Gerente Geral de Dados, Inteligência Artificial e Automação (Dados/IA) | Híbrido

Sobre a Vaga

Azul Linhas Aéreas Brasileiras em Barueri (SP) busca Gerente Geral para consolidar Dados, Inteligência Artificial e Automação sob uma liderança executiva, com foco em ROI, governança e risco.

Responsabilidades

• Liderar a transição da arquitetura de dados de pipeline-para-BI para um modelo orientado a data products, com agentes de IA e Data Scientists consumindo dados com contexto semântico, qualidade garantida e contratos definidos.
• Definir e executar a estratégia de dados, 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 Comercial, Operações, Manutenção, Logística, Fidelidade e Finanças.
• Gerir e desenvolver 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 conformidade com a LGPD, incluindo classificação, retenção e tratamento de dados pessoais.
• Definir e liderar a estratégia de IA (IA generativa e modelos preditivos) aplicada à operação aérea.
• Governar o portfólio de iniciativas de IA: priorização, avaliação de ROI, ética de uso e segurança da informação.
• Definir estratégia e modelo de governança de automação corporativa.
• Gerir o portfólio de automações com foco em produtividade e redução de retrabalho usando Power Platform, Python, UiPath e ferramentas do ecossistema.
• Estabelecer critérios de priorização, padrões técnicos e métricas de sucesso para iniciativas de automação (ex.: horas economizadas, redução de erros, tempo de ciclo).

Requisitos

• Domínio de Snowflake (arquitetura, otimização de custos, governança de dados).
• Experiência com ecossistemas cloud (Azure, AWS ou GCP).
• Conhecimento de bancos 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).
• Boas práticas de MLOps e ciclo de vida de modelos de ML/IA.
• Inglês avançado para reuniões com fornecedores 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), além de LLMOps/avaliação de modelos em produção (LangSmith, Ragas ou equivalentes) e observabilidade de dados (data quality monitoring, data SLAs e alertas proativos).