GERENTE DE ENGENHARIA DE SOFTWARE E IA

Somos a Alloha Fibra, a maior empresa independente e o terceiro maior player de fibra óptica FTTH (Fiber to Home) do Brasil. Contamos com uma rede de mais de 110mil quilômetros de fibra óptica e mais de 1,5 milhão de clientes. Com 9 marcas comerciais integradas, estamos presentes do norte ao sul do País sendo a empresa de banda larga fixa que mais cresceu em 2022. Temos um time com mais de 4.000 colaboradores, que trabalham com o mesmo propósito: conectar pessoas, ideias e negócios, promovendo a inclusão digital e social do Brasil e unidos pelos mesmos valores.

Vamos adorar te conhecer!#oquecorrepelanossafibra #timedefibra

Responsabilidades e atribuições

• Definir e evoluir a estratégia de adoção de IA aplicada ao desenvolvimento de software, à produtividade das equipes e à criação de soluções orientadas ao negócio
• Identificar, priorizar e estruturar casos de uso de IA com potencial real de escala, considerando viabilidade técnica, impacto operacional, custo e risco
• Estabelecer diretrizes para o uso responsável de IA em engenharia, incluindo qualidade, segurança, governança, rastreabilidade e critérios de aprovação
• Atuar como ponte entre tecnologia, produto, dados e negócio para transformar oportunidades de IA em soluções operacionais e sustentáveis
• Agentes de IA e automação inteligente: desenho, orquestração, avaliação, governança e operação de agentes de IA aplicados a fluxos internos, produto e tomada de decisão
• Liderar a evolução das práticas de engenharia de software, com foco em arquitetura sustentável, qualidade de código, testes, observabilidade, resiliência e eficiência de entrega
• Definir e disseminar padrões de desenvolvimento reutilizáveis, acelerando a consistência entre times técnicos, reduzindo retrabalho
• Patrocinar a automação de code review, análise estática, testes e fluxos de entrega contínua, incluindo o uso de IA como alavanca de produtividade com governança adequada
• Estruturar indicadores executivos e operacionais de engenharia, permitindo acompanhar throughput, lead time, qualidade, estabilidade e impacto do uso de IA no ciclo de desenvolvimento
• Liderar a evolução das capacidades técnicas necessárias para colocar soluções de IA em produção, incluindo integração com aplicações, dados, serviços, pipelines e monitoramento
• Apoiar a definição de padrões para integração de serviços de IA com microsserviços, APIs, eventos e plataformas de dados corporativas
• Garantir que soluções de IA e software sejam desenhadas com foco em segurança, escalabilidade, replicabilidade quando aplicável e operação confiável em produção
• Garantir a integração segura dos microserviços de IA com nossos sistemas legados de missão crítica (BSS/OSS, Billing, CRM e Provisionamento) através de APIs de altíssima concorrência.

Liderar a construção de uma cultura corporativa de IA, transformando IA em capacidade organizacional e não apenas em iniciativas isoladas ou experimentos pontuais; Atuar como referência interna para equilibrar ambição, pragmatismo, governança e geração de valor no uso corporativo de IA; Liderar e desenvolver equipes multidisciplinares compostas por engenheiros de software, engenheiros de IA e líderes técnicos; Promover um modelo de atuação integrado entre software engineering, dados, arquitetura e IA, evitando silos e fortalecendo uma visão de plataforma e capacidade organizacional.

Requisitos e qualificações

Experiência sólida em engenharia de software, arquitetura de soluções ou plataformas tecnológicas, com atuação em ambientes de alta criticidade, escala e integração entre sistemas; Vivência em posições de liderança, com responsabilidade por direcionamento técnico, evolução de times, definição de padrões e tomada de decisão arquitetural; Ciclo de Vida de Modelos (MLOps): Capacidade de direcionar e cobrar a equipe técnica sobre padrões de esteiras de CI/CD para IA, controle de versão de dados e modelos (DVC, MLflow), monitoramento de data drift (degradação do modelo) e testes automatizados.

IA Generativa Avançada: Compreensão sobre arquiteturas LLM, técnicas de Fine-Tuning, RAG (Retrieval-Augmented Generation), bancos de dados vetoriais (Pinecone, Chroma) e os custos/riscos de latência de infraestrutura.

Vivência na definição de padrões de qualidade, segurança, observabilidade, rastreabilidade e supervisão humana para soluções baseadas em IA em produção; Experiência em interação com lideranças executivas, produto, dados e engenharia, comunicando riscos, trade-offs e prioridades de forma clara e estruturada; Capacidade de estruturar problemas de negócio complexos e resolvê-los por meio do uso de tecnologia e AI, com visão de produto e pragmatismo na execução.

Diferenciais

Vivência na implementação de LLMs open-source rodando em infraestrutura on-premise ou bare-metal com aceleração gráfica própria.

Contribuições ativas para projetos open-source do ecossistema de dados ou Inteligência Artificial.

Informações adicionais

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