Liderar a área de Machine Learning clássico e preditivo. A maior parte do tempo será dedicada à gestão de pessoas, performance e viabilização técnica das entregas do time, garantindo que os modelos saiam do ambiente de experimentação e gerem impacto real em produção.
Gestão de Talentos: Coordenar um time de cientistas e engenheiros de ML, atuando diretamente na gestão de desempenho, feedbacks recorrentes, planos de desenvolvimento (PDI) e evolução de carreira.
Governança e Priorização: Planejar e gerir a capacidade produtiva do time (capacity) e as prioridades técnicas, equilibrando a inovação de longo prazo com as entregas de curto prazo.
Interface com Stakeholders: Atuar como o elo entre o time técnico e as áreas de negócio, alinhando expectativas, traduzindo requisitos e negociando prazos, escopos, custos e riscos.
Excelência Operacional: Criar e sustentar uma cultura de rigor técnico e responsabilidade ...