode.
• Vivência prática com Design Systems — da criação de componentes à arquitetura de tokens e governança.
• Experiência real com IA aplicada ao fluxo de design: uso de agentes/skills, engenharia de prompt e ferramentas como GitHub Copilot, Claude e Figma MCP.
• Capacidade de escrever especificações estruturadas (screen-specs e component-specs) que uma IA consiga executar.
• Entendimento de gestão de janela de contexto e de por que “especificar antes de gerar” produz resultado consistente.
• Senioridade de julgamento para distinguir um bom resultado de um falso positivo (telas que “parecem certas” mas violam o padrão).
• Perfil autônomo, didático e organizado, capaz de transferir conhecimento e destravar um time.
• Boa comunicação com stakeholders técnicos e executivos.

Diferenciais :

• Experiência prévia liderando adoção/enablement de IA ou formando multiplicadores (champions).
• Noção de métricas de produtividade e qualidade de design e de modelos de custo de IA (créditos).
• Vivência em ambientes corporativos regulados (segurança, LGPD, homologação de ferramentas).
• Repertório de frameworks de UX e de pesquisa para calibrar ideação.

Descrição das Atividades

Liderar, na prática, a escala de uma capacidade de design assistido por IA dentro de uma grande operação financeira. Você vai conectar Design System, agentes de IA e Figma para acelerar ideação, prototipação e entrega de telas — e, mais do que produzir, vai preparar um time inteiro de designers para trabalhar dessa nova forma, com consistência, qualidade e autonomia.

É uma posição para quem transita com naturalidade entre a sensibilidade de design e o raciocínio de engenharia: desenha bem, mas também estrutura tokens, escreve especificações, calibra prompts e pensa em governança.

Responsabilidades

• Conduzir a evolução de um Design System para ser legível por IA: arquitetura de tokens em três camadas (Primitives, Semantic, Component), rebind de componentes e documentação de contexto.
• Construir e manter agentes e skills de design (com Copilot, Figma MCP e o hub de IA corporativo), com regras e contextos reutilizáveis.
• Estruturar e manter o repositório de contexto que a IA consome (design.md, screen-patterns, screen-specs, component-specs).
• Definir, junto ao time, um catálogo de Screen Patterns único e padronizado.
• Rodar o ciclo de criação de tela: especificação → geração via Figma MCP → refino → verificação de qualidade (aderência ao DS e ao padrão).
• Capacitar e multiplicar: treinar coortes de designers (hands-on), formar champions, manter um Playbook vivo e o onboarding de IA.
• Apoiar a governança: lifecycle de agentes/skills, indicadores de adoção, produtividade e qualidade, e ciclos de evolução contínua.
• Dar previsibilidade de custo (orçamento de créditos de IA, consumo por tela) e de prazo (trabalho em ondas).