PRODUCT OWNER

Nós somos a Quality Digital ! Saiba mais sobre a gente:

• Uma frase que nos define - Somos especialistas em soluções de TI e apaixonados por inovação!
• Ao infinito e além - Somos #semfronteiras . Nosso time está espalhado pelo Brasil e pelo mundo
• Nossa cultura - Mesmo distantes, estamos juntos Temos cerimônias para estarmos mais próximos, compartilhar conhecimento e ficar por dentro das novidades da nossa empresa!
• Somos diversos - Um dos nossos compromissos é fazer da companhia um ambiente cada vez mais diverso, inclusivo e respeitoso, valorizando e promovendo a pluralidade. Por isso, aqui temos espaço para todas as pessoas, independente de raça, gênero, idade, orientação sexual, crença religiosa ou deficiência. ️‍‍
• Nosso objetivo - Potencializar os negócios dos nossos clientes através de soluções inovadoras e sustentáveis. Topa vir com a gente nessa?

O que buscamos?

Buscamos uma pessoa para atuar como  Product Manager , responsável por liderar a concepção, evolução e adoção de uma nova frente de produtos digitais baseados em Inteligência Artificial.

Essa posição atuará na interseção entre produto, engenharia de software, arquitetura e Inteligência Artificial , trabalhando diretamente com liderança técnica, AI Product Engineers, arquitetos e demais especialistas na construção de produtos que utilizam LLMs, agentes, workflows e automações inteligentes.

Não buscamos um Product Manager generalista que apenas organize backlog, cerimônias ou requisitos.

Esperamos uma pessoa com  maturidade técnica , capaz de compreender profundamente como produtos de IA são construídos, discutir alternativas de arquitetura com engenheiros, questionar decisões técnicas, avaliar trade-offs entre qualidade, custo e complexidade e transformar problemas de negócio em produtos tecnicamente viáveis.

Essa pessoa deverá participar ativamente desde a identificação do problema até a definição da solução, experimentação, construção, validação, rollout e evolução do produto em produção.

Como será o seu dia a dia: 

No dia a dia, essa pessoa atuará muito próxima dos times de produto, engenharia, arquitetura e Inteligência Artificial , conectando necessidades de negócio com decisões técnicas e evolução dos produtos.

A rotina deverá combinar descoberta, priorização, acompanhamento de execução e discussões técnicas, com bastante interação entre diferentes perfis.

Entre as atividades mais recorrentes estão:

• Conduzir sessões de discovery para entender problemas, processos e oportunidades de aplicação de IA.
• Trabalhar junto a engenheiros e arquitetos na definição de soluções, fluxos, integrações e trade-offs técnicos.
• Refinar problemas e transformar necessidades de negócio em hipóteses, requisitos e prioridades de produto.
• Organizar e evoluir o roadmap com base em valor, impacto, complexidade, risco e capacidade dos times.
• Acompanhar o desenvolvimento dos produtos de forma próxima, apoiando decisões e removendo ambiguidades ao longo da execução.
• Participar de discussões sobre agentes, workflows, RAG, context engineering, APIs, cloud, observabilidade e arquitetura de aplicações.
• Avaliar resultados de experimentos, provas de conceito e funcionalidades já disponibilizadas.
• Definir e acompanhar métricas de adoção, qualidade, custo e eficiência dos produtos.
• Analisar consumo de tokens, custo de modelos, latência e outros indicadores relevantes para produtos baseados em IA.
• Trabalhar com o time na definição de critérios de avaliação e qualidade para respostas e comportamentos não determinísticos.
• Revisar feedback de usuários e dados de utilização para identificar melhorias e novas oportunidades.
• Preparar e conduzir demonstrações das soluções desenvolvidas.
• Estruturar apresentações de roadmap, resultados, riscos e próximos passos para lideranças e stakeholders.
• Coordenar alinhamentos entre áreas quando houver dependências técnicas ou de negócio.

Principais responsabilidades

Estratégia de produto

• Definir visão, estratégia e roadmap para produtos baseados em Inteligência Artificial.
• Transformar problemas organizacionais e oportunidades de negócio em hipóteses de produto.
• Priorizar iniciativas considerando valor, viabilidade técnica, risco, custo e capacidade de execução.
• Definir objetivos, métricas de sucesso e critérios de adoção.
• Avaliar continuamente quais iniciativas devem evoluir de experimentos para produtos escaláveis.
• Identificar oportunidades de reutilização de capacidades entre diferentes produtos.
• Trabalhar com visão de plataforma quando componentes ou capacidades puderem ser compartilhados entre múltiplas soluções.
• Construir business cases e apoiar decisões de investimento em novas iniciativas.

