Empresa: Quality Digital
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. Requisitos: 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. Sobre a empresa: 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? 🎯