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SicrediPosted 1 month ago

CAS | Coordenação de Qualidade de Dados e Governança de IA

HybridPorto Alegre, Rio Grande do Sul, Brazil

Full TimeMasters DegreeLarge

Job Summary

Lead the Data Quality and AI Governance team, defining and evolving the Data Quality program with dimensions, metrics, and action plans. Structure AI governance committees, establish KPIs and KRIs, and monitor data quality, value, risk, and compliance indicators. Ensure alignment across Business, Data, IT, Legal, Risk, and Compliance areas while guaranteeing adherence to regulations like LGPD. Report executive maturity, risks, and progress on Data and AI governance. Manage data and AI lifecycle risks, covering architecture, MLOps, and observability. Work within a 40-hour week using a bank of hours, with flexible telework options available.

Required Qualifications

  • Liderança de time de Qualidade de Dados e Governança de IA
  • Integração entre dados, modelos, agentes e uso de IA
  • Definição, implantação e evolução do Programa de Qualidade de Dados (dimensões, métricas, metas e planos de ação)
  • Estruturação e condução de Comitês de Governança de IA
  • Definição e acompanhamento de indicadores de qualidade de dados, valor, risco, custo e conformidade de IA
  • Alinhamento entre áreas de Negócio, Dados, TI, Jurídico, Risco e Compliance
  • Cumprimento legal e regulatório (ex.: LGPD e normativos internos) no uso de dados e IA
  • Reporte à liderança executiva sobre maturidade, riscos e evolução da Governança de Dados e IA
  • Noções de arquitetura de dados, IA, MLOps e observabilidade
  • Formação superior em TI, Engenharia, Dados, Administração ou áreas correlatas
  • Pós-graduação ou MBA em Dados, Governança, Tecnologia, Risco ou Compliance
  • Cursos específicos em Qualidade e Governança de Dados
  • Cursos específicos em Governança, Ética e Risco em Inteligência Artificial
  • Experiência comprovada em liderança de programas de Qualidade de Dados, Governança ou Tecnologia

Desired Qualifications

  • Governança e Qualidade de Dados (dimensões, controles e métricas)
  • Governança de Inteligência Artificial e ciclo de vida de modelos
  • Definição e acompanhamento de KPIs e KRIs
  • Gestão de riscos de dados e IA

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