Product Manager de Dados (Analytics, BI e IA) - Home Office

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Jornada de trabalho:
De segunda a sexta-feira em horário comercial. 44 horas semanais.

Sobre a vaga:
Como Product Manager de Dados (Analytics, BI e IA), sua missão será liderar a construção e evolução da frente de dados do cliente, atuando diretamente no desenvolvimento do módulo de analytics (BI) e na evolução para soluções com IA e automação. Buscamos alguém com forte base em dados e visão de produto, capaz de conectar tecnologia, dados e negócio para gerar valor real.

Atividades:
Liderar a construção e evolução do módulo de BI e dashboards da empresa;
Definir métricas, indicadores e estruturas de dados a partir de necessidades de negócio;
Traduzir problemas de negócio em soluções analíticas escaláveis;
Trabalhar em conjunto com engenharia de dados (interna e parceiros), direcionando tecnicamente as entregas;
Validar dados e entregas com olhar crítico de qualidade e consistência;
Apoiar decisões sobre arquitetura de dados (data lake, data warehouse, etc.);
Explorar novas formas de consumo de dados (ex: IA, interfaces conversacionais, automações);
Atuar na evolução da frente de dados como produto dentro da empresa.

Requisitos e qualificações:
Experiência prática com dados (analytics, BI, engenharia de dados ou similar);
Forte conhecimento em SQL;
Experiência com ferramentas de BI (Power BI, Tableau, Looker, etc.);
Capacidade de discutir soluções com times técnicos (engenharia/dados);
Vivência estruturando métricas, indicadores ou modelos analíticos;
Perfil autônomo, com capacidade de estruturar soluções do zero;
Boa comunicação para transitar entre negócio e tecnologia.
👉 Não buscamos um PM focado apenas em gestão de backlog. Buscamos alguém com profundidade em dados.

Desejável:
Experiência com IA ou machine learning aplicados a dados;
Conhecimento em arquitetura de dados (data lake, data warehouse, camadas de dados);
Vivência com cloud (AWS ou similares);
Experiência prévia em engenharia de dados, analytics ou áreas técnicas;
Experiência com produtos de dados;
Vivência em ambientes de inovação ou startup;
Conhecimento em RH ou People Analytics.