Sobre a oportunidade
Estamos em busca de um(a) Technical Product Manager para atuar como a principal ponte técnica entre o time de Produto e os times responsáveis pelo desenvolvimento e sustentação de produtos digitais orientados a dados.
Essa pessoa terá papel fundamental na coerência técnica das soluções, garantindo que iniciativas envolvendo Ciência de Dados, Engenharia de Dados, Infraestrutura Tecnológica, Cybersecurity e Aplicações evoluam de forma integrada, escalável e alinhada ao valor de negócio.
O desafio é assegurar que decisões técnicas, arquiteturais e de produto sejam avaliadas de maneira holística, evitando inconsistências que comprometam a geração de valor dos produtos digitais voltados à otimização da malha ferroviária.
Responsabilidades e atribuições
✅ Coerência técnica da solução
* Identificar e resolver inconsistências entre entregáveis dos times de Engenharia de Dados, Ciência de Dados, Infraestrutura e Aplicações
* Garantir alinhamento entre pipelines de dados, modelos de Machine Learning e interfaces de produto
* Assegurar que as soluções técnicas estejam conectadas à lógica de negócio definida pelo produto
✅ Orquestração técnica
* Participar dos rituais técnicos de desenvolvimento como representante do Produto
* Questionar soluções técnicas, estimativas e prazos com embasamento técnico
* Conduzir refinamentos técnicos complexos envolvendo múltiplos times simultaneamente
* Atuar como ponto de escalada técnica do Product Owner em decisões que envolvam trade-offs técnicos
✅ Qualidade e evolução do produto
* Antecipar riscos técnicos que possam impactar prazos, qualidade ou escalabilidade
* Apoiar a definição de critérios de aceite técnicos junto ao Product Owner
* Promover visão sistêmica da arquitetura e evolução sustentável do produto
Requisitos e qualificações
Conhecimentos técnicos obrigatórios
* Experiência com produtos de dados, analytics ou inteligência artificial
* Conhecimento em:
* Pipelines de dados
* Arquiteturas Data Lake / Lakehouse
* Ferramentas de orquestração de dados
* Fundamentos de Machine Learning suficientes para:
* Avaliar viabilidade de modelos
* Interpretar métricas de performance
* APIs, integrações entre sistemas e arquitetura de microsserviços
* Conhecimento conceitual de arquitetura em Cloud (AWS preferencial)
* Experiência atuando em ambientes com múltiplos times técnicos interdependentes
* Vivência em metodologias ágeis (Scrum, Kanban ou similares)
Diferenciais
* Experiência em operações, logística, mobilidade ou indústrias de alta complexidade operacional
* Atuação prévia em ecossistemas data-driven ou transformação digital