Product Discovery

• Conduzir discovery de produtos técnicos envolvendo engenharia, arquitetura, negócio e usuários.
• Mapear processos existentes antes de propor soluções utilizando Inteligência Artificial.
• Identificar claramente quais problemas realmente justificam utilização de LLMs ou agentes.
• Estruturar hipóteses e experimentos para validar valor antes de grandes investimentos.
• Trabalhar com protótipos e provas de conceito quando necessário.
• Definir critérios claros para evolução de POCs para produtos.
• Avaliar impactos técnicos, operacionais e organizacionais das soluções propostas.

Gestão de produtos de IA

• Compreender as particularidades de produtos baseados em sistemas não determinísticos.
• Definir métricas específicas para agentes e aplicações utilizando LLMs.
• Trabalhar com critérios de qualidade, precisão, consistência e taxa de sucesso.
• Definir estratégias de avaliação e acceptance criteria para funcionalidades de IA.
• Apoiar a construção de datasets e cenários de avaliação.
• Utilizar dados de produção para identificar padrões de falha e oportunidades de evolução.
• Acompanhar custo por execução, consumo de tokens, latência e utilização de modelos.
• Avaliar trade-offs entre qualidade, velocidade, autonomia e custo.
• Participar de decisões relacionadas à escolha e roteamento de modelos.

AI Agents e Agentic Workflows

• Compreender arquiteturas baseadas em agentes, ferramentas e workflows.
• Participar da definição de responsabilidades e limites de atuação dos agentes.
• Trabalhar com AI Product Engineers na definição de agentic workflows.
• Compreender conceitos de tool calling, agent routing, context management e memory.
• Definir situações que exigem human-in-the-loop.
• Estabelecer critérios de sucesso, fallback e encerramento para loops de execução.
• Apoiar decisões relacionadas ao nível adequado de autonomia dos agentes.
• Avaliar quando uma abordagem agentic agrega valor e quando uma solução determinística é mais adequada.

Context Engineering e conhecimento

• Compreender conceitos de RAG, embeddings, retrieval e vector search.
• Participar das discussões relacionadas à arquitetura de contexto das aplicações.
• Definir requisitos relacionados a fontes de informação, relevância, atualização e qualidade.
• Entender problemas relacionados a context windows, tokenização e limites de contexto.
• Trabalhar com engenharia na definição de estratégias de context engineering.
• Considerar segurança, autorização e segregação de informações desde a concepção do produto.

FinOps de IA

• Incorporar custo de Inteligência Artificial como dimensão do produto.
• Acompanhar consumo de tokens e custo por modelo.
• Trabalhar com engenharia na otimização de prompts, contexto e chamadas de modelos.
• Avaliar economicamente diferentes modelos e arquiteturas.
• Construir métricas como custo por tarefa, custo por execução e custo por resultado bem-sucedido.
• Participar da definição de mecanismos de previsão e controle de consumo.
• Considerar custo de inferência nas decisões de produto e arquitetura.
• Avaliar impacto econômico da adoção de IA em processos de engenharia e negócio.

Arquitetura e engenharia

Não esperamos que o Product Manager seja responsável pela implementação das soluções, mas buscamos profundidade técnica suficiente para participar de discussões envolvendo:

• arquitetura de agentes;
• arquiteturas multitenant;
• APIs;
• eventos;
• processamento assíncrono;
• filas;
• bancos de dados;
• RAG;
• vector databases;
• cache;
• autenticação e autorização;
• observabilidade;
• CI/CD;
• containerização;
• serverless;
• integração entre sistemas;
• modelos de deployment.

A pessoa deve conseguir compreender diagramas de arquitetura, APIs e fluxos de dados e discutir os impactos das decisões tomadas pelo time técnico.

Diferenciais

• Formação ou experiência anterior em Engenharia de Software, Computer Science, Data Science ou áreas relacionadas.
• Experiência anterior como desenvolvedor, arquiteto, AI Engineer ou Technical Lead.
• Experiência prática construindo produtos ou plataformas baseados em agentes.
• Experiência com Amazon Bedrock.
• Experiência com LangGraph ou frameworks equivalentes.
• Experiência com plataformas internas, developer tooling ou produtos multitenant.
• Experiência com FinOps aplicado a IA.
• Experiência com frameworks de avaliação de LLMs.
• Experiência com observabilidade de agentes e aplicações baseadas em LLMs.
• Experiência com produtos enterprise.
• Vivência em ambientes de consultoria ou desenvolvimento de soluções para múltiplos clientes.

O que você vai encontrar aqui:

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