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Analista de desenvolvimento de software ii

Indaiatuba
Rumo
Analista de desenvolvimento
Anunciada dia 16 abril
Descrição

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

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