Gerente de Pré-Vendas — Dados, IA e Plataformas
Missão
Ser 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 contínuo
Especialidades 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 IAM
Hyperautomation (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, payback
DevOps / Plataforma
* CI/CD para apps e dados; GitOps; padrões de ramificação 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 modelos
Cloud (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 consumo
Observabilidade
* 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 qualidade
FinOps
* 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 dados
Diferenciais 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