Data Product Manager (Plataforma de Machine Learning) | Senior | Híbrido

Sobre a Vaga

Na AB InBev, você atuará como Data Product Manager para liderar a direção de um conjunto crítico de capacidades da plataforma de Machine Learning. O foco é apoiar todo o ciclo de vida do ML, garantindo evolução contínua para entregas seguras, escaláveis e consistentes.

Você trabalhará em parceria com times de Data Science, Machine Learning Engineering, Data Engineering e Plataforma, ajudando a padronizar processos e habilitar adoção ampla das capacidades do produto.

Responsabilidades

• Definir e evoluir visão, estratégia e roadmap da plataforma, priorizando self-service, confiabilidade e reuso ao longo do ciclo de ML
• Estabelecer e manter padrões, contratos e ferramentas compartilhadas para viabilizar adoção em escala
• Atuar junto às equipes para identificar gargalos de workflow e lacunas na plataforma
• Entregar capacidades como templates, CLIs e fluxos padronizados com guardrails claros
• Avançar funcionalidades-chave, incluindo governança de features, paridade treino-serviço, padrões de release/promoção de modelos e padrões de implantação (batch e real-time)
• Conduzir a evolução de observabilidade e monitoramento para operações em produção
• Padronizar a transição de modelos do desenvolvimento para a produção, reduzindo trabalho manual e aumentando confiabilidade
• Garantir visibilidade operacional, ownership claro e práticas consistentes para múltiplos times e mercados

Requisitos

• Formação em Engenharia, Ciência da Computação, Matemática, Estatística ou área técnica correlata (ou experiência equivalente)
• Experiência profissional relevante com base técnica sólida
• Experiência prática como Data Scientist, Machine Learning Engineer ou Software Engineer (preferencial)
• Vivência em desafios técnicos complexos e multifuncionais envolvendo sistemas de dados e plataforma
• Inglês fluente (obrigatório) e português ou espanhol como diferencial
• Python: capacidade de ler, entender e raciocinar sobre código de pipelines e plataforma, discutindo trade-offs de implementação
• SQL: habilidade para investigar dados, features e métricas de forma independente
• Fluência no ciclo de vida de Machine Learning e temas de MLOps, incluindo treinamento, avaliação, experimentação, monitoramento, detecção de drift e operações em produção, além de CI/CD para fluxos de ML

Beneficios

• Bônus por desempenho e bônus de assiduidade
• Plano de aposentadoria privada
• Auxílio refeição
• Seguro saúde, odontológico e de vida
• WellHub (parceria)
• Auxílio para transporte
• Parcerias e benefícios como Clube Ben e descontos em produtos Ambev