Gerente de Pré-Vendas — Dados, IA e PlataformasMissãoSer a referência técnica e consultiva que transforma necessidades de negócio em arquiteturas e soluções modernas — de dados e IA a automação, DevOps, cloud, observabilidade e FinOps — conduzindo clientes da qualificação à proposta técnica com impacto mensurável.Responsabilidades- Conduzir o ciclo técnico-comercial: discovery, requisitos, estimativas, desenho de solução, proposta e defesa técnica.- Desenhar arquiteturas equilibrando valor, custo, segurança, escalabilidade, confiabilidade e time-to-value.- Liderar interações técnicas com clientes: apresentações, POCs, workshops, RTMs e sessões de cocriação.- Orquestrar stakeholders internos e parceiros, garantindo fluidez entre Pré-Vendas, Entrega e Alianças.- Evoluir padrões e aceleradores, promovendo reuso, governança e melhores práticas.- Atualização contínua sobre tendências, ferramentas e referências do ecossistema.Soft Skills Essenciais- Comunicação clara e influência executiva- Escuta ativa e postura consultiva- Resolução estruturada de problemas e pensamento crítico- Negociação orientada a valor e gestão de expectativas- Adaptabilidade em ambientes ambíguos e de alta pressão- Foco em resultados e métricas- Colaboração multidisciplinar- Ownership com disciplina: organização, priorização e gestão do tempo- Curiosidade e aprendizado contínuoEspecialidades Técnicas (por trilha)Dados, Analytics e IA- Engenharia de dados ponta a ponta: ingestão, transformação, modelagem e disponibilização- Orquestração e transformação de dados- Arquiteturas modernas: Data Lake, Data Warehouse, Lakehouse (bronze–silver–gold)- Data Mesh e DataOps: pipelines por domínio, versionamento, CI/CD, observabilidade de dados- BI e Visualização: KPIs, modelos semânticos, dashboards e relatórios executivos- Plataformas: Databricks, Snowflake, BigQuery, Redshift, Synapse, outras- Governança: qualidade, linhagem, metadados, catálogos- Segurança & Compliance: LGPD, GDPR, classificação, mascaramento, criptografia e IAMHyperautomation (Automação Inteligente de Negócios)- Descoberta e priorização de automações por valor de negócio- RPA, iPaaS, BPM e Orquestração;
Integração com APIs e eventos- Automação cognitiva e IA generativa em fluxos de trabalho- Métricas de automação: SLA, taxa de automação, paybackDevOps / Plataforma- CI/CD para apps e dados;
GitOps;
Padrões deramificação e versionamento- Plataformas de entrega: Kubernetes, Container Registry, Jenkins/GitHub/GitLab CI, etc.- Infra as Code: Terraform/CloudFormation;
Security by design e políticas como código- MLOps quando aplicável: experiment tracking, deployment e monitoramento de modelosCloud (AWS, Azure, GCP, IBM)- Arquiteturas nativas de nuvem: escalabilidade, resiliência, custos e segurança- Serviços gerenciados para dados, integração, mensageria, storage e compute- Adoção e migração: landing zones, redes, IAM, RBAC/ABAC, contas/projetos- TCO e modelos de consumoObservabilidade- Telemetria ponta a ponta: logs, métricas e traces- Plataformas: Prometheus, OpenTelemetry, Grafana, Elastic/OpenSearch, New Relic, Datadog- SRE: SLO/SLI, erro orçamentário, gestão de incidentes e pós-mortem (RCA)- Observabilidade de dados: frescor, completude, deriva e qualidadeFinOps- Governança financeira em cloud: showback/chargeback, budgets, alerts e KPIs- Otimização de custos: rightsizing, reservas/committed use, escalonamento automático- FinOps colaborativo: engenharia, negócios e finanças tomando decisão com dadosDiferenciais Valorizados- Histórico de pré-vendas técnicas com cases e ganhos comprovados- Capacidade de traduzir estratégia de negócio em arquitetura e estimativas realistas- Automação e IaC como padrão;
Segurança e compliance incorporadas à solução- Vivência com programas de parceiros (cloud/data/observabilidade) e co-selling