Product Owner (J)

Modalidade de Atuação: Remota

Habilidades de Comunicação:

• Excelente comunicação verbal e escrita, com capacidade de traduzir conceitos
  técnicos para públicos não-técnicos e vice-versa.
• Forte habilidade de negociação, influência e gerenciamento de stakeholders.
• Capacidade de construir relacionamentos e colaborar eficazmente com
  diversas equipes.
• Foco em resultados e paixão por resolver problemas de negócio através de
  dados.
  Requisitos obrigatórios:
• Experiência prévia como Product Owner, Analista de Negócios Sênior ou papel
  similar, preferencialmente em projetos de BI/BA.
• Experiência em liderança de equipes (para Squad Leader).
• Experiência em Seguradoras e(ou) Operadoras de Saúde
• Conhecimento em BI/BA:
• Profundo entendimento de conceitos de Business Intelligence e Business
  Analytics.
• Familiaridade com ferramentas de visualização de dados ( Power BI / Qlik
  Sense).
• Conhecimento de bancos de dados relacionais e não relacionais, SQL e
  conceitos de modelagem de dados.
• Noções de Data Warehousing, Data Lakes e ETL/ELT.
• Metodologias Ágeis:
• Sólida experiência com metodologias ágeis (Scrum, Kanban).
  Educação:
• Graduação em áreas como Ciência da Computação, Engenharia, Sistemas de
  Informação ou áreas correlatas.
• Pós-graduação ou cursos de especialização em BI/BA, Ciência de Dados,
  Machine Learning ou Gestão de Produtos com foco em IA são um diferencial.
• Conhecimento Técnico e de Negócio com Foco em IA:
• Manter-se atualizado sobre as tendências e tecnologias emergentes em BI,
  BA, ciência de dados, machine learning, deep learning e outras áreas de IA.
• Possuir profundo entendimento dos dados de negócio para identificar
  oportunidades e desafios onde a IA pode agregar valor.
• Compreender o ciclo de vida de desenvolvimento de modelos de IA (MLOps –
  Machine Learning Operations), incluindo aquisição e preparação de dados,
  treinamento, validação, deploy e monitoramento.
• Entender as limitações e viés de modelos de IA: Capacidade de comunicar de
  forma transparente sobre as incertezas, viés, explicabilidade (XAI – Explainable
  AI) e responsabilidade ética dos sistemas de IA.
• Conhecimento em engenharia de features: Compreender como transformar
  dados brutos em variáveis relevantes para o treinamento de modelos de IA.
  Diferencial/Desejáveis:
  ● Experiência com ferramentas de gestão de backlog (e.g., Jira, Azure DevOps).
  ● Noções de estatística e machine learning.
  ● Experiência em cloud computing (AWS, Azure, GCP) para soluções de dados.
  ● Noções de ética em IA, viés e interpretabilidade de modelos (XAI).
  ● Experiência com metodologias de Design Thinking para identificar
  oportunidades de IA