Na Platform Science, trabalhamos para conectar tudo que se move. Fundada em 2015, somos uma plataforma de IoT aberta que faz parcerias com frotas inovadoras, desenvolvedores de aplicativos, fabricantes de veículos e fornecedores de equipamentos no setor de transporte para fornecer soluções revolucionárias aos profissionais da cadeia de suprimentos em todo o mundo.
Nossos colaboradores são um grupo envolvente e diversificado de pessoas que acreditam no poder das grandes ideias. Contratamos pessoas com diferentes experiências e perspectivas para construir uma cultura empresarial que impulsione o crescimento por meio da inovação.Valorizamos ações atenciosas e empatia pelos outros. Abordamos os desafios com resiliência e criatividade, ao mesmo tempo que incentivamos a transparência porque, não importa nossa origem ou responsabilidades, somos uma equipe.
Na PS, não lidamos apenas com dados: transformamos milhões de eventos diários vindos de frotas reais em inteligência aplicada. Estamos em busca de um(a) Product Manager Sênior para liderar a estratégia e o roadmap dos nossos produtos de Dados e IA, conectando necessidades reais de clientes a soluções de Machine Learning, analytics e IA generativa que gerem impacto mensurável.
Este é um papel estratégico e de alta influência: você vai decidir onde a IA gera mais valor, garantir que os dados certos estejam disponíveis e levar soluções da prova de conceito à operação em escala.
Você fará parte de um time multidisciplinar (Produto, Dados/IA, Engenharia) e atuará com times da PS ao redor do mundo. Sua missão será:
- Definir a visão, a estratégia e o roadmap do portfólio de produtos de Dados e IA, alinhados aos objetivos do negócio;
- Ser responsável pelos resultados do portfólio, gerenciando todo o ciclo de vida, da prova de conceito à operação em escala, com foco em competitividade e viabilidade financeira;
- Identificar e priorizar casos de uso de IA e Machine Learning com base no impacto para o cliente, na viabilidade técnica e na disponibilidade e qualidade dos dados, decidindo também quando uma solução mais simples resolve melhor que um modelo;
- Definir as métricas de sucesso de cada produto e conduzir experimentos, como testes A/B, para validar hipóteses e medir o impacto real das soluções;
- Liderar o discovery contínuo e a análise de mercado, acompanhando a concorrência e as tendências de IA para aprimorar nossas propostas de valor
- Traduzir objetivos de negócio em requisitos de dados e de modelos: fontes, qualidade, métricas de avaliação, critérios de aceite e monitoramento em produção;
- Atuar junto a Engenharia, Data Science, Operações, Marketing e Vendas para garantir lançamentos bem-sucedidos, adequação ao mercado e habilitação de vendas;
- Antecipar e mitigar riscos de qualidade de dados, performance de modelos, privacidade e uso responsável de IA.
- Experiência sólida (7+ anos) em Gestão de Produtos em ambiente de tecnologia, com pelo menos 2 anos à frente de produtos de dados, analytics, Machine Learning ou IA;
- Sucesso comprovado na gestão de portfólios de produtos, com responsabilidade por resultados de negócio;
- Entendimento do ciclo de vida de dados e modelos: coleta, pipelines, treinamento, avaliação, deploy e monitoramento, incluindo trade-offs como precisão versus recall e o custo de erro de um modelo;
- Fluência analítica: capacidade de explorar dados por conta própria (por exemplo, com SQL) e de desenhar e interpretar experimentos e testes A/B;
- Familiaridade com ferramentas como Python, orquestração de pipelines (Airflow), visualização (Domo ou Power BI) e nuvem (AWS, Azure ou GCP). Você não precisa programar, mas precisa conversar de igual para igual com quem programa;
- Conhecimento de privacidade e governança de dados, incluindo a LGPD;
- Facilidade em usar IA no dia a dia de trabalho: valorizamos a capacidade de aprender e integrar rapidamente novas ferramentas de IA ao seu fluxo, automatizando tarefas repetitivas e focando na resolução criativa de problemas complexos;
- Graduação e/ou pós-graduação em Administração de Empresas, Ciência da Computação, Engenharia, Estatística ou áreas afins; cursos ou certificações em Gestão de Portfólio ou Desenvolvimento de Produtos;
- Inglês avançado;
- Diferencial: especialização em Dados ou IA; experiência com IA generativa/LLMs, Edge AI, IoT ou telemática; vivência nos setores de fleet management, logística ou automotivo.