Gerente Geral de Dados, Inteligência Artificial e Automação

Job Summary

Required Qualifications

• •Liderar a transição da arquitetura de dados do modelo pipeline-para-BI para um modelo orientado a data products, onde agentes de IA e Data Scientists consomem dados com contexto semântico, qualidade garantida e contratos definidos.
• •Definir e executar a estratégia de dados da Azul, cobrindo Data Engineering e Data Science, com o Snowflake como plataforma central.
• •Garantir disponibilidade, qualidade, segurança, governança e gestão de custos (FinOps) da plataforma de dados.
• •Conectar a estratégia de dados ao crescimento do negócio, atuando como parceiro de áreas como Comercial, Operações, Manutenção, Logística, Fidelidade e Finanças.
• •Gerir e desenvolver um time multidisciplinar de engenheiros de dados, cientistas de dados e analistas.
• •Integrar a frente de Dados às demais áreas de TI — Arquitetura, Business Partners e Segurança da Informação.
• •Garantir a conformidade das práticas de dados com a LGPD, incluindo classificação, retenção e tratamento de dados pessoais.
• •Definir e liderar a estratégia de IA da Azul, incluindo IA generativa e modelos preditivos aplicados à operação aérea.
• •Governar o portfólio de iniciativas de IA: priorização, avaliação de ROI, ética de uso e segurança da informação.
• •Acompanhar tendências de mercado e avaliar a adoção de novos modelos e tecnologias, com critério técnico e de negócio.
• •Definir a estratégia e o modelo de governança de automação corporativa.
• •Gerir o portfólio de automações com foco em produtividade e redução de retrabalho, utilizando Power Platform, Python, UiPath e demais ferramentas do ecossistema.
• •Estabelecer critérios de priorização, padrões técnicos e métricas de sucesso (ex.: horas economizadas, redução de erros, tempo de ciclo) para iniciativas de automação.
• •Domínio de Snowflake (arquitetura, otimização de custos, governança de dados).
• •Experiência com ecossistemas cloud (Azure, AWS ou GCP).
• •Conhecimento de bancos de dados relacionais e não-relacionais (SQL, MongoDB, entre outros).
• •Experiência com ferramentas de BI e visualização de dados.
• •Vivência com plataformas de automação (UiPath, Power Automate ou similares).
• •Conhecimento de boas práticas de MLOps e do ciclo de vida de modelos de ML/IA.
• •Inglês avançado, para reuniões com fornecedores, leitura de documentação técnica e apresentações a parceiros internacionais.
• •Vivência com camadas semânticas, data contracts e catálogo de dados com metadados ricos (Snowflake Cortex, dbt Semantic Layer ou equivalentes); conhecimento de LLMOps e frameworks de avaliação de modelos em produção (LangSmith, Ragas ou equivalentes); experiência com observabilidade de dados (data quality monitoring, data SLAs e alertas proativos).
• •Experiência liderando times multidisciplinares e multiculturais.
• •Capacidade comprovada de traduzir estratégia de negócio em roadmap técnico executável.
• •Influência transversal, com histórico de atuação em estruturas matriciais e múltiplos stakeholders.
• •Mentalidade orientada a resultado e gestão por dados.
• •Comunicação executiva, com experiência apresentando para C-level e conselho.
• •Adaptabilidade e senso de urgência compatíveis com o ritmo de uma companhia aérea.
• •Graduação em Ciência da Computação, Engenharia, Matemática, Estatística ou áreas correlatas.
• •10 a 15 anos de experiência em tecnologia, com ao menos 5 anos em posições de liderança em Dados/IA.

Desired Qualifications

• •Pós-graduação ou MBA em Gestão, Dados ou Tecnologia é diferencial.
• •Experiência prévia em setores de alto volume transacional e dados em tempo real (aviação, varejo, fintech, telecom).
• •Vivência com Claude, GPT ou outras plataformas de IA generativa em produção.
• •Experiência e certificações em Snowflake, Azure, AWS ou GCP.
• •Experiência liderando transições de arquitetura de dados — de ambientes legados ou orientados a BI para plataformas modernas de data products.