Empresa: Nestle
Requisitos obrigatórios: • Graduação em áreas relacionadas à Tecnologia, Engenharia, Matemática, Estatística ou correlatas. • Experiência em liderança técnica ou gestão de equipes de Ciência de Dados, Machine Learning Engineering, Inteligência Artificial ou áreas correlatas, garantindo qualidade técnica, cumprimento de SLAs e entrega de resultados. • Experiência na sustentação, operação e evolução de modelos de Machine Learning, produtos de IA e aplicações analíticas em ambientes corporativos. • Experiência em Machine Learning Engineering, MLOps e governança do ciclo de vida de modelos em produção (versionamento, CI/Cd, monitoramento de modelos, retraining...). • Experiência com monitoramento, observabilidade, confiabilidade operacional e gestão de incidentes em soluções de IA e Machine Learning. • Experiência com Python, SQL e ecossistemas modernos de Ciência de Dados e Machine Learning. • Experiência em plataformas de Analytics e IA, como Databricks, Snowflake ou tecnologias equivalentes. • Capacidade de traduzir necessidades de negócio em direcionamentos técnicos e conduzir discussões com diferentes níveis de stakeholders. • Forte capacidade de comunicação, influência e negociação junto a públicos técnicos, áreas de negócio, parceiros externos e executivos. • Experiência na gestão de prioridades concorrentes e coordenação de iniciativas entre múltiplos times e fornecedores. • Experiência em colaboração com times de Engenharia de Dados, Arquitetura, Governança, Segurança e Produtos de Dados. • Inglês avançado ou fluente. Sobre a empresa: Resumo da posição: Localização: Nestlé Sede Área/Stream: IT & Digital Reporte: Data Science & AI Manager Modalidade: Teletrabalho Existe candidato Mapeado? Não Um dia na vida de... • Liderar tecnicamente a sustentação, evolução e confiabilidade dos produtos de Ciência de Dados, Machine Learning e Inteligência Artificial da Nestlé Brasil. • Garantir disponibilidade, desempenho, escalabilidade, segurança e continuidade operacional dos modelos, pipelines de Machine Learning e aplicações analíticas em produção. • Atuar como principal responsável pela operação e sustentação do portfólio de modelos analíticos e de IA, assegurando o cumprimento de SLAs, a resolução de incidentes e a evolução contínua das soluções. • Liderar tecnicamente times responsáveis pela sustentação e evolução dos produtos de dados e IA, definindo prioridades, direcionamento técnico e padrões de qualidade. • Atuar como referência técnica para as equipes de Data Science, Machine Learning Engineering e MLOps, promovendo excelência operacional e melhores práticas. • Estabelecer e evoluir capacidades de monitoramento e observabilidade para dados, modelos, pipelines e serviços de inferência, assegurando detecção proativa de riscos e degradações. • Garantir a qualidade, relevância e performance contínua dos modelos através de processos de monitoramento, validação, retraining e governança do ciclo de vida. • Conduzir a priorização e negociação de demandas junto às áreas necessárias, alinhando expectativas, riscos, prazos e valor gerado pelas soluções. • Atuar como elo entre áreas de negócio, fornecedores e times técnicos, garantindo alinhamento, comunicação efetiva e tomada de decisão baseada em dados. • Contribuir com a evolução tecnológica e otimização dos ambientes de IA, promovendo eficiência operacional, escalabilidade e racionalização de custos. • Promover o desenvolvimento técnico do ecossistema de sustentação de IA e Analytics, fomentando colaboração, compartilhamento de conhecimento e excelência operacional entre equipes internas e parceiros. O que vai contribuir para seu sucesso?