Posição - Data Product Owner - Sênior (Hibrido)
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Sobre a Vaga
Código da vaga: A
Modelo de contratação: PJ
Resumo da Função:
O Data Product Owner será peça-chave para apoiar o time de produto na criação de valor por meio
de dados. Atuará ajudando a pensar, validar e detalhar funcionalidades e produtos relacionados a
dados, além de contribuir para iniciativas onde dados são parte essencial, mesmo que não sejam o
core do produto. Será responsável por transformar necessidades em entregas claras, conectando
times técnicos (engenharia, ciência de dados) ao time de produto e garantindo que as soluções
estejam alinhadas aos objetivos do negócio.
Trabalhará em estreita colaboração com o Gerente de Produto, sendo um parceiro estratégico nas
demandas de dados.
Principais Responsabilidades:
- Apoiar na definição de visão e estratégia dos produtos de dados, alinhada aos objetivos da
organização.
- Gerenciar backlog, priorizando demandas com base em impacto e valor para o negócio.
- Traduzir linguagem técnica em linguagem de produto e negócios, garantindo entendimento entre
stakeholders.
- Atuar como ponto de contato entre a área de produto e times técnicos, facilitando comunicação e
alinhamento.
- Garantir qualidade e governança dos dados nos produtos entregues.
- Monitorar métricas de performance e uso dos produtos de dados, propondo melhorias contínuas.
- Participar de cerimônias ágeis (planning, refinement, review) e assegurar entregas dentro do
prazo e escopo.
Requisitos Obrigatórios:
- Experiência comprovada em projetos de CRM (Customer Relationship Management).
- Experiência em projetos de fundação de dados e integração de sistemas via API.
- Conhecimento sólido em gestão de produtos digitais com foco em dados.
- Capacidade de traduzir linguagem técnica para linguagem de negócio e produto.
- Experiência com metodologias ágeis (Scrum, Kanban).
- Habilidade de análise de dados e entendimento de KPIs para tomada de decisão.
Conhecimentos Técnicos Desejáveis:
- Ferramentas e tecnologias: Databricks, Power BI, Agentes de IA, LLMs, Modelagem Preditiva,
Next Best Action (NBA).
Observações:
Horário de trabalho: 9h às 18h
Modelo: Híbrido (2x por semana presencial)
Estacionamento: Não há estacionamento interno disponível
Infraestrutura: Espaço de refeitório disponível para uso, caso o colaborador deseje levar sua própria refeição
Local
Hortolândia/SP
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